Generative KI in der Mode: Die 13 wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele
89 % aller Unternehmen branchenübergreifend setzen auf digitale Technologien, und die Modeindustrie bildet da keine Ausnahme. Laut McKinsey investieren Modemarken und -unternehmen derzeit rund 2 % ihres Umsatzes in neue Technologien. Bis 2030 soll dieser Anteil auf 3,5 % steigen. 1
Blockchain-Technologie , Non-Fungible Tokens (NFTs) und Künstliche Intelligenz (KI) sind digitale Technologien, die in der Modebranche Anwendung finden. Generative KI hingegen ist relativ neu, beeinflusst aber bereits viele Bereiche der Modeindustrie.
Entdecken Sie Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis, wie generative KI in der Modebranche eingesetzt wird.
Generative KI-Werkzeuge für die Bild- und Designgenerierung
Mithilfe generativer Algorithmen kann KI einzigartige, interessante Bilder erzeugen, die computergenerierte Stilelemente mit menschlicher Kreativität verbinden. Die so entstehenden Kunstwerke bieten einen völlig neuen Ansatz für die visuelle Kunst. Sie können generative Elemente nutzen und unendlich viele Variationen desselben Bildes erzeugen.
Abbildung 1: Der cycleGAN-Algorithmus kann Designs im Stil verschiedener Künstler und Kunstrichtungen generieren, wie zum Beispiel Monet, van Gogh, Cézanne und Ukiyo-e.
Projekte wie FLUX AI nutzen Multi-Node-ComfyUI-Setups, um in Sekundenschnelle elegante und realistische Outfitwechsel zu erzeugen, die den Branchenstandards entsprechen.
Die meisten KI-generierten Bilder sind von realen Bildern kaum zu unterscheiden. Wenn die Studienteilnehmer nicht wussten, dass generative KI-Technologie zum Einsatz gekommen war, empfanden sie die von GANs generierten Bilder tendenziell als origineller als die Originalbilder.
Ein weiteres bekanntes generatives KI-Tool, DALL-E, kann eine breite Palette von Bildern erzeugen, darunter:
- fotorealistische Bilder
- Abstrakte Muster
- Stilisierte Illustrationen.
Abbildung 2: Die Eingabe von „Ein Apfel“ führt zu einer Reihe fotorealistischer Apfelbilder.
Abbildung 3: Durch Hinzufügen des Zusatzes „von Magritte“ verändert sich der gesamte Charakter der Aufforderung dramatisch.
Design- und Kreativanwendungen
1. Muster- und Druckerzeugung
Traditionell verbringen Modedesigner viel Zeit mit der Entwicklung origineller Muster und Drucke. Generative KI unterstützt diesen Prozess nun, indem sie auf Basis vorgegebener Parameter oder Stilreferenzen neuartige Designs erstellt.
Adidas hat beispielsweise mit KI-generierten Schuhdesigns experimentiert und Algorithmen eingesetzt, um neue Farbvarianten und Muster für bestehende Modelle zu kreieren. Die FutureCraft-Initiative des Unternehmens nutzt maschinelles Lernen, um Designvariationen zu generieren, die durch traditionelle menschliche Kreativität allein möglicherweise nicht entstehen würden.
Auch das Mode-Tech-Unternehmen Stitch Fix nutzt generative Modelle, um einzigartige Muster für seine Eigenmarken-Kleidung zu entwerfen. Das System analysiert erfolgreiche Designs aus vergangenen Saisons und generiert neue Variationen, die ästhetisch ansprechend bleiben und gleichzeitig für Neuheiten sorgen.
Die Technologie erweist sich als besonders nützlich für Fast-Fashion-Händler, die schnell große Mengen unterschiedlicher Designs produzieren müssen. Die Ausgabequalität hängt jedoch stark von der Qualität der Trainingsdaten ab und erfordert häufig eine manuelle Nachbearbeitung, um die kommerzielle Rentabilität zu erreichen.
Außerdem muss man kein exklusiver Modedesigner sein, um neue Designs zu kreieren. Fathy Rashad, ein auf generative Kunst spezialisierter ML-Ingenieur, entwickelte mithilfe von StyleGan und GANSpace seinen eigenen generativen Stoffdesigner ClothingGAN (siehe Abbildung unten). 2
Abbildung 4: Von ClothingGAN generierte Produkte.
2. Textildesign-Innovation
Generative KI geht über Oberflächenmuster hinaus und erstreckt sich auf das Design von Textilstrukturen. Forscher am MIT haben Systeme entwickelt, die durch das Lernen aus bestehenden Textildatenbanken neue Webmuster erzeugen können. Diese KI-generierten Strukturen lassen sich anschließend mithilfe automatisierter Webmaschinen herstellen.
