▼ 以下的冷蕓時尚圈討論是就行業(yè)問題的討論及總結。這些分享屬于集體智慧的結晶。（它們并不代表冷蕓個人觀點）。希望通過此種方式能讓更多行業(yè)人士受益！

一、AI技術在服裝行業(yè)的多維度應用

什么是人工智能？從技術上上，AIGC是一個發(fā)散模型，根據你給出的關鍵線索，利用transformer機制推測可能結果，而這個結果是通過GAN測試。感性認知上，有人認為人工智能是在模擬人的思考和操作邏輯。

人工智能技術在時尚服飾領域的應用一直備受關注。作為一個新興技術，它是否能真正適用于這個領域，目前業(yè)內還存在爭議。蕓友CK表示，他認為人工智能在服飾領域目前還更多停留在噱頭階段，距離真正應用還有一定距離。而蕓友Garman則表示，人工智能在服飾領域潛力巨大，它至少在生成服裝虛擬模特方面已經取得了較好的效果。

AI在服裝設計行業(yè)中的應用根據不同用戶群體的使用情況各有不同，非專業(yè)人士和專業(yè)設計師在使用目的和技術掌握上存在明顯的差異。對于非專業(yè)人士來說，他們更多出于好奇和新鮮感去嘗試AI生成的服裝設計圖。這部分人群使用簡單的文本提示，結果往往千變萬化而難以控制。

但專業(yè)的服裝設計師在使用AI時，會選擇配置各類模型，并使用控制網絡等方法來指定設計的細節(jié)，這樣生成的設計稿也更符合他們的預期。行業(yè)內常用的AI軟件有Midjourney、Dawn、SD等，SD用的最多但門檻最高。

當前AI在服裝設計應用過程中也存在一些問題。直接由AI生成的設計稿，常常會出現(xiàn)風格隨機、面料效果不真實、色彩不協(xié)調等問題，這主要是因為AI對行業(yè)的設計規(guī)范和規(guī)則理解不足，很難將設計師的理念轉換實現(xiàn)到具體的設計中。所以這些AI生成的設計如果直接用于實際設計，仍需要設計師進行修正，或與專業(yè)的版師等人員團隊協(xié)作。

專業(yè)設計師更看重AI在提供設計靈感和創(chuàng)意元素方面的價值。因為AI可以在短時間內提供大量新的組合，這對設計師的思路開拓很有幫助。設計師可以基于這些創(chuàng)意，并結合自己的設計理念進行二次創(chuàng)作。所以AI對他們來說，更多是作為輔助設計創(chuàng)意的工具。即使設計稿完成，在實際生產中也還可能出現(xiàn)與預期效果不符的情況，這時仍需要依靠版師等人員的專業(yè)經驗進行面料、結構等方面的調整，使實物與設計稿一致。

隨著AI算法的迭代進步，相信它對行業(yè)規(guī)則的理解會越來越透徹，從而可以輸出更符合設計邏輯規(guī)范的作品。一個管控得當的AI系統(tǒng)，有望在未來轉變?yōu)樵O計師高效的創(chuàng)意助手和效率提升工具。但業(yè)內仍需不斷探索實踐，才能找到AI與設計師最佳協(xié)作方式。當前階段，將AI僅僅作為設計的輔助工具，而非完全替代設計師的角色，可能是更合理的使用方式。

二、AI的實戰(zhàn)探討與未來展望：在服裝產業(yè)鏈和職能分工上有哪些具體的應用可能？

1.人工智能掀起服裝行業(yè)的革新浪潮

作為一個新生事物，人工智能像一個雙面劍，同時包含了機遇和風險。冷蕓博士認為，人工智能最大的價值在于釋放創(chuàng)造力，它可以成為設計師的智能助手，提供更多樣化的設計樣本供設計師選擇，拓寬設計師的創(chuàng)作思路，找到更多未被發(fā)現(xiàn)的可能性。這對于服飾設計領域而言尤其重要，因為消費者的審美喜好經常在變，設計師需要不斷獲取新靈感。

現(xiàn)在已經有品牌開始嘗試使用算法直接生成新穎的服裝設計。近年來深度學習算法取得長足進步，在圖像生成方面已經實現(xiàn)了驚人的逼真效果。一些前沿算法比如GAN甚至可以“欺騙”人眼，讓計算機生成的圖像看上去與真實照片毫無差異。這為創(chuàng)造新穎服裝設計提供了可能，一些初步研究取得了令人鼓舞的結果。

