来源：ScienceAI
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CALA 平台将DALL E 重新想象为服装设计师的终极智能画板。

人工智能会设计你的下一件丑陋的假日毛衣吗？

尽管听起来很奇怪，但机器学习的最新进展使其成为可能。CALA 是一个「时尚操作系统」，可帮助设计师设计草图、原型制作和生产新产品，是第一个实现 OpenAI 的 DALL·E API 的服务。

「该用例让 DALL·E 通过文本输入生成想法，让任何人无需完整的草图或 3D 渲染就可以表达他们的想法。」CALA 的联合创始人兼首席执行官 Andrew Wyatt 说，「这是我们在一个历史上非常孤立的行业中使访问民主化的延续。」

DALL•E 用于 e-fashion？

CALA 成立于 2016 年，是一个时尚平台，专为寻求将创意转化为有形产品的便捷方式的设计师打造。该服务可通过其网站和移动应用程序获得。

它与 DALL·E 2 和 Stable Diffusion 等 AI 艺术生成器大体相似，但经过定制以适应 CALA 的平台。设计人员无需在单个长文本字符串中输入文本提示，而是首先从 25 个选项列表中选择基本样式，例如毛衣、衬衫或手提包。然后，设计师使用生成式 AI 通过两个文本提示来修改样式。第一个描述基于形容词和材料的设计，而另一个描述所需的装饰和特征，如袖口或拉链。

Wyatt 相信这种替代用户界面将帮助设计师专注于重要功能并避免出现问题。「我们在这里所做的是，我们在即时工程之上构建了一个 UI。我们的目标是让人们尽快获得有意义的结果。」Wyatt 希望，这将使设计师远离死胡同或没有吸引力的结果。「我们想防止有人进来，他们输入『棕色衬衫』，然后他们就觉得，这太糟糕了。」

有位设计师在自己制作万圣节毛衣的杂乱努力中看到了这种策略的结果。诚然，时装设计远远超出了他的审美舒适区，但他发现这个工具平易近人。整个过程，包括等待结果出现的时间，只用了不到一分钟。CALA 一次显示六个结果，然后可以将其中任何一个插入到设计平台中以进行进一步的迭代。

CALA 的实现不应被误解为一键式设计工具。设计师仍然需要带上自己的技能，学习如何使用 CALA 的平台。然而，Wyatt 希望人工智能能够显著降低新设计师的进入门槛，并为资深设计师提供克服创意障碍的方法。

「我们想让人们接受一个想法，然后跟随兔子的轨迹，通过一个又一个的变化。」Wyatt 说，「我们认为这将帮助人们想出更疯狂和不同的概念。」

易用性将推动 DALL•E 的激增

CALA 的工具是 OpenAI 的 DALL·E API 的第一个实时、公开的第三方实现。该 API 目前不向公众提供，也没有发布日期。

这不是 OpenAI 的第一个牛仔竞技表演。该公司的深度学习语言模型 GPT-3 于 2020 年作为 API 发布，并迅速被第三方采用。GPT-3 现在被包括 Copysmith 和 MessageBird 在内的数十家公司和组织使用。Microsoft 获得了将 GPT-3 模型用于 Microsoft Power Apps 和 Azure OpenAI 服务的许可。

OpenAI 的产品经理 Luke Miller 表示，该公司从 GPT-3 的推出中吸取了宝贵的经验教训。「每次部署都会教会我们更多关于安全、工程以及最终我们的技术如何在世界上创造价值的知识。」Miller 说，「自发布 GPT-3 API 以来，我们对保护措施进行了多项改进。例如，我们在 8 月宣布了更新的审核端点，我们正在继续寻找可以改进的方法。」

CALA 使用 DALL·E API 的经验暗示易用性将证明一旦向公众提供 API 的采用的关键驱动力。Wyatt 说，他公司的工程师在短短几周内就可以使用 API。

「我们做了一些高分辨率的概念设计，大约八周前我们将这些概念传递给 [OpenAI] 以获得反馈。然后整个构建和抛光不到一个月。」

Wyatt 说，「我可以看到这是对众多不同产品的有意义的整合。」

事实上，基于 DALL·E 的工具泛滥已经开始。Shutterstock 是一项提供库存照片、图像和视频的服务，它计划「在未来几个月」实施 DALL·E API。Shutterstock 将此公告与一个框架配对，以在平台上的艺术家用于训练 AI 模型时对其进行补偿。微软也将 DALL-E 引入其 Azure OpenAI 服务，但目前仅限受邀访问。

Wyatt 说：「我们一直认为未来，尤其是在时尚领域，正在朝着人工智能驱动的设计和自动化生产方向发展……我们只是认为这将是，你知道的，五年后。在过去的六个月里，仅仅看到了进步的数量……我们认为未来几年将会有巨大的创新。」

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https://spectrum.ieee.org/dall-e-fashion-design