Die Modemarke Unmade nutzt beispielsweise generatives Design, um individualisierbare Strickmuster zu erstellen. Ihr System ermöglicht es Kunden, Basisdesigns über eine Benutzeroberfläche anzupassen, wobei KI die für die Produktion benötigten technischen Spezifikationen generiert. Dieser Ansatz verbindet Massenindividualisierung mit Fertigungseffizienz.
Die Technologie unterstützt auch die nachhaltige Textilentwicklung. KI-Modelle können Stoffzusammensetzungen generieren, die hinsichtlich spezifischer Eigenschaften wie Haltbarkeit, Atmungsaktivität oder biologischer Abbaubarkeit optimiert sind und gleichzeitig ästhetische Anforderungen erfüllen.
3. Entwicklung der Farbpalette
Die Farbauswahl hat einen erheblichen Einfluss auf die Attraktivität für Konsumenten und die Markenidentität. Generative KI unterstützt Modeunternehmen bei der Entwicklung von Farbpaletten durch die Analyse von Trenddaten, saisonalen Mustern und Konsumentenpräferenzen.
Pantone, das Unternehmen für Farbnormen, hat beispielsweise KI-Tools für Trendprognosen und die Generierung von Farbpaletten erforscht. Ihre Systeme analysieren Bilder aus sozialen Medien, Modenschauen und kulturelle Ereignisse, um Farbtrends vorherzusagen und aufeinander abgestimmte Farbpaletten für Modemarken zu erstellen.
Die Modeprognoseagentur WGSN verwendet generative Modelle, um Farbkombinationen zu erstellen, die den prognostizierten Verbraucherpräferenzen entsprechen. Das System berücksichtigt Faktoren wie geografischen Standort, demografische Daten und saisonale Schwankungen, um zielgerichtete Farbempfehlungen zu generieren.
Khroma ist ein Tool, das es einem trainierten Algorithmus ermöglicht, authentische und personalisierte Farbpaletten zu erstellen. 3 Ebenso Colormind 4 ermöglicht die Erstellung kreativer Farbpaletten auf Basis bevorzugter Beispiele aus Filmen, Fotografien, Kunstwerken usw.
Produktions- und Fertigungsanwendungen
4. Größenabstufung und Schnittmusteranpassung
Die traditionelle Größenanpassung erfordert erfahrene Schnittmusterersteller, die Designs manuell an verschiedene Größen anpassen. Generative KI automatisiert einen Großteil dieses Prozesses, indem sie lernt, wie Kleidungsstücke an unterschiedliche Körpertypen passen sollten, und entsprechende Schnittmusteranpassungen generiert.
Das in Hongkong ansässige Modetechnologieunternehmen Tukatech hat beispielsweise KI-Systeme entwickelt, die Schnittmuster automatisch von einer Basisgröße bis hin zu allen Größen gradieren können. Die Technologie reduziert die Gradierungszeit von Stunden auf Minuten und gewährleistet dabei die Passformqualität über alle Größen hinweg.
Die Modemarke Reformation nutzt KI-gestützte Größenbestimmung, um eine einheitliche Passform über alle Größen hinweg zu gewährleisten. Das System analysiert das Feedback der Kundinnen und Kunden zur Passform und passt die Größenbestimmungen entsprechend an, um die Zufriedenheit mit den Konfektionsgrößen zu verbessern.
5. Qualitätskontrolle und Fehlererkennung
Die Qualitätskontrolle in der Fertigung beruht traditionell auf manueller Prüfung, die uneinheitlich und zeitaufwändig sein kann. Computer Vision-Modelle, die auf Fehlern in Kleidungsstücken trainiert wurden, können Probleme wie Nahtfehler, Stoffmängel oder Konstruktionsfehler automatisch erkennen.
Der chinesische Hersteller TAL Apparel hat beispielsweise in seinen Produktionsstätten KI-gestützte Qualitätsprüfungssysteme implementiert. Die Technologie erkennt Fehler in Echtzeit während der Produktion, reduziert so Ausschuss und verbessert die Produktqualität insgesamt. Berichten zufolge entdeckt das System Fehler, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen, und verarbeitet Kleidungsstücke schneller als die manuelle Prüfung.
Ähnliche Systeme werden von Herstellern weltweit eingesetzt, wobei die Erfolgsquoten je nach Komplexität des Kleidungsstücks und Art der Mängel variieren. Einfache Mängel wie Löcher oder Flecken werden zuverlässig erkannt, während subtile Passformprobleme für aktuelle KI-Systeme weiterhin eine Herausforderung darstellen.
