Mozat personalizza la scoperta della moda con la ricerca per somiglianza di immagini utilizzando Milvus
Ha gestito decine di milioni di
embeddings vettoriali con capacità di scalare velocemente
Raggiunto il livello di millisecondi
velocità di interrogazione con un'esperienza utente ottimale
Ridefinisce il futuro della moda
con un'armoniosa fusione di creatività umana e intelligenza artificiale
Informazioni su Mozat
Fondata nel 2003, Mozat è stata all'avanguardia nel campo della tecnologia, estendendo la sua attività al Sud-Est asiatico e all'Arabia Saudita. Specializzata in applicazioni per i social media, la comunicazione e lo stile di vita, il gioiello di Mozat, un'applicazione per iPhone e Android chiamata Stylepedia, si è distinta come testimonianza della sua creatività e dedizione. Questa applicazione per l'armadio digitale offre agli utenti consigli di stile personalizzati, integra i social media e dispone di uno strumento di ricerca di immagini per scoprire capi di moda simili. Stylepedia di Mozat reimmagina la moda, promuovendo un senso di comunità e di esplorazione dello stile, dove ogni abito racconta una storia e ogni utente diventa un trendsetter.
La sfida: navigare nel vasto regno delle immagini di moda
Mozat ha immaginato Stylepedia come qualcosa di più di un semplice armadio virtuale, ma come un luogo di suggerimenti di moda iper-personalizzati e adattati ai gusti individuali. Tuttavia, questa ambizione comportava una serie di sfide. Uno degli ostacoli principali era la necessità di elaborare un vasto database di immagini di abbigliamento, che cresceva esponenzialmente ogni giorno. Allo stesso tempo, il sistema doveva fornire risposte rapide alle richieste di immagini da parte degli utenti per uno stile di moda simile entro pochi millisecondi.
Inoltre, Mozat doveva gestire le foto caricate in massa dagli utenti, con risoluzioni, angolazioni e dimensioni diverse. La sfida era chiara: Mozat aveva bisogno di una tecnologia in grado di memorizzare, riconoscere, comprendere e confrontare in modo efficiente queste immagini, fornendo risultati rapidi e accurati.
La soluzione: L'adozione di Milvus come rete neurale di Stylepedia
Alla ricerca di una soluzione, il team di Mozat ha trovato la sua risposta in Milvus. Milvus supporta i principali indici vettoriali e consente di effettuare ricerche in tempo reale su miliardi di vettori di set di dati, rendendo Milvus la scelta ideale come rete neurale per il sistema di ricerca di immagini di Stylepedia.
Il sistema di ricerca delle immagini comprende quattro moduli:
- Rilevamento degli indumenti per rilevare oggetti in tempo reale e identificare capi di abbigliamento e classificazioni.
- Estrazione delle caratteristiche: conversione delle immagini in vettori a 512 dimensioni.
- Ricerca di similarità vettoriale: per ricerche di similarità su larga scala.
- Post-processing: per affinare i risultati utilizzando il filtro del colore e delle etichette critiche, garantendo l'allineamento della qualità dell'immagine.
Stylepedia utilizza Milvus nel modulo di ricerca per similarità vettoriale per supportare ricerche di similarità di immagini su larga scala. Il flusso di lavoro comprende due parti. Sul lato dell'archiviazione, i modelli di rilevamento degli oggetti e di estrazione delle caratteristiche convertono l'intera libreria di immagini di moda in vettori di caratteristiche a 512 dimensioni. Questi dati vettoriali vengono poi indicizzati e archiviati in Milvus. Dal lato dell'interrogazione, i modelli di apprendimento automatico trasformano le immagini richieste dagli utenti in vettori di caratteristiche. Milvus esegue quindi ricerche ANN per i risultati Top-K più rilevanti per i vettori della query e ottiene gli ID delle immagini corrispondenti. Infine, dopo la post-elaborazione (filtraggio, ordinamento, ecc.), Stylepedia restituisce all'utente una raccolta di immagini simili.
Sfruttando Milvus, Stylepedia innova tre funzioni essenziali.
- Ricerca di capi di abbigliamento simili: Gli utenti possono caricare le foto dei loro abiti per trovare prodotti simili nel loro armadio digitale.
- Suggerimenti di outfit: Gli utenti scoprono foto di moda contenenti articoli specifici attraverso la ricerca di somiglianze, favorendo nuovi acquisti o abbinamenti unici.
- Raccomandazioni di foto di moda**: Il sistema analizza la cronologia di navigazione e il contenuto dell'armadio digitale per fornire raccomandazioni fotografiche di moda su misura.
I risultati: Una rivoluzione della moda
Grazie a Milvus, Stylepedia si è affermata come una centrale di informazioni sulla moda. Il crescente volume di dati non era più un problema, poiché Milvus gestiva miliardi di vettori, scalando senza problemi. Stylepedia poteva ora generare risposte in tempo reale alle richieste degli utenti, migliorando notevolmente l'esperienza d'uso. Gli utenti potevano caricare le immagini dei loro abiti e ricevere rapidamente una selezione curata di capi simili, rendendo Stylepedia un'abile fusione di tecnologia e competenza stilistica.
Con Milvus, Stylepedia diventa un confidente della moda, in grado di prevedere le tendenze, comprendere i gusti individuali e consentire agli utenti di abbracciare la propria identità stilistica.
Conclusione: Dare forma ai viaggi di stile personali con Mozat e Milvus
La collaborazione tra Mozat e Milvus ha segnato una nuova era nella scoperta della moda. Stylepedia ha smesso di essere solo un'app e si è trasformata in una fusione armoniosa di creatività umana e intelligenza artificiale. Sfruttando la potenza di Milvus, Mozat ha ridefinito il modo in cui gli utenti interagiscono con la moda, aprendo la strada a un futuro in cui la tecnologia è un partner nel plasmare i viaggi di stile personali.