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

一、AI技術(shù)在服裝行業(yè)的多維度應(yīng)用

什么是人工智能？從技術(shù)上上，AIGC是一個(gè)發(fā)散模型，根據(jù)你給出的關(guān)鍵線索，利用transformer機(jī)制推測(cè)可能結(jié)果，而這個(gè)結(jié)果是通過GAN測(cè)試。感性認(rèn)知上，有人認(rèn)為人工智能是在模擬人的思考和操作邏輯。

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

AI在服裝設(shè)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用根據(jù)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(shè)計(jì)師在使用目的和技術(shù)掌握上存在明顯的差異。對(duì)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(shè)計(jì)圖。這部分人群使用簡單的文本提示，結(jié)果往往千變?nèi)f化而難以控制。

但專業(yè)的服裝設(shè)計(jì)師在使用AI時(shí)，會(huì)選擇配置各類模型，并使用控制網(wǎng)絡(luò)等方法來指定設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)，這樣生成的設(shè)計(jì)稿也更符合他們的預(yù)期。行業(yè)內(nèi)常用的AI軟件有Midjourney、Dawn、SD等，SD用的最多但門檻最高。

當(dāng)前AI在服裝設(shè)計(jì)應(yīng)用過程中也存在一些問題。直接由AI生成的設(shè)計(jì)稿，常常會(huì)出現(xiàn)風(fēng)格隨機(jī)、面料效果不真實(shí)、色彩不協(xié)調(diào)等問題，這主要是因?yàn)锳I對(duì)行業(yè)的設(shè)計(jì)規(guī)范和規(guī)則理解不足，很難將設(shè)計(jì)師的理念轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)到具體的設(shè)計(jì)中。所以這些AI生成的設(shè)計(jì)如果直接用于實(shí)際設(shè)計(jì)，仍需要設(shè)計(jì)師進(jìn)行修正，或與專業(yè)的版師等人員團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

專業(yè)設(shè)計(jì)師更看重AI在提供設(shè)計(jì)靈感和創(chuàng)意元素方面的價(jià)值。因?yàn)锳I可以在短時(shí)間內(nèi)提供大量新的組合，這對(duì)設(shè)計(jì)師的思路開拓很有幫助。設(shè)計(jì)師可以基于這些創(chuàng)意，并結(jié)合自己的設(shè)計(jì)理念進(jìn)行二次創(chuàng)作。所以AI對(duì)他們來說，更多是作為輔助設(shè)計(jì)創(chuàng)意的工具。即使設(shè)計(jì)稿完成，在實(shí)際生產(chǎn)中也還可能出現(xiàn)與預(yù)期效果不符的情況，這時(shí)仍需要依靠版師等人員的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行面料、結(jié)構(gòu)等方面的調(diào)整，使實(shí)物與設(shè)計(jì)稿一致。

隨著AI算法的迭代進(jìn)步，相信它對(duì)行業(yè)規(guī)則的理解會(huì)越來越透徹，從而可以輸出更符合設(shè)計(jì)邏輯規(guī)范的作品。一個(gè)管控得當(dāng)?shù)腁I系統(tǒng)，有望在未來轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計(jì)師高效的創(chuàng)意助手和效率提升工具。但業(yè)內(nèi)仍需不斷探索實(shí)踐，才能找到AI與設(shè)計(jì)師最佳協(xié)作方式。當(dāng)前階段，將AI僅僅作為設(shè)計(jì)的輔助工具，而非完全替代設(shè)計(jì)師的角色，可能是更合理的使用方式。

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

1.人工智能掀起服裝行業(yè)的革新浪潮

作為一個(gè)新生事物，人工智能像一個(gè)雙面劍，同時(shí)包含了機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)。冷蕓博士認(rèn)為，人工智能最大的價(jià)值在于釋放創(chuàng)造力，它可以成為設(shè)計(jì)師的智能助手，提供更多樣化的設(shè)計(jì)樣本供設(shè)計(jì)師選擇，拓寬設(shè)計(jì)師的創(chuàng)作思路，找到更多未被發(fā)現(xiàn)的可能性。這對(duì)于服飾設(shè)計(jì)領(lǐng)域而言尤其重要，因?yàn)橄M(fèi)者的審美喜好經(jīng)常在變，設(shè)計(jì)師需要不斷獲取新靈感。

現(xiàn)在已經(jīng)有品牌開始嘗試使用算法直接生成新穎的服裝設(shè)計(jì)。近年來深度學(xué)習(xí)算法取得長足進(jìn)步，在圖像生成方面已經(jīng)實(shí)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(jì)算機(jī)生成的圖像看上去與真實(shí)照片毫無差異。這為創(chuàng)造新穎服裝設(shè)計(jì)提供了可能，一些初步研究取得了令人鼓舞的結(jié)果。

