Strategic evaluation of AI-powered solutions for the optimization of archives in the fashion industry

The Industry 4.0 era is characterised by an incredible amount of data generated every day and an uncontrolled growth of Artificial Intelligence technologies. This thesis work focuses on the possibilities that these technologies offer in managing data structures, in particular archives related to the field of Fashion, which thanks to current trends are regaining their due consideration. In this intersection between AI and Fashion Archives lies the aim of the work: the design of a multi-step methodology for the optimisation of Fashion Archives through the integration of AI functions, in order to refine the way in which interaction with visual data contained in these structures takes place. The initial steps focus on techniques for collecting archive data, analysing them and modelling them in order to obtain a structure suitable for the needs of an intelligent environment. Subsequently, the work focuses on the possible integrations of Visual AI models, focusing on three macro-functions: the Automatic Detection of Fashion Objects, the Automatic Description of Fashion Images and the Generation of Fashion Images. In this regard, methodologies of Object Detection and Image Segmentation with the Mask R-CNN model, of Image Captioning with the integration of CNN models and Linguistic Models, and of Image Generation with Diffusion Models are analysed. The formulated methodology is finally implemented and tested through the case study of the archival material of the Gianfranco Ferré Research Centre, correlated with a meticulous validation of the designed functionalities and an outlining of their potential and limitations. The innovation of this work thus lies in its broad and holistic vision, offering a series of reflections on the strategic and implementation potential that the integration of AI and Fashion Archives unleashes, not only in the archival sector but also in the fashion industry itself, with the transformation of archives from simple data repositories into dynamic ecosystems that enhance the connections and context of objects.

L'era dell'Industria 4.0 è caratterizzata da un'incredibile quantità di dati generati ogni giorno e da una crescita incontrollata di tecnologie di Intelligenza Artificiale. Questo lavoro di tesi si concentra sulle possibilità che queste tecnologie offrono nello gestire le strutture di dati, in particolare quelle archivistiche relative al campo della Moda, che grazie alle tendenze attuali stanno riacquistando la giusta considerazione. In questa intersezione tra IA e Archivi di Moda si colloca l'obiettivo del lavoro: la progettazione di una metodologia in più fasi per l'ottimizzazione degli Archivi di Moda attraverso l'integrazione di funzioni di IA, al fine di perfezionare il modo in cui avviene l'interazione con dati visivi contenuti in queste strutture. Gli step iniziali si focalizzano sulle tecniche di raccolta dei dati d'archivio, loro analisi e loro modellamento, al fine di ottenere una struttura adatta alle esigenze di un ambiente intelligente. Successivamente, il lavoro si concentra sulle possibili integrazioni dei modelli di IA Visiva, focalizzandosi su tre macro-funzioni: il Rilevamento Automatico degli Oggetti di Moda, la Descrizione Automatica delle Immagini di Moda e la Generazione di Immagini di Moda. A tal proposito vengono analizzate metodologie di Object Detection e Image Segmentation con il modello Mask R-CNN, di Image Captioning con l'integrazione di modelli CNN e Modelli Linguistici, e di Image Generation con i Modelli di Diffusione. La metodologia formulata viene infine implementata e testata attraverso il caso studio del materiale archivistico del Centro di Ricerca Gianfranco Ferré, correlato da una meticolosa validazione delle funzionalità progettate e una delineazione delle loro potenzialità e limiti. L'innovazione di questo lavoro risiede quindi nella sua visione ampia ed olistica, offrendo una serie di riflessioni sul potenziale strategico e attuativo che l'integrazione dell'IA e degli Archivi di Moda sprigiona, non solo nel settore archivistico ma anche nell'industria di moda stessa, con la trasformazione degli archivi da semplici depositi di dati in ecosistemi dinamici che valorizzano le connessioni e il contesto degli oggetti.