Akademik Veri Yönetim Sistemi
International Congress on Information Technologies in Medicine, Pharmacy, Agriculture, Food, Forestry, Environment, and Engineering, Tokat, Türkiye, 8 - 10 Mayıs 2024, ss.257-263, (Tam Metin Bildiri)
Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren hazır giyim markalarının mevcut ürünlerinin yapay zekâ ile tasarımının oluşturulmasındaki gerçeklik uyumu incelenmiştir. Ürünler çeşitli veri bileşenleriyle tanımlanarak yapay zekâya işlenmiş ve dijital görseller oluşturulmuştur. Yapay zekâ tarafından oluşturulan bu görseller, markaların gerçek ürün görselleriyle karşılaştırılarak benzerlik oranları analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında, incelenen 12 adet markanın internet sitelerinden 10 adet gömlek, 10 adet pantolon ve 10 adet elbise olmak üzere toplam 30 adet ürün seçilmiştir. Yapay zekâ destekli görsel oluşturma için DALL-E Image Creator kullanılmıştır. Ürün görselleri ve tanımlamalarının analizi için 5 bileşenli veri seti hazırlanmıştır. Veri seti kullanılarak yapay zekâ tanımlaması beslenmiştir. Her ürün için Image Creator tarafından yapay zekâ algoritmalarıyla ürün dijital tasarımları elde edilmiştir. Gerçek ürün fotoğrafı ve dijital görsel karşılaştırılarak benzerlik oranları hesaplanmıştır. 30 adet ürün içerisinden %23,33’ünün benzerlik uyumu tamdır ve uyumlu benzerlik oranının ortalaması %78,58 tespit edilmiştir. Sonuç olarak elde edilen bulgular, yapay zekâ teknolojilerinin ürün tasarım süreçlerinde etkin kullanım potansiyelini göstermektedir.
Artificial intelligence (AI) is emerging as a transformative area in the ready-to-wear fashion industry, offering innovative solutions and reshaping design processes. Brands are utilizing AI technologies to optimize design, production, and marketing processes, and to offer customers personalized experiences. Advancements in visual recognition and analysis, particularly, enable practical applications such as rapid product scanning, catalog creation, and enhanced inventory management. Furthermore, AI makes it possible to analyze customer preferences, forecast trends, and provide personalized recommendations based on this analysis. This study examines the alignment between the use of AI in designing current products of ready-to-wear fashion brands operating in Turkey and their real-world applicability. This analysis aimed to determine the alignment between artificial intelligence-assisted designs and real products. Within the scope of the study, the websites of 12 brands have been examined. A total of 30 products, including 10 shirts, 10 pairs of pants, and 10 dresses, have been selected from the websites of the brands. The Bing Image Creator was utilized for AI-assisted visual generation. Firstly, the images and descriptions of the products were prepared as the dataset. This dataset was analyzed in five components: product size, design detail, fabric detail, accessory detail, and model-background. AI classification was trained using the datasets. Digital designs of each product were obtained using AI algorithms through the Bing Image Creator. Similarity ratios were analyzed by comparing real product photographs with digital images. Among the 30 products, 23.33% exhibit a perfect similarity match, with an average similarity ratio of 78.58% determined for the matched similarity. The findings indicate the potential effectiveness of AI technologies in product design processes.