人工智能生成的大量設計樣本，能幫助設計師積累靈感，同時節(jié)省重復工作的時間，讓設計師有更多精力投入到創(chuàng)新和細節(jié)優(yōu)化中。但如果人工智能完全取代了設計師，服飾設計則可能會陷入同質化的泥潭，原創(chuàng)性和突破性會下降。因為機器畢竟只能基于已有數據進行迭代，而不具備人的聰明和創(chuàng)造力。所以人工智能的健康發(fā)展需要在保證原創(chuàng)性的前提下，發(fā)揮機器效率的優(yōu)勢，與人類設計師形成良好的合作關系。

2.AI發(fā)展帶來的新議題：在AI技術發(fā)展的過程中，你認為會產生哪些新的問題或挑戰(zhàn)？

目前直接由算法生成服裝設計仍存在很多不確定性，因為服飾設計需要綜合考慮許多因素，比如面料特性、工藝細節(jié)、服用感受以及流行趨勢等。這需要很強的經驗積累作為支持，僅僅依靠計算機算法還不足以設計出真正適銷的商品。因此很多的嘗試還更多停留在科研的層面，距離實際應用還有一定距離。

在虛擬模特方面，直接使用人工智能生成的模特圖在電商平臺的表現(xiàn)也還不如真人模特。本次討論中的多個蕓友都表示，他們在電商廣告中測試使用AI模特后的效果不佳，點擊率明顯比不上真人模特，這主要是因為AI模特在細節(jié)刻畫和突出商品賣點方面還存在短板。電商平臺上商品細節(jié)直接影響購買欲望，這是AI需要進一步提升的方向。蕓友Garman提到現(xiàn)在有的公司會先用人體模型進行服裝的搭配設計，然后使用人工智能算法生成虛擬照片。這種方法可以更好地保證服裝的細節(jié)和質感被呈現(xiàn)出來，也許未來技術迭代也會更好地完善細節(jié)。據我所知，為適應這些新算法，一些針對特定風格的AI模型也正在開發(fā)中。

關于現(xiàn)階段對AI模特圖細節(jié)的完善，我建議可以考慮這三種方式：第一，可以建立不同人種不同場景的AI模特庫，使其符合不同品牌的定位。第二，可以在生成圖像后進行局部修圖，以突出商品關鍵部位。第三，可以嘗試將不同算法進行集成，實現(xiàn)更高效的結果輸出。此外，使用高精度紋理提升圖像細節(jié)。

總體來看，當前人工智能在服飾領域的應用還處于起步階段，真正能夠商業(yè)化的場景有限。但這并不否定人工智能為服飾行業(yè)帶來的革新潛力。未來隨著算法的進一步進步，它很可能成為設計師的新型助手，提供更充沛的設計靈感和更高效的工作流程，從而促進整個行業(yè)的發(fā)展。當下最明智的做法是保持開放和積極的態(tài)度，在嚴格評估風險的同時，也大膽嘗試可能性，讓人工智能的力量真正造福這個行業(yè)。

那么現(xiàn)階段人工智能技術在哪些領域對服裝行業(yè)提供了實際幫助呢？關于人工智能在服裝設計方面的應用，業(yè)內探索主要集中在以下幾個層面：

一是在設計靈感的獲取方面。人工智能可以通過爬取分析海量設計作品，發(fā)現(xiàn)某些新的設計趨勢或元素，提供給設計師前期靈感。這可以減輕設計師的部分重復勞動，讓他們將更多時間和精力放在創(chuàng)新和優(yōu)化設計細節(jié)上。

二是在設計樣本輸出方面。人工智能可以快速生成大量設計樣本給設計師參考選擇，這種“無限繪圖員”的能力可以明顯提升設計效率。設計師可以在樣本基礎上進行二次創(chuàng)作，而不需要從零開始設計。

三是在精細化設計方面。通過人工智能進行局部修飾，可以使計算機生成的設計樣本在面料感、質感等細節(jié)上更逼真。一些生成對抗網絡甚至可以欺騙人眼，產生細節(jié)精致的設計圖。

四是在虛擬模特方面。人工智能可以快速為設計師生成不同造型、不同角度的虛擬模特照，這不僅節(jié)省了拍攝成本，還可以通過后期精修突出展示服裝的賣點。

除此以外，蕓友王若昊Alex補充AI技術也可以在數據分析、表格制作、演示文稿設計等商業(yè)化場景中具有一定價值，可以明顯提升工作效率。

目前階段人工智能技術的局限性是它的設計更多是基于已有數據進行迭代創(chuàng)新，還不具備人類設計師的聰明頭腦和真正的創(chuàng)造力。完全依賴計算機算法設計服裝，很難制作出真正符合用戶需求且有市場價值的商品。就直接輔助服裝設計而言，人工智能要真正發(fā)揮作用，還需要在控制創(chuàng)作風格和捕捉時尚趨勢等方面有更大突破。目前在這些方面還存在短板。