人工智能生成的大量設(shè)計(jì)樣本，能幫助設(shè)計(jì)師積累靈感，同時(shí)節(jié)省重復(fù)工作的時(shí)間，讓設(shè)計(jì)師有更多精力投入到創(chuàng)新和細(xì)節(jié)優(yōu)化中。但如果人工智能完全取代了設(shè)計(jì)師，服飾設(shè)計(jì)則可能會(huì)陷入同質(zhì)化的泥潭，原創(chuàng)性和突破性會(huì)下降。因?yàn)闄C(jī)器畢竟只能基于已有數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器效率的優(yōu)勢(shì)，與人類設(shè)計(jì)師形成良好的合作關(guān)系。

2.AI發(fā)展帶來的新議題：在AI技術(shù)發(fā)展的過程中，你認(rèn)為會(huì)產(chǎn)生哪些新的問題或挑戰(zhàn)？

目前直接由算法生成服裝設(shè)計(jì)仍存在很多不確定性，因?yàn)榉椩O(shè)計(jì)需要綜合考慮許多因素，比如面料特性、工藝細(xì)節(jié)、服用感受以及流行趨勢(shì)等。這需要很強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)積累作為支持，僅僅依靠計(jì)算機(jī)算法還不足以設(shè)計(jì)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(shí)際應(yīng)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(tái)的表現(xiàn)也還不如真人模特。本次討論中的多個(gè)蕓友都表示，他們?cè)陔娚虖V告中測(cè)試使用AI模特后的效果不佳，點(diǎn)擊率明顯比不上真人模特，這主要是因?yàn)锳I模特在細(xì)節(jié)刻畫和突出商品賣點(diǎn)方面還存在短板。電商平臺(tái)上商品細(xì)節(jié)直接影響購買欲望，這是AI需要進(jìn)一步提升的方向。蕓友Garman提到現(xiàn)在有的公司會(huì)先用人體模型進(jìn)行服裝的搭配設(shè)計(jì)，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(xì)節(jié)和質(zhì)感被呈現(xiàn)出來，也許未來技術(shù)迭代也會(huì)更好地完善細(xì)節(jié)。據(jù)我所知，為適應(yīng)這些新算法，一些針對(duì)特定風(fēng)格的AI模型也正在開發(fā)中。

關(guān)于現(xiàn)階段對(duì)AI模特圖細(xì)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(chǎng)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(jìn)行局部修圖，以突出商品關(guān)鍵部位。第三，可以嘗試將不同算法進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)更高效的結(jié)果輸出。此外，使用高精度紋理提升圖像細(xì)節(jié)。

總體來看，當(dāng)前人工智能在服飾領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段，真正能夠商業(yè)化的場(chǎng)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(jìn)一步進(jìn)步，它很可能成為設(shè)計(jì)師的新型助手，提供更充沛的設(shè)計(jì)靈感和更高效的工作流程，從而促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。當(dāng)下最明智的做法是保持開放和積極的態(tài)度，在嚴(yán)格評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也大膽嘗試可能性，讓人工智能的力量真正造福這個(gè)行業(yè)。

那么現(xiàn)階段人工智能技術(shù)在哪些領(lǐng)域?qū)Ψb行業(yè)提供了實(shí)際幫助呢？關(guān)于人工智能在服裝設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用，業(yè)內(nèi)探索主要集中在以下幾個(gè)層面：

一是在設(shè)計(jì)靈感的獲取方面。人工智能可以通過爬取分析海量設(shè)計(jì)作品，發(fā)現(xiàn)某些新的設(shè)計(jì)趨勢(shì)或元素，提供給設(shè)計(jì)師前期靈感。這可以減輕設(shè)計(jì)師的部分重復(fù)勞動(dòng)，讓他們將更多時(shí)間和精力放在創(chuàng)新和優(yōu)化設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)上。

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

三是在精細(xì)化設(shè)計(jì)方面。通過人工智能進(jìn)行局部修飾，可以使計(jì)算機(jī)生成的設(shè)計(jì)樣本在面料感、質(zhì)感等細(xì)節(jié)上更逼真。一些生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)甚至可以欺騙人眼，產(chǎn)生細(xì)節(jié)精致的設(shè)計(jì)圖。

四是在虛擬模特方面。人工智能可以快速為設(shè)計(jì)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(diǎn)。

除此以外，蕓友王若昊Alex補(bǔ)充AI技術(shù)也可以在數(shù)據(jù)分析、表格制作、演示文稿設(shè)計(jì)等商業(yè)化場(chǎng)景中具有一定價(jià)值，可以明顯提升工作效率。

