建议可能包括一些调整，例如选择无袖上衣或长外套。

德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学教授克里斯汀格劳曼说：“我们认为这就像一个可以给你反馈的朋友。”他之前的研究主要集中在人工智能的视觉识别上。

“这也是受到一个实际想法的启发：我们可以和给定的服装一起做一些小的改变，这样会更好。”

人工智能正在关注你的时尚。

一个名为“时尚”的工具使用视觉识别系统来分析图像中服装的颜色、图案、纹理和形状。它考虑了编辑将产生最大影响的地方。然后，它为用户提供了几种可供选择的服装。

研究人员用1万多张服装图片在线培训时尚爱好者，从而培养时尚。研究生金佰利萧(Kimberly Hsiao)说，很容易找到时尚服装的图片。事实证明，寻找不流行的图片很有挑战性。因此，她想出了一个解决办法。她把时髦衣服的图像混合在一起，创造了一个不太时髦的例子，并训练了不穿衣服的系统。

萧说：“随着时尚风格的发展，AI可以通过提供新的图像来继续学习，这些图像在互联网上非常丰富。”

偏见问题

和任何AI系统一样，《时尚》的数据集也会产生偏差。研究人员指出，很难将老式的外观识别为时尚，因为训练图像来自互联网，而互联网在20世纪90年代才被广泛使用。此外，由于提交图片的用户主要来自北美，来自世界其他地区的风格并不多。

另一个挑战是模特身上有很多时尚的服装形象，但是身材的大小和形状多种多样，影响了时尚的选择。接下来，Grauman和Hsiao正在努力让AI知道是什么让不同的体型变得有吸引力，这样他们的建议就可以更有针对性。

“我们正在研究一个人的体型和衣服如何适应他们的互动。通过这项研究，我们非常高兴能够将应用范围扩展到所有形状和大小的人。”

格劳曼和肖将在下周于韩国首尔举行的国际计算机视觉会议上提交关于他们方法的论文。

来自康乃尔理工大学、佐治亚理工学院和脸书人工智能研究所的其他研究人员对这项工作做出了贡献。

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