人工智能是否會導致產業(yè)鏈變短、就業(yè)崗位減少。從當前人工智能技術的落地情況來看，短期內不會對就業(yè)市場造成顛覆性影響。從服裝行業(yè)的技術核心來看，目前的AI技術還不能產生基于數據以外的創(chuàng)造力，在應用時，人工智能只是作為設計師的輔助工具和資源，而不是完全取代設計師的創(chuàng)作主體地位。這也對于設計師本身的創(chuàng)造能力提出了更高的要求。但要想跟上時代又不被技術革新所淘汰，設計師還是要首先深入理解行業(yè)特點和用戶需求，并在此基礎上考慮如何合理利用人工智能來提升設計效率。

3.面向未來：對于AI技術在行業(yè)應用中的期待，以及我們應當如何應對AI的沖擊？

展望未來，人工智能必將滲透服飾行業(yè)的更多領域，從設計、內容生產到市場營銷都將受其影響。針對人工智能在服裝設計中的具體應用，蕓友們提出了以下建議:

1)開發(fā)適用于服裝設計的專用模型和數據集。目前大多數公開模型針對的是通用圖像生成，不太適合服裝設計的需要。建立包含各類面料、穿著效果等服裝數據的專業(yè)數據集，可以提高生成效果的適用性。

2)加強對生成過程的控制。通過控制網絡等技術手段，讓設計師可以明確指導生成方向，而不是完全任系統(tǒng)隨機生成。這對獲得理想的設計樣本非常關鍵。

3)進行多模態(tài)融合生成。除圖像外，還可以輸入設計師的語音指令或手繪草圖等，使生成系統(tǒng)能夠理解更深層的設計意圖，產出更符合預期的效果。

4)建立良好的人機交互界面。讓設計師像使用繪圖軟件一樣，與人工智能形成良好的創(chuàng)作協(xié)作，而不是簡單地給出提示詞后等待結果。這樣可以大大提高工作效率。

5)注重生成效果的細節(jié)與逼真度。這可能需要采用超分辨率、風格遷移等圖像處理技術進行后期優(yōu)化，使其達到商業(yè)設計作品的標準。

6)努力降低技術門檻，讓普通設計師也能易于上手使用。作為輔助工具，人工智能必須與現(xiàn)有設計流程和工具無縫對接，而不是成為新的障礙。

7)加強對數據集偏見的檢查，減少算法歧視。服裝設計領域需要呈現(xiàn)多樣性，如果數據集存在明顯偏見，生成結果也會帶有歧視，這點需要引起重視。

人工智能技術的不斷發(fā)展勢必會對從業(yè)人員的就業(yè)技能提出新的要求。但過度依賴新技術并不可取，還是需要以行業(yè)的專業(yè)知識和審美為基礎，視人工智能為提升創(chuàng)作效率的工具而非目的。只有這樣，新技術才能真正為行業(yè)發(fā)展提供增值，而非埋下隱患。保持開放和積極的態(tài)度對我們來說非常重要，但更需要的是審慎和理性，讓人工智能健康走上正軌。

目前國內服裝行業(yè)的弊病之一就是真正純粹原創(chuàng)的設計其實很少，大多數所謂原創(chuàng)也不過是在既有元素基礎上做改造和發(fā)展。而人工智能就像站在眾多設計大師的肩膀上，它可以不斷學習和進步。所以我對人工智能所帶來的變革既有期待，也有擔心。但技術與時尚的變革是不可阻擋的，人工智能是一種工具和資源，關鍵還是要設計師如何合理運用它。

我認為，從現(xiàn)有品牌的設計和社會消費趨勢來看，服裝品牌的發(fā)展可能呈現(xiàn)兩個極端的分化趨勢。一是越來越追求原創(chuàng)設計的高價產品，向奢侈品牌的方向發(fā)展；二是越來越極致的快時尚類品牌，大量改款和借鑒。第一種需要非常出色的設計師和自己的想法，我們應該尊重這種原創(chuàng)設計。但第二類更像是效率的比拼，在這一點上，沒有什么可以比人工智能帶來更高生產效率。