目前階段人工智能技術(shù)的局限性是它的設(shè)計(jì)更多是基于已有數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代創(chuàng)新，還不具備人類設(shè)計(jì)師的聰明頭腦和真正的創(chuàng)造力。完全依賴計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)服裝，很難制作出真正符合用戶需求且有市場(chǎng)價(jià)值的商品。就直接輔助服裝設(shè)計(jì)而言，人工智能要真正發(fā)揮作用，還需要在控制創(chuàng)作風(fēng)格和捕捉時(shí)尚趨勢(shì)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(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈變短、就業(yè)崗位減少。從當(dāng)前人工智能技術(shù)的落地情況來看，短期內(nèi)不會(huì)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)造成顛覆性影響。從服裝行業(yè)的技術(shù)核心來看，目前的AI技術(shù)還不能產(chǎn)生基于數(shù)據(jù)以外的創(chuàng)造力，在應(yīng)用時(shí)，人工智能只是作為設(shè)計(jì)師的輔助工具和資源，而不是完全取代設(shè)計(jì)師的創(chuàng)作主體地位。這也對(duì)于設(shè)計(jì)師本身的創(chuàng)造能力提出了更高的要求。但要想跟上時(shí)代又不被技術(shù)革新所淘汰，設(shè)計(jì)師還是要首先深入理解行業(yè)特點(diǎn)和用戶需求，并在此基礎(chǔ)上考慮如何合理利用人工智能來提升設(shè)計(jì)效率。

3.面向未來：對(duì)于AI技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用中的期待，以及我們應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對(duì)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(lǐng)域，從設(shè)計(jì)、內(nèi)容生產(chǎn)到市場(chǎng)營銷都將受其影響。針對(duì)人工智能在服裝設(shè)計(jì)中的具體應(yīng)用，蕓友們提出了以下建議:

1)開發(fā)適用于服裝設(shè)計(jì)的專用模型和數(shù)據(jù)集。目前大多數(shù)公開模型針對(duì)的是通用圖像生成，不太適合服裝設(shè)計(jì)的需要。建立包含各類面料、穿著效果等服裝數(shù)據(jù)的專業(yè)數(shù)據(jù)集，可以提高生成效果的適用性。

2)加強(qiáng)對(duì)生成過程的控制。通過控制網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段，讓設(shè)計(jì)師可以明確指導(dǎo)生成方向，而不是完全任系統(tǒng)隨機(jī)生成。這對(duì)獲得理想的設(shè)計(jì)樣本非常關(guān)鍵。

3)進(jìn)行多模態(tài)融合生成。除圖像外，還可以輸入設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)意圖，產(chǎn)出更符合預(yù)期的效果。

4)建立良好的人機(jī)交互界面。讓設(shè)計(jì)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(jié)果。這樣可以大大提高工作效率。

5)注重生成效果的細(xì)節(jié)與逼真度。這可能需要采用超分辨率、風(fēng)格遷移等圖像處理技術(shù)進(jìn)行后期優(yōu)化，使其達(dá)到商業(yè)設(shè)計(jì)作品的標(biāo)準(zhǔn)。

6)努力降低技術(shù)門檻，讓普通設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)流程和工具無縫對(duì)接，而不是成為新的障礙。

7)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)集偏見的檢查，減少算法歧視。服裝設(shè)計(jì)領(lǐng)域需要呈現(xiàn)多樣性，如果數(shù)據(jù)集存在明顯偏見，生成結(jié)果也會(huì)帶有歧視，這點(diǎn)需要引起重視。

人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展勢(shì)必會(huì)對(duì)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(shù)并不可取，還是需要以行業(yè)的專業(yè)知識(shí)和審美為基礎(chǔ)，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(shù)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(duì)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(nèi)服裝行業(yè)的弊病之一就是真正純粹原創(chuàng)的設(shè)計(jì)其實(shí)很少，大多數(shù)所謂原創(chuàng)也不過是在既有元素基礎(chǔ)上做改造和發(fā)展。而人工智能就像站在眾多設(shè)計(jì)大師的肩膀上，它可以不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)步。所以我對(duì)人工智能所帶來的變革既有期待，也有擔(dān)心。但技術(shù)與時(shí)尚的變革是不可阻擋的，人工智能是一種工具和資源，關(guān)鍵還是要設(shè)計(jì)師如何合理運(yùn)用它。

我認(rèn)為，從現(xiàn)有品牌的設(shè)計(jì)和社會(huì)消費(fèi)趨勢(shì)來看，服裝品牌的發(fā)展可能呈現(xiàn)兩個(gè)極端的分化趨勢(shì)。一是越來越追求原創(chuàng)設(shè)計(jì)的高價(jià)產(chǎn)品，向奢侈品牌的方向發(fā)展；二是越來越極致的快時(shí)尚類品牌，大量改款和借鑒。第一種需要非常出色的設(shè)計(jì)師和自己的想法，我們應(yīng)該尊重這種原創(chuàng)設(shè)計(jì)。但第二類更像是效率的比拼，在這一點(diǎn)上，沒有什么可以比人工智能帶來更高生產(chǎn)效率。

