海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?

Zimmermann,澳大利亚知名时尚品牌,计划在中国开设线上商城及实体店,瞄准上海、北京或香港作为首店地点。品牌以其独特的‘仙女风’设计闻名,尽管未正式进入中国市场,已通过留学生和社交媒体获得一定关注。

一说起澳大利亚本土时尚品牌,许多人的脑海里也许会迅速涌现出碎花、蕾丝、薄纱、镂空编织以及荷叶边,毕竟没有什么国家比澳大利亚更擅长营造轻松的度假氛围。​
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海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?
到底谁才是最先让全世界认识到澳洲风格的品牌?这个问题没有标准答案,不过许多时尚圈人士的答案会是Zimmermann。随着澳洲“仙女风”品牌在国内越来越火,Zimmermann也对中国这个全球最大时尚市场跃跃欲试。

据《女装日报》消息,Zimmermann创始人Nicky Zimmermann和Simone Zimmermann本周在上海展开了一次商务之旅,她们透露中国会是品牌进军亚洲市场的第一站。Zimmermann计划明年初在天猫开出线上商城,并会尽快在中国开出线下实体门店,首店或将开在上海、北京或者香港。

海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?
许多爆红的网红澳洲品牌都是2010年前后创办的,创建于1991年的Zimmermann和它们比起来要年长不少。

1996年,Zimmermann首次在澳大利亚时装周亮相,原本只推出上衣与裙子的Zimmermann开始逐渐推出全套成衣系列。

按理来说,Zimmermann的下一步应该是推出泳衣系列,但Nicky并没有这么做,而是将泳衣产品纳入整个成衣系列的大分类,这在当时是没有先例的。Nicky的意外之举让许多人注意到了Zimmermann品牌,美国CNN的记者Elsa Klensch专门对Zimmermann进行了报道,打开知名度的Zimmermann因此将版图扩张到了美国纽约,并且开始参加迈阿密泳装周。

海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?
目前Zimmermann在全球共有37家实体门店,也通过Barneys、Bloomingdales、Harrods、David Jones等百货渠道以及Net-A-Porter等电商平台进行销售。

虽然Zimmermann还未正式进入中国市场,不过在澳洲的中国留学生们已经为品牌做了许多宣传。生活方式平台小红书上共有4084篇有关Zimmermann的笔记,许多在澳洲生活或者旅游的用户都在分享Zimmermann的服装穿搭,而她们给品牌贴上的标签无一例外都是“仙女裙”、“宫廷风”、“复古风”。

海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?
社交媒体和电商的发展缩小了澳大利亚和中国时尚市场的距离。不少澳洲时尚品牌还未在国内开出实体门店,但消费者已经可以通过品牌天猫旗舰店等线上商城以及代购购买到商品。​

C/MEO Collective是国内比较有知名度的一个澳洲品牌,它经常出现在各个网红博主的穿搭街拍里,在小红书上拥有1968条相关笔记。3月3日C/MEO Collective正式开设了天猫旗舰店,单品售价在600元至3000元之间。​

海店湾:听说国外“仙女风”品牌要进入中国了,妹子们会喜欢么?
不过在社交媒体上挺火的C/MEO Collective并没有获得非常突出的销售成绩。界面时尚查询到,品牌销量最高的单品是一条售价590元的牛仔半身裙,总销量为56件,大部分商品的销量在10件左右。

澳洲品牌ELLIATT同样因为风格“仙女”而受到国内消费者青睐,品牌天猫旗舰店里商品的价格区间为1000元至3000元,而大部分商品的销量没有超过10件。​

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小红书平台上,许多用户对​C/MEO Collective以及ELLIATT的评价是“设计感强”。也许正因为许多消费者更看重澳洲品牌的设计性而非质量,价格跳水的品牌仿款反而比正品拥有更高的销量。​

Zimmermann和不少澳洲时尚品牌一样,都是国内网店的重点抄袭对象,而Zimmermann的价格还要比C/MEO Collective、ELLIATT、Finders Keepers、Keepsake、The Fifth、Alice McCall等品牌高出一些。随着中国时尚市场变得越来越拥挤,价位不算低的Zimmermann要让消费者心甘情愿地为品牌设计掏更多钱,也许并不是一件容易的事。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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