6. Produktionsplanung und Bedarfsprognose
Eine präzise Nachfrageprognose hilft Modemarken, ihre Lagerbestände zu optimieren und Abfall zu reduzieren. Generative KI-Modelle analysieren historische Verkaufsdaten, Trendindikatoren und externe Faktoren, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen.
Zara-Mutterkonzern Inditex nutzt beispielsweise KI-Modelle, um die Nachfrage in seinem globalen Einzelhandelsnetzwerk zu prognostizieren. Das System berücksichtigt Faktoren wie Wetterbedingungen, lokale Ereignisse und regionale Vorlieben, um die Absatzmengen verschiedener Produkte in unterschiedlichen Märkten vorherzusagen.
Der Fast-Fashion-Händler H&M hat eine KI-gestützte Bedarfsprognose eingeführt, um Lagerbestände zu reduzieren. Das System analysiert verschiedene Datenquellen, darunter Social-Media-Trends, Suchmuster und historische Verkaufszahlen, um vorherzusagen, welche Artikel in bestimmten Märkten gefragt sein werden.
Kundenerlebnis und Personalisierung
7. KI-Einkaufsagenten
KI-gestützte Einkaufsagenten unterstützen Nutzer beim Suchen, Vergleichen und Kaufen von Produkten online, basierend auf ihren Vorlieben und ihrem Budget. Diese Agenten fungieren als digitale Stylisten und Einkaufsassistenten, indem sie Kleidung empfehlen, Preise verschiedener Händler vergleichen und die Produktsuche optimieren. Sie verbessern die Personalisierung und reduzieren die Zeit, die Konsumenten mit dem Durchsuchen mehrerer Websites verbringen.
Pia ist beispielsweise ein Preisvergleichs- und Einkaufsagent, der Angebote von über 40.000 Einzelhandels- und Wiederverkaufsseiten zusammenfasst und günstigere Alternativen sowie Secondhand-Optionen für Modeartikel empfiehlt.
Auch KI-gestützte Einkaufsagenten stellen Einzelhändler vor Herausforderungen. Wenn Konsumenten sich auf KI-Agenten anstatt auf Markenwebsites verlassen, könnten Unternehmen den direkten Kontakt zu ihren Kunden verlieren, während die Produktsichtbarkeit zunehmend davon abhängt, ob KI-Systeme die Produkte empfehlen.
Darüber hinaus werfen diese Agenten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf und könnten die Nachfrage auf eine begrenzte Anzahl von Marken oder Produkten konzentrieren, wenn Empfehlungsalgorithmen bestimmte Optionen bevorzugen.
8. Virtuelle Anprobe-Technologie
Der Online-Modehandel steht vor der Herausforderung der Passformunsicherheit. Generative KI ermöglicht virtuelle Anproben, die anhand von Fotos oder Körpermaßen zeigen, wie Kleidungsstücke an einzelnen Kundinnen und Kunden aussehen würden.
Die Virtual Artist App von Sephora nutzt beispielsweise generative Modelle, um zu zeigen, wie Make-up-Produkte auf dem Gesicht der Nutzer aussehen würden. Obwohl der Fokus primär auf Kosmetik liegt, verdeutlicht die Technologie das Potenzial für ähnliche Anwendungen bei Modeaccessoires und Bekleidung.
Abbildung 5: Die Augmented-Reality-Funktionen (AR) von Snapchat ermöglichen das virtuelle Anprobieren von Kleidung großer Modemarken.
ASOS hat einen hybriden Ansatz für virtuelles Anprobieren eingeführt, der echte Models, die Produkte tragen, mit digitaler Visualisierungstechnologie kombiniert. Dadurch können Käufer besser verstehen, wie die Kleidung an verschiedenen Körpertypen sitzt und aussieht.
Anstatt sich ausschließlich auf digitale Avatare oder statische Bilder zu verlassen, kombiniert die Hybridmethode Fotografie und virtuelle Werkzeuge, um eine realistischere Darstellung von Kleidungsstücken zu ermöglichen. Indem ASOS die Produktvisualisierung für Kunden vor dem Kauf verbessert, möchte das Unternehmen das Online-Shopping-Erlebnis optimieren und die Unsicherheit beim Online-Kleidungskauf reduzieren.
Abbildung 6: ASOS Virtual Try-Workflow-Beispiel. 5
Startups wie Zeekit (das von Walmart übernommen wurde) haben spezialisierte virtuelle Anprobe-Technologien für den Mode -E-Commerce entwickelt. Ihr System generiert realistische Bilder von Kunden, die verschiedene Kleidungsstücke tragen, wobei die Akzeptanz je nach Produktkategorie und Kundengruppe variiert.