近年來，快速時(shí)尚品牌和奢侈品牌確實(shí)呈現(xiàn)出極端分化的態(tài)勢(shì)。以ZARA、H&M為代表的快時(shí)尚品牌憑借靈活的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)方式，可以在很短周期內(nèi)推出大量新品，抓住消費(fèi)者的心理。但這種高效生產(chǎn)的背后，也常常意味著設(shè)計(jì)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(qiáng)調(diào)獨(dú)特的品牌美學(xué)和工藝，推崇創(chuàng)新與個(gè)性。這需要設(shè)計(jì)師有非凡的審美與創(chuàng)造力，所以原創(chuàng)設(shè)計(jì)非常重要。

處在兩個(gè)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(shù)提高設(shè)計(jì)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(rèn)為人工智能最大的優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算力，它可以在短時(shí)間內(nèi)基于大數(shù)據(jù)產(chǎn)出海量設(shè)計(jì)樣本。這對(duì)追求多樣化的快消品牌很有價(jià)值。但人工智能終究不是人，它無法真正理解時(shí)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(shè)計(jì)更多停留在既有元素的組合利用，很難產(chǎn)生真正原創(chuàng)的設(shè)計(jì)。

因此，設(shè)計(jì)師仍需要發(fā)揮主導(dǎo)作用，將人工智能作為設(shè)計(jì)工具使用。設(shè)計(jì)師應(yīng)基于自己的品牌理念和美學(xué)體系，通過控制網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)指導(dǎo)人工智能的設(shè)計(jì)方向，使其大量產(chǎn)出符合品牌要求的設(shè)計(jì)樣本。設(shè)計(jì)師再從中選擇發(fā)展最優(yōu)秀的設(shè)計(jì)原型。這樣既利用了人工智能的效率優(yōu)勢(shì)，又保證了設(shè)計(jì)的原創(chuàng)性。與此同時(shí)，設(shè)計(jì)師也要不斷學(xué)習(xí)新技術(shù)，掌握如何與人工智能良好協(xié)作的新方法。

莊主總結(jié)

一、AI技術(shù)在服裝行業(yè)的多維度應(yīng)用

AIGC：根據(jù)你給出的關(guān)鍵線索，利用transformer機(jī)制推測(cè)可能結(jié)果。感性認(rèn)知上，有人認(rèn)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(shè)計(jì)師在使用目的和技術(shù)掌握上存在明顯的差異。對(duì)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(shè)計(jì)圖。這部分人群使用簡單的文本提示，結(jié)果往往千變?nèi)f化而難以控制。

但專業(yè)的服裝設(shè)計(jì)師會(huì)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(wǎng)絡(luò)等方法來指定設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)，這樣生成的設(shè)計(jì)稿也更符合他們的預(yù)期。

二、AI的實(shí)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(shè)計(jì)樣本，能幫助設(shè)計(jì)師積累靈感，同時(shí)節(jié)省重復(fù)工作的時(shí)間，讓設(shè)計(jì)師有更多精力投入到創(chuàng)新和細(xì)節(jié)優(yōu)化中。但如果人工智能完全取代了設(shè)計(jì)師，服飾設(shè)計(jì)則可能會(huì)陷入同質(zhì)化的泥潭，原創(chuàng)性和突破性會(huì)下降。因?yàn)闄C(jī)器畢竟只能基于已有數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器效率的優(yōu)勢(shì)，與人類設(shè)計(jì)師形成良好的合作關(guān)系。

2.AI發(fā)展帶來的新議題

AI技術(shù)的商業(yè)化場(chǎng)景目前仍十分有限，且存在很多不確定性。完全依賴計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)服裝，很難制作出真正符合用戶需求且有市場(chǎng)價(jià)值的商品。就直接輔助服裝設(shè)計(jì)而言，人工智能要真正發(fā)揮作用，還需要在控制創(chuàng)作風(fēng)格和捕捉時(shí)尚趨勢(shì)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(duì)于AI技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用中的期待，以及我們應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對(duì)AI的沖擊？

1）開發(fā)適用于服裝設(shè)計(jì)的專用模型和數(shù)據(jù)集。

2）通過控制網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段，加強(qiáng)對(duì)生成過程的控制。

3）進(jìn)行多模態(tài)融合生成。

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

5）注重生成效果的細(xì)節(jié)與逼真度，使其達(dá)到商業(yè)設(shè)計(jì)作品的標(biāo)準(zhǔn)。

6）努力降低技術(shù)門檻，作為輔助工具，人工智能必須與現(xiàn)有設(shè)計(jì)流程和工具無縫對(duì)接，而不是成為新的障礙。

7）加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)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(shù)編輯：李寧