同一款商品上新到多个平台店铺 ， 需要频繁修改视觉素材尺寸 ， 以及重复填写同一套商品信息 。 这也就导致了多平台上新过程中 ， 产生了很多浪费时间的重复工作 。
对于服装这种季节性很强的商品 ， 越早完成上新布局就越有可能抢占市场先机 。 但低效的多平台上新方式 ， 成了这种可能最大的阻碍 。
人工成本居高不下
服装电商行业美工多数是在从事着基础图片处理工作 ， 这也导致了基础美工的流动性较大 。

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传统方式的视觉素材制作离不开美工 ， 而服装电商行业的美工多数是在从事着基础的图片处理工作 ， 这也就导致了基础美工的流动性较大 。 对于服饰电商来说 ， 这种情况不仅不利于上新的稳步进行 ， 而且还需要承担更多人员招聘和培养的成本支出 。
一些大的品牌服饰 ， 为了能够保证大量商品上新工作的顺利完成 ， 只能通过不断扩充美工团队来实现 。 庞大的美工团队配置 ， 在成本中会占据着较高的比重 ， 也是阻碍品牌发展的一种因素 。
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用AI替代传统美工
随着人工智能技术的发展 ， 越来越多的行业开始出现由机器替代人工工作的场景 。 从服装电商上新的内容来看 ， 也多是一些重复低效的工作内容 ， 而这恰好正是人工智能所擅长的 。

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由极睿科技推出的智能设计生成和分发系统 ， 能够自动完成文字、图片、视频的填充与生成 。 包括商品属性、 主图、直通车图、商品详情页、广告图、视频等场景 。 并分发到天猫、京东、唯品、拼多多、抖音、快手等主流电商平台 ， 让视觉素材制作变得更简单 ， 让营销快人一步 。
让机器读懂时尚并非一件容易的事 ， 需要为柔性的服饰图片制定出可量化的标准 。 自动化打标的能力 ， 是建立底层数字化的基础 。 极睿科技建立一套包含几十个维度、近千标签的“词库” 。

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机器视觉技术加持下 ， 系统能识别出衣服的风格、品类、版型、元素、颜色、材质、领口等数据 ， 随后从“词库”中选出匹配的属性 ， 自动打标 。 多重标签叠加 ， 就构成一套标准化、客观化的描述 。
相关技术

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【 图片检测 】
在视觉上发现并定位图片中的服饰是其它复杂应用的基础 ， AIFashion提供高精度检测算法 ， 在图片中检测并定位所 有服饰 ， 呈现出每件服饰的类别、高精度边框以及像素级图像分割 。

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【 图片分析 】
AIFashion分析图片中的指定服饰 ， 运用计算机视觉 ， 自动化分析出服饰的时尚属性信息 。

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【 图片检索 】
AIFashion 能够理解图片中服饰的视觉时尚语义 ， 并快速在指定数据集中检索出最优的相似或搭配条目 。

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【 数据库 】
通过标签与检索能力 ， 实现全行业标准统一 ， 从而构建品牌自身的商品知识库 。

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