9. Personalisierte Produktempfehlungen
Generative KI in der Modebranche ermöglicht personalisierte Produktempfehlungen, die über herkömmliches kollaboratives Filtern hinausgehen. Diese Systeme generieren Vorschläge basierend auf individuellen Stilpräferenzen, Körpertyp, Lebensstilfaktoren und Kaufhistorie.
Stitch Fix beispielsweise hat sein Geschäftsmodell auf KI-gestützter Personalisierung aufgebaut. Die Algorithmen analysieren Kundenpräferenzen, Feedback und Styling-Ergebnisse, um personalisierte Kleidungsvorschläge zu generieren. Das System lernt kontinuierlich aus den Kundenreaktionen, um zukünftige Empfehlungen zu verbessern.
Amazons Modeempfehlungen nutzen generative Modelle, um komplette Outfits anstelle einzelner Kleidungsstücke vorzuschlagen. Das System berücksichtigt, wie verschiedene Teile miteinander harmonieren, und generiert aufeinander abgestimmte Looks basierend auf Kundenpräferenzen und saisonalen Trends.
10. Stiltransfer und -anpassung
Generative KI in der Mode ermöglicht es Kunden, bestehende Designs anzupassen oder neue nach ihren Vorlieben zu erstellen. Stiltransfer-Algorithmen können die Ästhetik eines Kleidungsstücks auf ein anderes übertragen und so personalisierte Varianten erzeugen.
PUMA hat beispielsweise in Zusammenarbeit mit Manchester City den PUMA AI Creator entwickelt, eine KI-Plattform, die es Fans ermöglicht, die offiziellen Fußballtrikots des Vereins zu gestalten. Mithilfe von Texteingabeaufforderungen , Anpassungswerkzeugen und Schiebereglern können Nutzer auch ohne Vorkenntnisse im Designbereich einzigartige Trikotdesigns erstellen. 6
Die Modemarke Eon hat eine Plattform entwickelt, auf der Kunden mithilfe von KI-Tools bestehende Designs modifizieren können. Nutzer können Farben, Muster und Styling-Details anpassen, woraufhin das System produktionsfertige Spezifikationen für individualisierte Kleidungsstücke generiert.
Nike hat mit KI-gestützten Personalisierungstools experimentiert, die es Kunden ermöglichen, einzigartige Designs für Schuhe und Bekleidung zu erstellen. Das System kombiniert Kundenwünsche mit Designvorgaben, um realisierbare und herstellbare Produkte zu entwickeln.
Marketing- und Markenanwendungen
11. Content-Erstellung für soziale Medien
Modemarken benötigen kontinuierlich neue Inhalte für ihr Social-Media-Marketing. Generative KI im Modebereich kann Produktfotos, Modelbilder und Marketingtexte erstellen, um die digitalen Marketingaktivitäten zu unterstützen.
Levi’s beispielsweise nutzt KI-generierte Models in seinen Marketingkampagnen, um die Vielfalt an Körpertypen und Ethnien zu zeigen. Die Technologie ermöglicht es Marken, inklusivere Bilder zu erstellen, ohne die Kosten traditioneller Fotoshootings tragen zu müssen.
Der Onlinehändler Boohoo hat mit KI-generierter Produktfotografie experimentiert, die Kleidung in verschiedenen Umgebungen und an unterschiedlichen Modeltypen zeigt. Dieser Ansatz reduziert die Fotografiekosten und liefert gleichzeitig vielfältigere Bilder für die E-Commerce-Plattform.
12. Trendanalyse und Prognose
Um Modetrends zu verstehen, ist die Analyse riesiger Mengen visueller und textueller Daten aus verschiedenen Quellen erforderlich. Generative KI kann diese Informationen verarbeiten und Trendberichte sowie Prognosen erstellen.
Das Modeprognoseunternehmen Heuritech nutzt beispielsweise KI, um Bilder aus sozialen Medien zu analysieren und Trendstile, Farben und Silhouetten zu identifizieren. Ihr System kann anhand frühzeitig online beobachteter Verbreitungsmuster vorhersagen, welche Trends sich durchsetzen werden.
Die Trendprognoseagentur Fashion Snoops nutzt generative Modelle, um auf Basis von Datenanalysen visuelle Moodboards und Trendpräsentationen zu erstellen. Die Technologie hilft dabei, Dateneinblicke in konkrete Designempfehlungen für Modemarken umzusetzen.
