Co-créer l'avenir de la mode avec Google

L’actualité du jour apporte un éclairage intéressant sur l’évolution du domaine.

Co-créer l’avenir de la mode avec Google

Deux créateurs de mode ont développé des outils sur mesure dans Google Flow afin de faciliter la conception des décors et le stylisme pour la Fashion Week de New York.

Envisioning Studio, une division de Google, s’est associé aux créateurs Jane Wade et Sergio Hudson pour optimiser la production de mode à l’aide de Google Flow. Ces outils d’IA ont aidé Jane à créer virtuellement des tenues de défilé et ont permis à Sergio de visualiser son défilé tout en respectant un budget serré. Vous pouvez désormais créer vos propres outils de conception personnalisés dans Google Flow en utilisant un langage simple, sans avoir besoin de coder.

Auparavant, demander à son équipe de production de modifier l’éclairage et les accessoires alourdissait les coûts globaux, car chaque révision du design nécessitait un nouveau rendu 3D.

À ce sujet, si vous demandez à un créateur de mode indépendant comment il occupe réellement son temps, la réponse sera rarement « en créant des vêtements ». Les tâches administratives, la logistique avec les usines et la coordination avec les fournisseurs accaparent la majeure partie de ses journées, ne lui laissant que très peu de temps pour la création.

En amont de la Fashion Week de New York, l’Envisioning Studio de Google, avec le soutien de Google Labs, s’est donné pour mission de rationaliser le processus de création, afin d’aider les créateurs à concrétiser leurs visions ambitieuses pour les défilés avec moins de difficultés.

Sur ce point, les ingénieurs de Google ont travaillé en étroite collaboration avec les créateurs Jane Wade et Sergio Hudson, en utilisant Google Flow, notre studio de création basé sur l’IA, afin de développer deux outils spécialisés destinés à relever leurs défis spécifiques. L’outil Google Flow de Jane lui a permis de créer des tenues harmonieuses de la tête aux pieds avant de produire des échantillons physiques. Sergio a quant à lui utilisé son outil pour mettre en scène son défilé malgré un budget de studio très serré.

Par ailleurs, l’outil Google Flow que nous avons co-créé avec Jane, Styling Suite, a permis de cartographier chaque aspect de ses looks de mannequin de défilé. Les castings et les essayages en présentiel prennent généralement jusqu’à trois journées complètes à une équipe de création. Cet outil lui a permis de sélectionner des coiffures, du maquillage, des accessoires, des chaussures et des vêtements pour des mannequins numériques, puis de jouer avec les différentes combinaisons de style de manière virtuelle. Elle a ainsi pu harmoniser chaque look et repérer les éléments manquants avant de découper et de coudre des pièces supplémentaires.

Le principal défi de Sergio consistait à monter son défilé sans dépasser son budget. Auparavant, demander à son équipe de production de modifier l’éclairage et les accessoires alourdissait les coûts globaux, car chaque révision du design nécessitait un nouveau rendu 3D. Notre outil « Runway Visualization », développé en collaboration avec Google Flow, a permis d’éliminer ces allers-retours en simulant son défilé. Cela lui a permis d’adapter l’aménagement de son lieu et de remplacer l’éclairage et les accessoires par des solutions adaptées à son budget. Il a également pu affiner les parcours que les mannequins allaient emprunter, ce qui lui a permis d’harmoniser le défilé et l’expérience des spectateurs.

Les retombées de ces collaborations ont été mis en avant sur les podiums de la Fashion Week de New York — et il reste encore de la place pour davantage d’innovation.

Les aspects saillants :

L’outil Google Flow que nous avons co-créé avec Jane, Styling Suite, a permis de cartographier chaque aspect de ses looks de mannequin de défilé.
Notre outil « Runway Visualization », développé en collaboration avec Google Flow, a permis d’éliminer ces allers-retours en simulant son défilé.

L’évolution de ce dossier sera à suivre avec attention.

Pour aller plus loin :

Selon l’information initialement publiée par Google AI : Google AI