Un nuevo sistema de inteligencia artificial puede mirar una foto de un conjunto y sugerir consejos útiles para que esté más a la moda.

Las sugerencias pueden incluir ajustes tales como cambiar a una blusa sin mangas o una chaqueta más larga.

«Pensamos que sería como si un amigo te diera consejos», explica Kristen Grauman, profesora de ciencias de la computación en la Universidad de Texas en Austin, cuya investigación previa se ha enfocado en gran medida en el reconocimiento visual de la inteligencia artificial.

«También se basa en una idea práctica: que podemos trabajar con un equipo determinado para hacer pequeños cambios y obtener un resultado que es un poco mejor».

La herramienta, llamada Fashion++, utiliza sistemas de reconocimiento visual para analizar el color, el patrón, la textura y la forma de las prendas en una imagen. Considera dónde los cambios tendrán mayor impacto. A continuación, ofrece varios trajes alternativos para el usuario a base de pequeñas modificaciones y sugerencias.

Los investigadores alimentaron a Fashion+++ utilizando más de 10.000 imágenes de trajes compartidas públicamente en sitios web para aficionados a la moda. Encontrar imágenes de ropa de moda fue fácil, dice la estudiante graduada Kimberly Hsiao. Encontrar imágenes de ropa anticuada ya sí fue todo un reto. Así que, se le ocurrió una solución. Mezcló imágenes de trajes de moda para crear ejemplos peor conjuntados y entrenó al sistema sobre cómo no se debe vestir.

«A medida que evolucionan los estilos de moda, la IA puede seguir aprendiendo si se le dan nuevas imágenes con looks actualizados, que abundan en Internet», dice Hsiao.

El problema del sesgo

Como en cualquier sistema de IA, el sesgo puede introducirse a través de los conjuntos de datos de Fashion++. Los investigadores señalan que los looks vintage son más difíciles de reconocer como elegantes, porque las imágenes que la inteligencia artificial usa para formar su opinión proceden de Internet, que sólo se ha utilizado ampliamente desde la década de los noventa. Además, debido a que los usuarios que enviaron las imágenes eran en su mayoría de América del Norte, los estilos de otras partes del mundo no aparecen tanto.

Otro desafío es que muchas imágenes de ropa de moda aparecen en las modelos, generalmente altas y delgadas, pero los cuerpos de los usuarios son de todos los tamaños y formas, lo que afecta las opciones de vestir que les pueden sentar bien. En una segunda fase, Grauman y Hsiao están trabajando para que la IA aprenda lo que se adapta mejor a las diferentes formas del cuerpo para que sus recomendaciones se puedan adaptar mejor a todos los usuarios.

«Estamos examinando la interacción entre la forma del cuerpo de una persona y la ropa que le queda bien. Nos entusiasma ampliar la aplicabilidad a personas de todos los tamaños y formas corporales al hacer esta investigación», dice Grauman.