近年來，快速時尚品牌和奢侈品牌確實呈現(xiàn)出極端分化的態(tài)勢。以ZARA、H&M為代表的快時尚品牌憑借靈活的供應鏈和生產方式，可以在很短周期內推出大量新品，抓住消費者的心理。但這種高效生產的背后，也常常意味著設計的原創(chuàng)性不足，很多都是改款和借鑒。另一方面，奢侈品牌如CHANEL、DIOR等則強調獨特的品牌美學和工藝，推崇創(chuàng)新與個性。這需要設計師有非凡的審美與創(chuàng)造力，所以原創(chuàng)設計非常重要。

處在兩個極端之間，還有一大批傳統(tǒng)服裝企業(yè)。它們也面臨著如何利用新技術提高設計效率的挑戰(zhàn)。人工智能的出現(xiàn)似乎為這類品牌提供了新的思路。我認為人工智能最大的優(yōu)勢在于計算力，它可以在短時間內基于大數據產出海量設計樣本。這對追求多樣化的快消品牌很有價值。但人工智能終究不是人，它無法真正理解時尚、審美等抽象概念，也不具備人的創(chuàng)造力。所以人工智能的設計更多停留在既有元素的組合利用，很難產生真正原創(chuàng)的設計。

因此，設計師仍需要發(fā)揮主導作用，將人工智能作為設計工具使用。設計師應基于自己的品牌理念和美學體系，通過控制網絡等技術指導人工智能的設計方向，使其大量產出符合品牌要求的設計樣本。設計師再從中選擇發(fā)展最優(yōu)秀的設計原型。這樣既利用了人工智能的效率優(yōu)勢，又保證了設計的原創(chuàng)性。與此同時，設計師也要不斷學習新技術，掌握如何與人工智能良好協(xié)作的新方法。

莊主總結

一、AI技術在服裝行業(yè)的多維度應用

AIGC：根據你給出的關鍵線索，利用transformer機制推測可能結果。感性認知上，有人認為人工智能是在模擬人的思考和操作邏輯。

非專業(yè)人士和專業(yè)設計師在使用目的和技術掌握上存在明顯的差異。對于非專業(yè)人士來說，他們更多出于好奇和新鮮感去嘗試AI生成的服裝設計圖。這部分人群使用簡單的文本提示，結果往往千變萬化而難以控制。

但專業(yè)的服裝設計師會使用Midjourney、Dawn、SD等專業(yè)軟件，并選擇配置各類模型，使用控制網絡等方法來指定設計的細節(jié)，這樣生成的設計稿也更符合他們的預期。

二、AI的實戰(zhàn)探討與未來展望

1.人工智能掀起服裝行業(yè)的革新浪潮

人工智能生成的大量設計樣本，能幫助設計師積累靈感，同時節(jié)省重復工作的時間，讓設計師有更多精力投入到創(chuàng)新和細節(jié)優(yōu)化中。但如果人工智能完全取代了設計師，服飾設計則可能會陷入同質化的泥潭，原創(chuàng)性和突破性會下降。因為機器畢竟只能基于已有數據進行迭代，而不具備人的聰明和創(chuàng)造力。所以人工智能的健康發(fā)展需要在保證原創(chuàng)性的前提下，發(fā)揮機器效率的優(yōu)勢，與人類設計師形成良好的合作關系。

2.AI發(fā)展帶來的新議題

AI技術的商業(yè)化場景目前仍十分有限，且存在很多不確定性。完全依賴計算機算法設計服裝，很難制作出真正符合用戶需求且有市場價值的商品。就直接輔助服裝設計而言，人工智能要真正發(fā)揮作用，還需要在控制創(chuàng)作風格和捕捉時尚趨勢等方面有更大突破。目前在這些方面還存在短板。

3.面向未來：對于AI技術在行業(yè)應用中的期待，以及我們應當如何應對AI的沖擊？

1）開發(fā)適用于服裝設計的專用模型和數據集。

2）通過控制網絡等技術手段，加強對生成過程的控制。

3）進行多模態(tài)融合生成。

4）建立良好的人機交互界面，而不是簡單地給出提示詞后等待結果。這樣可以大大提高工作效率。

5）注重生成效果的細節(jié)與逼真度，使其達到商業(yè)設計作品的標準。

6）努力降低技術門檻，作為輔助工具，人工智能必須與現(xiàn)有設計流程和工具無縫對接，而不是成為新的障礙。

7）加強對數據集偏見的檢查，減少算法歧視。

文字整理：張懷楷

文字編輯：陳暢

美術編輯：李寧