Google laat modeontwerpers eigen AI-tools bouwen voor New York Fashion Week

Google heeft tijdens New York Fashion Week getoond hoe zijn AI-videotool Google Flow gebruikt werd om twee modeontwerpers te helpen bij het voorbereiden van hun show. Het gaat om een samenwerking tussen Google’s Envisioning Studio en de ontwerpers Jane Wade en Sergio Hudson, die elk een eigen, op maat gemaakte tool kregen binnen Google Flow.

Wat is er precies gebeurd?

Google-ingenieurs bouwden samen met de twee ontwerpers twee gespecialiseerde tools binnen Google Flow, de AI-creatiestudio van het bedrijf. Die tools moesten concrete problemen oplossen die vaak meer tijd kosten dan het ontwerpen zelf: het samenstellen van looks en het uittesten van een decor.

Jane Wade gebruikte haar tool, de Styling Suite, om vooraf digitale modellen te kleden met haar, make-up, accessoires, schoenen en kleding. Volgens Google kost het samenstellen en passen van looks in de praktijk al gauw tot drie volledige werkdagen. Door dat virtueel te doen, kon ze meteen zien welke onderdelen van een look nog ontbraken voordat er effectief werd geknipt of genaaid.

Sergio Hudson had een ander probleem: zijn show moest binnen een strak budget blijven. Elke keer dat hij verlichting of rekwisieten wilde aanpassen, moest zijn productieploeg vroeger een nieuwe 3D-weergave maken, wat extra kosten met zich meebracht. Zijn tool, Runway Visualization, simuleerde in plaats daarvan zijn volledige decor. Hij kon licht en rekwisieten verwisselen binnen zijn budget en zelfs het looppad van de modellen aanpassen, zonder dat dit telkens geld kostte.

Kan ik zoiets ook zelf bouwen?

Ja, dat is precies de boodschap van Google: je hoeft geen ontwerper of programmeur te zijn om zo’n tool te maken. Volgens Google kun je in Flow in gewone taal beschrijven welke tool of welk werkproces je nodig hebt, en bouwt het systeem daar een werkende versie van, zonder dat er code aan te pas komt.

Dat opent in theorie de deur voor allerlei andere sectoren waar visualisatie en planning veel tijd kosten: interieurzaken die een winkelinrichting willen uittesten, eventbureaus die een decor willen voorvertonen, of retailers die productfoto’s willen samenstellen zonder telkens een fotoshoot te organiseren. Google noemt die voorbeelden zelf niet, maar het onderliggende idee, een op maat gemaakte tool bouwen zonder technische kennis, is niet beperkt tot mode.

Wat kost dit en werkt het echt beter?

Daarover zwijgen de bronnen. Google presenteert dit als een succesvolle samenwerking en citeert geen onafhankelijke cijfers over hoeveel tijd of geld de ontwerpers effectief bespaarden, buiten de vergelijking met een typische casting- en pasperiode van drie dagen. Er is ook geen informatie over wat het kost om zelf zo’n tool te bouwen in Google Flow, of welk abonnement daarvoor nodig is. Wie hiermee aan de slag wil, moet dus zelf uitzoeken wat de prijs en de voorwaarden zijn.

Het is ook goed te beseffen dat dit artikel een showcase is van Google zelf, gepubliceerd op de eigen bedrijfsblog. De voorbeelden zijn zorgvuldig gekozen om te tonen wat Flow kan, niet om een neutrale evaluatie te geven. Dat betekent niet dat de tool niet werkt, maar wel dat je de claims over tijdwinst en flexibiliteit met een korrel zout moet nemen tot er onafhankelijke tests of gebruikerservaringen zijn.

Is dit nu al bruikbaar voor een Vlaamse zaak?

De kernidee, een AI-tool bouwen zonder code door gewoon te beschrijven wat je nodig hebt, is wel degelijk iets waar een kmo mee aan de slag kan, als de functionaliteit ook beschikbaar is buiten deze pilootprojecten voor modeontwerpers. Voor een Vlaamse winkelier of marketeer die producten wil visualiseren, een winkelinrichting wil uittesten of campagnebeelden wil samenstellen zonder dure fotoshoots, is dit een richting om in de gaten te houden. Concrete toegang, prijzen en Europese beschikbaarheid staan niet in de bronnen, dus wachten op meer duidelijkheid is voorlopig het verstandigste.