预测时尚潮流是一项需要天分的工作，还得仰赖一个庞大的系统让少数人追捧的时尚进入大众流行市场，进而让业者赚取大笔钞票。现在预测工作也可以交给人工智能，让服饰业者率先掌握流行趋势，甚至未来可以取代造型师，成为个人穿搭顾问。
麻省理工科技评论（MIT Technology Review）报导，加州圣地牙哥大学研究人员及 Adobe 开发出一种人工智能，会学习个人穿搭风格，并创造与这种风格相匹配的电脑生成图像，零售商可以使用该系统创造个性化服装，甚至可以用来帮助预测更广泛的时尚趋势。
这篇研究详细介绍 2 种不同的算法，研究人员训练卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），根据用户对某些项目的偏好进行学习和分类，使用来自亚马逊（Amazon）男女装的上衣、裤子、鞋子 6 大类服饰种类购买资料库。这种类型的推荐模式在线上零售世界很常见，通常出现在页面底部的您可能会喜欢的其他项目区域。
接着团队使用这些资讯来训练一个生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），这是一种在生成逼真图像方面特别精通的人工智能，生成对抗网络透过 2 个以相同数据训练的网络来运作，其中一个网络根据该资料库生成假图像，而另一个网络使用相同的资料库来确定图像是否真实，这种方法可以让网络改善结果，在这项研究当中，生成对抗网络可为每个用户创造多张产品图像。
将生成对抗网络添加到推荐系统，可以帮助线上零售商了解除了已存在的项目之外，顾客还想要什么产品。尽管如此，研究人员在这之前还需要弄清楚一些事情，包括如何将 2D 电脑生成的图像转换成可以用来制作一件衣服的 3D 效果图。
研究团队开发的生成对抗网络只能生成同一类型的服饰，还无法取代造型师提供全套的穿搭建议，譬如系统还无法针对某款裤子生成搭配的鞋子。尽管目前有局限性，人工智能已经开始入侵时尚产业。
时尚产业拥有丰富的客户兴趣资料库，如亚马逊（Amazon）已经在开发人工智能系统，预测时尚趋势，并且也采用生成对抗网络展开一些工作，阿里巴巴也刚推出 FashionAI，这种技术可以根据消费者拿到更衣室的物件向顾客推荐产品。
时尚人工智能新创公司 Vue.ai 首席科学家 Costa Colbert 最近使用生成对抗网络产制假的时装模特儿图片，采用此技术的服装公司将不再需要雇用模特儿、摄影师、租用摄影棚来拍摄每季时装照，只要拍摄平面的服装照片，人工智能会自动生成不同肤色的模特儿最适合的穿搭照片，这类照片的模特儿没有头部，背景是白色，因此并非取代高级时装摄影或封面艺术拍摄工作。Vue.ai 目前正在与北美零售商合作实施这项技术。
Colbert 表示，尽管加州圣地牙哥大学和 Adobe 的研究似乎很有希望，但它需要大量的资料，且只对现在大型线上零售商有帮助。不过，生成对抗网络将继续在线上领域发展，Colbert 指出一些企业已经让购物者传送个人资讯订制产品，而生成对抗网络可能是客制化服务中最便宜、快捷的方式，当然，也可以帮助业者卖出更多商品。
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