身体特辑：算法与可见性
Hypebae《身体特辑》探讨：算法如何推动时尚偏向为屏幕而生的身体，以及那些已在改写“时尚身体”可以呈现何种模样的设计师。
早在大语言模型与屏幕潮流主导当下文化之前，时尚界就已回避为更多元包容的身体提供展示平台。如今改变的是，算法所设定的身体标准，正驱使时尚界向其靠拢。因此，时尚所认定的理想身体范围持续收窄，以适应我们快速滑动时能迅速处理的信息。
与此同时，生成式AI图像也以令人猝不及防的速度进入时尚广告视觉。运用生成式AI图像制作广告的时尚品牌，大多因助推极致完美的审美理想、又将真实身体排除在创意简报之外而受到批评。
每个平台都像每一轮时尚趋势周期一样，是一种筛选机制。TikTok在全球上线数年后的2020年，曾被报道对大码身材进行“影子封禁”。算法当然没有发明“哪些身体能被看见”的等级秩序；它只是将既有的偏见转化成了基础设施。
常驻阿姆斯特丹的设计师Esmay Wagemans解释道：“算法会围绕何为相关、何为可见形成反馈循环。因此，身体愈发被屏幕上表现出色的样貌所塑造。”简言之，能够在这套视觉系统中被轻易识别的身体，便具备商业价值。这里未曾言明、甚至或许是不自觉的策略是：若广告中呈现的身体能够被迅速理解，带动销售的可能性就更高。
这不仅影响一套造型由谁来演绎，也影响人们如何穿衣、购买什么，以及一股潮流能延续多久。更关键的是，它还影响着我们与自身身体的关系。
Wagemans在自己的工作室里见证了这种影响。她的创作会为模特进行3D扫描，再依据她们的身体量身制作模具。她发现，越来越多模特在看到自己的3D扫描图像时会感到不适，因为为算法而呈现的二维轮廓，已经成了我们认识自我的默认方式。唯有以完整的形态认识、庆祝并装扮自己，我们才会停止这场表演。
Wagemans的创作实践针对每个人精确的身体形状进行设计，因此是对二维图像的一剂解药。这种设计方式与时尚思维值得借鉴：让系列与概念的呈现以立体性为核心。
与此同时，生成式AI图像也引发了切实的担忧：在一个本应为身体着装的行业里，身体正变得可有可无。我们的调查显示，78%的受访者预计，AI生成图像会固化而非拓宽现有的身体标准；其中47%认为它会纯粹为算法表现优化身体，31%认为它只会进一步放大既有理想。耐人寻味的是，只有5%相信AI图像会拓宽时尚所展示的身体范围。
Levi于2023年与Lalaland.ai的合作，正是这种反弹的一个例子。这个牛仔品牌为提升模特多样性，在电商网站推出了采用AI生成模特的广告活动。然而消费者认为，品牌只是在表演包容性，而非真正践行包容性，导致这场活动适得其反。eMarketer等机构的行业报告也印证了这一情绪：自2023年以来，将生成式AI视为“负面颠覆者”的消费者比例已接近翻倍。
所幸，一些设计师正以截然不同的方式探索身体。2024年，我们首次报道了皮肤界面的兴起——这场美学运动涵盖Éamonn Freel等数字设计师；在他的广告视觉中，身体本身就是时尚。他的作品呈现出扭曲且并不完美的时尚身体，更贴近当下人们真实生活于身体之中的体验。
随后，皮肤界面开始在实体系列中兴起。
TTSWTRS、Rohan Mirza与Leawald都将肉体视为材料，或采用以假乱真的技法，让人误将材料看作皮肤。广告视觉中假体的兴起，也延续了这一视觉路径。Nike、Converse和Collina Strada近期都曾在秀场和广告中为模特使用假体，将身体当作可供设计与实验的材料。
皮肤界面真正把握住的一点是：身体不必被隐藏或修饰至完美，也能吸引目光。部分受访者设想，AI会生成“不假装真实的幻想身体”；我们希望这能成为未来更多时尚广告视觉与产品呈现的方向。
幻想的、故障般的身体，既不承诺完美，也无意伪装。算法排序与生成式图像不会消失，因此更有意义的问题是：我们要在这些系统之中构建什么，而不是如何绕开它们。这正是下一步值得为之设计的时尚身体。
