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DeepWear DeepWear

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「DeepWear」は、深層学習 (DCGANs) によって⼀つあるいは複数のファッションブランドの特徴を捉え、新たなデザインを提案する研究です。 優れたデザイナーは多くのファンを⽣み出しますが、請けられる仕事には限りがあります。しかし、深いニューラルネットワークを構成する計算機がその作品を⾒て学ぶことで、まるで優秀なアシスタントのように、新たな作品のアイデアを次々に書き出すようになります。また、⼤勢のデザイナーの特徴を学習していくことで、複数のブランドを融合させた新たなブランドを提案することもできます。 ファッションデザインを学んだ計算機知能は、デザイナー⾃⾝のアイデア出しはもちろん、メーカーの商品開発にもヒントを与えます。さらには、エンドユーザーが “好きなブランドの特徴” と “⾃分の好み” を併せ持った⾐服をオーダーすることも可能にします。

< Case >

< Case >

■Case 1.
顧客からオリジナルのデザインイメージを受け取り、⾃社の⼯場で製品化するサービスを⼿がけているが、デザインを最適化できていない。顧客のデザイン経験によって品質にバラつきが出てしまうと、サービスとしてのブランドを保ちづらいと考えている。 ユーザーが理想とするブランドイメージや、提供者が近づけたいブランドイメージに応じてデザインを最適化してから型紙起こし・縫製ができないか。

■Case 2.
⾃社のプラットフォームに投稿された画像から、シーズンごとのファッショントレンドを学習することはできる。学習したデータの活⽤⼿段として、服の製造まで考えられないか。

< 原理 >

ブランドの特徴を学習し、新たなデザイン案を複数の画像で出⼒

一般的な製法では、ファッションデザイナーが製作した⼆次元画像を型紙職⼈(パタンナー)が図⾯化し、パーツごとに裁断された⽣地を縫製⼯が縫い合わせることで服が完成します。 私たちのシステムでは、特定のブランド、つまりデザイナーの制作物の特徴を深層学習することで、型紙に起こす際の元データとなるスケッチ作成を機械化します。 なお、型紙職⼈が作業可能な解像度で画像を⽣成するため、深い畳み込み⽣成的対⽴ネットワーク(DCGANs)を使⽤しています。

計算機・デザイナー・顧客の知能を融合させ、新たな服飾⽂化を構築

GANs のシステムのように、型紙起こし・縫製や、出来上がった製品をユーザーに評価してもらうプロセスも並⾏して研究を⾏なうことで、デザイン画像の⽣成プログラムを社会に実装しています。また、潜在変数の調整を顧客⾃⾝が⾏なえるようにソフトウェア化することで、⾃分好みのブランド製品をオーダーメイドで直接発注するサービスにも応⽤可能です。

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