Generatieve AI (GenAI) ontwikkelt zich razendsnel. Niet alleen in tekst, maar vooral in beeld en video zien we enorme sprongen in kwaliteit. Realistische achtergronden, outfitwissels en volledig gegenereerde campagnes zijn vandaag al haalbaar. Bij Data Science Lab (DSL) vertalen we die innovaties naar concrete oplossingen voor de fashion-industrie.
In deze blog delen we vier use cases die fashion brands helpen om kosten te verlagen, contentproductie te versnellen en creatieve mogelijkheden te vergroten.
Usecase 1. AI-gegenereerde locaties
Wat is het?
We starten met iets praktisch: studiofoto’s van modellen combineren met AI-gegenereerde achtergronden. AI doet hier meer dan Photoshop: belichting, perspectief en sfeer worden automatisch aangepast zodat het model perfect in de nieuwe omgeving past.
Kansen
De identiteit en uitstraling van het model blijven hetzelfde, dit is een groot voordeel. Kleding en styling blijven onveranderd, wat cruciaal is voor webshops waar klanten het product moeten zien. Eén shoot in de studio levert zo eindeloos veel varianten op in verschillende settings. Dat verlaagt de kosten per foto, bespaart reis- en locatiekosten en vermindert CO₂-uitstoot doordat internationale shoots overbodig worden.
Uitdaging
AI heeft soms moeite met perspectief of schaal, wat een onnatuurlijke ‘AI-look’ kan geven. Door te fine-tunen of opnieuw te genereren lossen we dat op.
Usecase 2 Clothing swap
Wat is het?
Virtueel stylen van een bestaand model of klant. Eén basisshoot is genoeg om kleding in verschillende kleuren, prints of zelfs op verschillende lichaamstypes en huidskleuren te tonen.
Kansen
Wij hebben hier uitgebreid mee geëxperimenteerd met modelshoots. Het resultaat: als fashion label kan je het aantal fysieke shoots aanzienlijk verlagen en deels vervangen door AI-gegenereerde beelden. Een basisshoot is genoeg om een item in verschillende kleuren of prints te tonen. Daarnaast kan elk kledingstuk direct zichtbaar worden op meerdere lichaamstypes, leeftijden en huidskleuren. Wanneer je met een model werkt kan de identiteit en uitstraling van het model hetzelfde blijven, waardoor beelden authentiek aanvoelen.
Uitdaging
AI past de pasvorm aan op basis van het model, hierdoor kan dit subtiel afwijken van de werkelijkheid.
Hier is een voorbeeld te zien van een model met twee kledingstukken die aangepast worden:
We zien hier dat de kledingstukken vrij goed op het model worden geplaatst. Soms zijn hier kleine afwijkingen zichtbaar of missen er details, maar in het algemeen werkt dit prima om nieuwe modelafbeeldingen te genereren of om te kijken hoe outfits bij klanten staan.
Usecase 3 Full Image Generation
Wat is het?
Van enkel een kledingstuk naar een complete foto. Je uploadt een item, geeft aan hoe model en setting eruit moeten zien en de AI bouwt een volledig nieuwe afbeelding.
Kansen
Omdat de afbeelding volledig vanaf nul wordt opgebouwd, ziet het resultaat er vaak professioneler uit dan wanneer je bestaande foto’s moet bewerken. De belichting valt natuurlijk, de houding van het model oogt ontspannen en de interactie met de achtergrond voelt geloofwaardig. Daarbij blijft het kledingstuk opvallend consistent: ongeacht de setting komt het altijd goed tot zijn recht. Deze aanpak opent de deur naar eindeloze creatieve variaties zonder dat je vastzit aan beperkingen van een studioshoot.
Uitdaging
De achilleshiel is persoonsconsistentie. Wil je één model in meerdere outfits, dan levert de AI vaak subtiel verschillende gezichten op. Dat valt meteen op, omdat mensen ontzettend goed zijn in het herkennen van gezichtsverschillen. Nieuwe modellen zoals Flux-Kontext Kontext (https://bfl.ai/models/flux-kontext) maken dit stap voor stap beter door bestaande afbeeldingen verfijnd aan te passen in plaats van alles opnieuw te genereren. Het is duidelijk dat deze techniek razendsnel evolueert en dat karakterconsistentie binnenkort wel standaard mogelijk zal zijn.
Usecase 4. Hyper-gepersonaliseerde shoppable visuals
Wat is het?
Hyper-gepersonaliseerde shoppable visuals zijn dynamische beelden of video’s waarin producten direct aanklikbaar zijn en afgestemd worden op de individuele klant. Geen generieke banner, maar content die zich live aanpast aan smaak, gedrag en context.
Kansen
Fashionmerken kunnen hiermee marketing veel relevanter en effectiever maken. Denk aan visuals die automatisch wisselen afhankelijk van iemands browsegeschiedenis, weer of locatie: in Amsterdam regenjassen, in Barcelona zomerjurken. AI genereert duizenden varianten op schaal, zonder dat een designteam elke versie hoeft uit te werken. Door integratie met productfeeds en voorraaddata vermijd je dat consumenten producten zien die al uitverkocht zijn. Shoppable visuals verkorten bovendien de funnel: klanten kunnen direct vanuit de advertentie kopen. Dit levert hogere conversieratio’s op, minder marketing waste en betere klantbeleving. Voor merken die met fast fashion-trends werken, biedt dit ook de kans om realtime op hypes in te spelen zonder tijd te verliezen aan productie. Kortom: dit is de brug tussen data, creativiteit en commerce waar de sector naar zoekt.
Uitdaging
De grootste uitdaging zit in schaalbaarheid en integratie. Hoe zorg je dat AI-creatie naadloos aansluit op voorraad, prijs en platform? En hoe voorkom je dat personalisatie te ver gaat en “creepy” aanvoelt? Merken hebben partners nodig die technologie, data en ethiek slim combineren, precies waar wij het verschil maken.
Conclusie
Generatieve AI is geen hype, maar een ontwikkeling die de fashion-industrie fundamenteel verandert. De kwaliteit van AI-beeldgeneratie gaat razendsnel vooruit en wordt in hoog tempo een vast onderdeel van contentproductie. Merken die nu experimenteren, plukken direct de vruchten: lagere kosten, snellere campagnes en meer creatieve ruimte. Met toepassingen als AI-gegenereerde locaties, clothing swaps en full image generation zetten fashion brands al flinke stappen. De volgende gamechanger ligt voor de hand: hyper-gepersonaliseerde shoppable visuals die marketing en commerce naadloos verbinden en klantbeleving radicaal verbeteren. Wachten betekent het risico lopen dat anderen de standaard zetten en de lat hoger leggen. Voor fashion brands is dit het moment om te onderzoeken hoe GenAI een rol kan spelen in marketing en productie. Bij Data Science Lab werken we dagelijks met deze technologie. Samen vertalen we de kracht van AI naar oplossingen die passen bij jouw merk en doelgroep. Zo bouwen we vandaag al aan de fashion-content van morgen.
Wil jij persoonlijk advies over hoe jij AI voor jouw organisatie of merk in kan zetten?
Wil je meer inspiratie over wat je met GenAI, computer vision, nog meer kan doen buiten de fashion? Bekijk hier hoe wij onze kerstkaartgenerator hebben gemaakt of luister naar onze podcast >
