Mozat personaliza el descubrimiento de moda mediante la búsqueda por similitud de imágenes con Milvus
Manejó decenas de millones de
incrustaciones vectoriales con capacidad de escalado rápido
Alcanzado el nivel de milisegundos
velocidad de consulta con una experiencia de usuario óptima
Reconfigurar el futuro de la moda
con una armoniosa fusión de creatividad humana e inteligencia artificial.
Acerca de Mozat
Fundada en 2003, Mozat ha estado a la vanguardia de la tecnología, extendiendo su negocio por el Sudeste Asiático y Arabia Saudí. Especializada en redes sociales, comunicación y aplicaciones de estilo de vida, la joya de la corona de Mozat, una aplicación para iPhone y Android llamada Stylepedia, destacó como testimonio de su creatividad y dedicación. Esta aplicación de armario digital ofrece a los usuarios recomendaciones de estilo personalizadas, integra las redes sociales y cuenta con una herramienta de búsqueda de imágenes para descubrir artículos de moda similares. Stylepedia de Mozat reimagina la moda, fomentando un sentido de comunidad y exploración del estilo, donde cada atuendo cuenta una historia y cada usuario se convierte en creador de tendencias.
El reto: navegar por el vasto reino de las imágenes de moda
Mozat concibió Stylepedia como algo más que un armario virtual, como un lugar de sugerencias de moda hiperpersonalizadas y adaptadas a los gustos individuales. Sin embargo, esta ambición conllevaba una serie de retos. Uno de los mayores obstáculos era la necesidad de procesar una enorme base de datos de imágenes de ropa, que crecía exponencialmente cada día. Al mismo tiempo, el sistema tenía que ofrecer respuestas rápidas en milisegundos a las consultas de los usuarios sobre imágenes de estilos de moda similares.
Además, Mozat tenía que gestionar fotos masivas cargadas por los usuarios con distintas resoluciones, ángulos y tamaños. El reto estaba claro: Mozat necesitaba una tecnología que pudiera almacenar, reconocer, comprender y comparar estas imágenes de forma eficaz, ofreciendo resultados precisos y a la velocidad del rayo.
La solución: Adoptar Milvus como la red neuronal de Stylepedia
En su búsqueda de una solución, el equipo de Mozat encontró su respuesta en Milvus. Es compatible con los principales índices vectoriales y permite realizar búsquedas en tiempo real en miles de millones de vectores de conjuntos de datos, lo que convierte a Milvus en la opción ideal como red neuronal para el sistema de búsqueda de imágenes de Stylepedia.
El sistema de búsqueda de imágenes consta de cuatro módulos:
- Detección de prendas para detectar objetos en tiempo real e identificar prendas y clasificaciones.
- Extracción de características: conversión de imágenes en vectores de 512 dimensiones.
- Búsqueda de similitudes vectoriales**: búsqueda de similitudes a gran escala.
- Postprocesamiento: para refinar los resultados mediante el filtrado de colores y etiquetas críticas, garantizando la alineación de la calidad de la imagen.
Stylepedia utiliza Milvus en el módulo de búsqueda de similitud vectorial para realizar búsquedas de similitud de imágenes a gran escala. Su flujo de trabajo incluye dos partes. En la parte de almacenamiento, los modelos de detección de objetos y extracción de características convierten toda la biblioteca de imágenes de moda en vectores de características de 512 dimensiones. A continuación, estos datos vectoriales se indexan y almacenan en Milvus. En cuanto a la consulta, los modelos de aprendizaje automático transforman las imágenes consultadas por los usuarios en vectores de características. A continuación, Milvus realiza búsquedas RNA de los resultados Top-K más relevantes para los vectores de consulta y obtiene sus correspondientes ID de imagen. Por último, tras un postprocesamiento (filtrado, clasificación, etc.), Stylepedia devuelve al usuario una colección de imágenes similares.
Al aprovechar Milvus, Stylepedia innova tres funciones esenciales.
- Búsqueda de prendas similares**: Los usuarios pueden subir fotos de su ropa para encontrar productos similares en su armario digital.
- Sugerencias de ropa**: Los usuarios descubren fotos de moda que contienen artículos específicos a través de búsquedas por similitud, lo que ayuda a realizar nuevas compras o combinaciones únicas.
- Recomendaciones de fotografías de moda**: El sistema analiza el historial de navegación y el contenido del armario digital para ofrecer recomendaciones personalizadas de fotos de moda.
Los resultados: Una revolución de la moda
Gracias a Milvus, Stylepedia se convirtió en un centro neurálgico de inteligencia de la moda. El creciente volumen de datos dejó de ser una preocupación, ya que Milvus gestionaba miles de millones de vectores, escalando sin problemas. Stylepedia podía ahora generar respuestas en tiempo real a las consultas de los usuarios, lo que mejoraba enormemente su experiencia. Los usuarios podían subir imágenes de su ropa y recibir rápidamente una selección de prendas similares, lo que convertía a Stylepedia en una ingeniosa fusión de tecnología y experiencia en estilo.
Con Milvus, Stylepedia se convierte en un confidente de la moda que predice tendencias, comprende los gustos individuales y permite a los usuarios adoptar su identidad de estilo.
Conclusión: Dar forma al estilo personal con Mozat y Milvus
La colaboración de Mozat con Milvus marcó una nueva era en el descubrimiento de la moda. Stylepedia dejó de ser una simple aplicación para convertirse en una armoniosa fusión de creatividad humana e inteligencia artificial. Al aprovechar el poder de Milvus, Mozat redefinió la forma en que los usuarios interactuaban con la moda, allanando el camino para un futuro en el que la tecnología sea un aliado en la configuración de los viajes de estilo personales.