FerréxComte : ricodificare l'estetica

The increasing adoption of generative artificial intelligence within the fashion system is profoundly transforming the production and interpretation of images, particularly in the field of fashion photography. AI does not merely introduce new technical tools, but challenges the status of the photographic image, its relationship with reality, and the concepts of style and authorship. This thesis investigates whether and to what extent a complex and historically defined visual language can be analysed, formalised, and reinterpreted through generative artificial intelligence systems. The collaboration between Gianfranco Ferré and photographer Michel Comte is examined as a case study, with specific reference to the Autumn/Winter 1998–99 collection. The research adopts a multi-level methodological approach, combining visual reverse engineering of the original campaign images with the translation of identified visual codes into structured textual prompts. These prompts are tested through AI-based image and video generation systems, and the resulting outputs are critically compared with the original photographic material. The results show that generative AI can effectively reproduce certain formal and compositional aspects of the analysed visual language, such as the relationship between body and space, architectural monumentality, and overall atmospheric coherence. However, significant limitations emerge in the representation of sartorial complexity, symbolic tension, and narrative depth. The study concludes that AI does not understand style in an authorial sense, but can function as a critical and experimental tool, redefining the role of the image designer and revealing the structural limits of visual language in contemporary fashion photography.

La diffusione dell’intelligenza artificiale generativa nel sistema moda sta trasformando profondamente i processi di produzione e interpretazione dell’immagine, in particolare nel campo della fotografia di moda. L’AI non si limita a introdurre nuovi strumenti operativi, ma mette in discussione lo statuto dell’immagine fotografica, il suo rapporto con il reale e i concetti di stile e autorialità. La presente tesi indaga se e in che misura un linguaggio visivo complesso e storicamente definito possa essere analizzato, formalizzato e reinterpretato attraverso sistemi di intelligenza artificiale generativa. Il caso studio preso in esame è la collaborazione tra Gianfranco Ferré e il fotografo Michel Comte, con particolare riferimento alla collezione Autunno/Inverno 1998–99. La ricerca si sviluppa attraverso un approccio metodologico articolato su più livelli: un’analisi di reverse engineering visivo delle immagini originali, la traduzione dei codici individuati in prompt testuali, la sperimentazione con sistemi di generazione di immagini e video basati su AI, e un confronto critico tra output generati e materiale originale. I risultati mostrano che l’intelligenza artificiale è in grado di riprodurre efficacemente alcuni aspetti formali e compositivi del linguaggio analizzato, come la relazione tra corpo e spazio, la monumentalità architettonica e la coerenza atmosferica. Tuttavia, emergono limiti significativi nella restituzione della complessità sartoriale, della tensione simbolica e della profondità narrativa. La tesi conclude che l’AI non comprende lo stile in senso autoriale, ma può operare come strumento di analisi e sperimentazione progettuale, ridefinendo il ruolo del progettista dell’immagine e rendendo visibili i limiti strutturali del linguaggio visivo nella fotografia di moda contemporanea.