13. Dynamische Preisgestaltung und Bestandsoptimierung
Generative KI in Modemodellen kann verschiedene Preisszenarien simulieren und deren Auswirkungen auf Umsatz und Lagerbestände prognostizieren. Diese Fähigkeit hilft Modehändlern, ihre Preisstrategien für unterschiedliche Märkte und Saisons zu optimieren.
Nordstrom nutzt beispielsweise KI-Modelle, um die Preisgestaltung seines gesamten Sortiments zu optimieren. Das System berücksichtigt Faktoren wie die Preise der Konkurrenz, Lagerbestände, Saisonalität und Kundennachfrage, um optimale Preise für verschiedene Produkte vorzuschlagen.
Herausforderungen der generativen KI für die Modeindustrie
Die größte Herausforderung für die Kreativbranche im Zusammenhang mit generativer KI liegt in den Unklarheiten bezüglich des Urheberrechts an KI-generierten Werken. Der Einsatz von generativer KI in der Modeindustrie kann zu Problemen führen, wie beispielsweise:
Bedenken hinsichtlich kreativer Authentizität
Die Modebranche legt Wert auf Originalität und kreativen Ausdruck. Einige Designer und Marken befürchten jedoch, dass KI-generierte Designs die menschliche Kreativität und das kulturelle Verständnis vermissen lassen, die für Innovationen in der Mode unerlässlich sind.
In mehreren aufsehenerregenden Fällen ähnelten KI-generierte Designs bestehenden Werken stark, was Fragen nach Originalität und geistigem Eigentum aufwirft. Modemarken müssen die Effizienz von KI mit dem Erhalt kreativer Integrität und Markenidentität in Einklang bringen.
Technische Genauigkeit und Qualitätskontrolle
Aktuelle generative KI-Systeme in der Modebranche erzeugen häufig Ergebnisse, die einer manuellen Nachbearbeitung bedürfen. Modeanwendungen erfordern höchste Genauigkeit in Bereichen wie Passform, Fall und technischen Spezifikationen, da Fehler zu unbrauchbaren Produkten führen können.
Virtuelle Anprobetechnologien haben nach wie vor Schwierigkeiten, den Fall von Stoffen an verschiedenen Körpertypen präzise darzustellen. Die Technologie eignet sich besser für strukturierte Kleidungsstücke als für fließende Stoffe, was ihre Anwendbarkeit auf alle Modekategorien einschränkt.
Akzeptanz und Vertrauen der Verbraucher
Die Akzeptanz KI-gestützter Modefunktionen durch die Verbraucher ist sehr unterschiedlich. Während einige Kunden personalisierte Empfehlungen und virtuelle Anprobemöglichkeiten schätzen, bevorzugen andere traditionelle Einkaufserlebnisse.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes beeinflussen auch die Bereitschaft der Verbraucher, persönliche Informationen preiszugeben, die für die KI-Personalisierung benötigt werden. Modemarken müssen daher ein Gleichgewicht zwischen Personalisierungsmöglichkeiten und den Datenschutzerwartungen ihrer Kunden finden.
Integration in bestehende Arbeitsabläufe
Modeunternehmen arbeiten häufig mit etablierten Design- und Produktionsprozessen. Die Integration generativer KI in der Modebranche erfordert erhebliche Änderungen der Arbeitsabläufe und könnte auf Widerstand von Mitarbeitern stoßen, die an traditionelle Methoden gewöhnt sind.
Die Schulung von Mitarbeitern im effektiven Umgang mit KI-Tools erfordert Investitionen in Weiterbildung und Veränderungsmanagement. Unternehmen berichten von unterschiedlichen Erfolgsquoten, je nachdem, wie gut sie diesen Übergangsprozess gestalten.
Mehr zu den Herausforderungen der generativen KI finden Sie in unseren Artikeln zu den urheberrechtlichen und ethischen Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI.
FAQs
Generative KI in der Mode hilft Designern bei der Kreation einzigartiger Modestücke, indem sie Trends analysiert, Muster generiert und basierend auf Kundenpräferenzen neue Stile vorschlägt.
Ja, generative KI verbessert das Online-Shopping durch virtuelle Anproben, KI-gestützte Größenempfehlungen und personalisierte Styling-Beratung. Sie ermöglicht es Kundinnen und Kunden, mithilfe von Augmented Reality (AR) zu visualisieren, wie Outfits an ihnen aussehen, und hilft Marken, Retourenquoten zu senken.
Weiterführende Literatur
Wenn Sie sich für Anwendungen generativer KI interessieren, lesen Sie weiter:
- KI-Textgenerierung: Anwendungsfälle und Fallstudien
- Anwendungen / Anwendungsfälle für generative KI
- Generative KI im Einzelhandel: Anwendungsfälle, Beispiele und Vorteile
Referenzlinks
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