大數據在線設計時裝能否一炮打響

　　在如今全球經濟放緩、前景尚不明確的大局勢下，奢侈品、時裝零售業無疑受到了巨大的影響，而大數據正在成為他們心中的用來占卜吉兇的五行八字。如果每一個設計師都認為大數據、傾聽消費者是左右其設計的唯一關鍵，那么他們存在的意義只能局限在制造者，而非創造者。

　　3D打印、微軟和Adobe在2014年宣布開發的Creative Cloud觸屏優化技術(尚在研發過程中)，VR虛擬現實等高科技手段一直都試圖革新時裝領域——特別是針對其設計、制作的核心階段，科技大佬們或許認為傳統的時裝設計業在技藝方面扼殺了那些潛在的天才、拖慢了制作流程，希望新技術能為其帶來曙光。

　　在上周宣布其搜索引擎將內嵌專攻時裝周、時裝品牌的社交媒體功能模塊后，Google的另一項技術平臺又瞄準了零售商和那些心懷時裝設計夢的門外漢——Project Muze，這個基于Google旗下的開源人工智能技術“Deep Dream”(前身為圖片自生成平臺“Inceptionism”)、人工智能學習系統“ Tensor Flow” 并攜手德國時裝電商Zalando、英國數字科技項目工作室Stinkdigital共同合作的項目，目標是以數據分析模擬出人類大腦的神經思維網，從而將設計師口中的“靈感”轉化成有跡可循的人工思維模式。

　　簡而言之，用戶登陸projectmuze.com后，分別選擇性別、偏愛的音樂、藝術種類、個性特點、年紀，穿衣風格并在3D模特上簡單勾畫幾筆后，系統會自動根據以上信息生成一套帶有序列編號的3D時裝效果建模以及設計動機和靈感概述。不過，恐怕絕大多數用戶會對光怪陸離的成品有所失望，因為屏幕上的作品和自己預想、甚至平日著裝風格均差距甚遠。

　　之所以產生這樣的結果，是由于Project Muze通過分析用戶喜好，并根據來自Google的時裝消費趨勢報道(基于所搜關鍵詞熱度得出)、數百位時裝博主、設計師以及分析師等專家的大數據完成設計的。用戶并不是真正的設計者，Project Muze和其背后的數據團才是——這也正呼應了該平臺的宣傳語：Fashion inspired by you, design by code(你提供靈感，編碼完成設計)。 此外，用戶還可以瀏覽其他使用者創立的設計稿。

　　Google計劃在9月2日于Zalando旗下的“Bread & Butter”趨勢展中呈現使用Project Muze創作的的時裝成品，而作為其背后的“靈感來源”，既有參與其中的專業設計師，也有時裝博主、網紅。Project Muze還希望通過這些由用戶數據啟發的時裝款式，能為品牌及零售商帶來精準的款式、潮流預測。對于零售業者來說這無可厚非，數據分析也的確對其有一定幫助，但就設計領域而言，“靈感”永遠不是數字那么簡單，就像《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利所言，數據稱王是出于人類對自我認識的偏面理解所造成的現象，它也不能解釋“意識”在我們腦海中形成的奧秘。