時(shí)尚行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力在于創(chuàng)意，而創(chuàng)意表達(dá)往往具有一定模糊性和容忍度。這一特性使得生成式人工智能（AIGC）在時(shí)尚領(lǐng)域的應(yīng)用潛力顯得尤為巨大。
據(jù)麥肯錫的分析報(bào)告，AIGC預(yù)計(jì)將在未來3到5年內(nèi)為服裝、時(shí)尚與奢侈品行業(yè)帶來顯著的利潤增長，保守估計(jì)這一增量將達(dá)到1500億美元，樂觀預(yù)期甚至可能高達(dá)2750億美元。
“創(chuàng)意設(shè)計(jì)和營銷內(nèi)容生成是當(dāng)前AIGC在服裝行業(yè)應(yīng)用的主要環(huán)節(jié)場景?；谏赡Ｐ?，在設(shè)計(jì)和營銷環(huán)節(jié)充分發(fā)揮AIGC的成本和技術(shù)優(yōu)勢，是當(dāng)下被產(chǎn)業(yè)和公眾接受的價(jià)值賦能?！苯?，智靈動(dòng)力聯(lián)合創(chuàng)始人、元裳大模型負(fù)責(zé)人、AIGCxFashion發(fā)起人朱旭琪接受時(shí)代周報(bào)記者專訪時(shí)表示。
朱旭琪 智靈動(dòng)力聯(lián)合創(chuàng)始人、元裳負(fù)責(zé)人、AIGCxFashion發(fā)起人 受訪者供圖
智靈動(dòng)力成立于2023年，為更好地服務(wù)時(shí)尚、服裝行業(yè)，該公司內(nèi)部孵化了元裳大模型。
開發(fā)元裳大模型的初衷是通過AI技術(shù)的創(chuàng)新，推動(dòng)服裝行業(yè)從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型?！拔覀冏畛醯钠鯔C(jī)來源于一個(gè)客戶項(xiàng)目對服裝設(shè)計(jì)模型的需求?！敝煨耒飨驎r(shí)代周報(bào)記者介紹，機(jī)緣巧合之下，元裳大模型于2023年實(shí)現(xiàn)了服裝行業(yè)的首個(gè)PMF（Product Market Fit，產(chǎn)品市場匹配度）落地，開始推進(jìn)元裳大模型賦能時(shí)裝行業(yè)。
AIGC重塑服裝創(chuàng)意設(shè)計(jì)
時(shí)代周報(bào)：在創(chuàng)意概念設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，AIGC如何確保生成的設(shè)計(jì)既符合時(shí)尚潮流，又能兼顧男裝、女裝、漢服等不同品類的獨(dú)特風(fēng)格需求？
朱旭琪：這是一個(gè)多維度的問題。從技術(shù)上對時(shí)尚潮流數(shù)據(jù)的整合， AIGC需要通過大量時(shí)尚數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，來捕捉當(dāng)前流行的趨勢，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來潮流。AIGC需要收集來自社交媒體、時(shí)尚網(wǎng)站、時(shí)裝秀和市場調(diào)研的數(shù)據(jù)，然后利用AI實(shí)時(shí)跟蹤和預(yù)測未來的流行趨勢。
元裳大模型可以通過給不同的服裝品類數(shù)據(jù)設(shè)置風(fēng)格標(biāo)簽，在專屬預(yù)訓(xùn)練階段就重視對品類標(biāo)簽的針對性訓(xùn)練，在模型內(nèi)做好服裝品類名稱的對齊支持。這樣在最后的生成推理階段，可以方便使用時(shí)尚潮流的風(fēng)格遷移，結(jié)合內(nèi)置已對齊的名稱，讓專屬服裝模型可以較好地融合生成。
當(dāng)然，也可以在預(yù)訓(xùn)練之后通過微調(diào)或LoRa（大語言模型的低階適應(yīng)）方式，做更多品類和風(fēng)格的快速融合生成，以滿足實(shí)際創(chuàng)意設(shè)計(jì)中的風(fēng)格需求。
時(shí)代周報(bào)：元裳大模型如何幫助改進(jìn)服裝行業(yè)？與同類產(chǎn)品相比有何不同之處？
朱旭琪：元裳大模型為產(chǎn)業(yè)提供了一個(gè)成熟的業(yè)務(wù)框架，以多模態(tài)自研模型組為核心，構(gòu)建了從時(shí)尚元素采集到數(shù)據(jù)庫管理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理系統(tǒng)。
元裳大模型已從零到一規(guī)范了一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模型，能夠無縫嵌入任何數(shù)字化階段，支持企業(yè)建立自訓(xùn)練迭代框架，訓(xùn)練私有設(shè)計(jì)模型，精準(zhǔn)捕捉時(shí)尚特征的多模態(tài)模型，以及相關(guān)特征向量數(shù)據(jù)庫。通過這一架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了一站式數(shù)據(jù)通路，根據(jù)企業(yè)的交互形態(tài)，開發(fā)符合時(shí)尚設(shè)計(jì)的視覺應(yīng)用，提供從設(shè)計(jì)到試衣再到3D秀場的鏈?zhǔn)街悄芊?wù)。
元裳大模型提供了多方利益相關(guān)者的解決方案。從設(shè)計(jì)師的角度出發(fā)，理解與可控性是核心目標(biāo)。元裳大模型將擴(kuò)散模型的端到端輸出結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)榛谠O(shè)計(jì)師思維的設(shè)計(jì)意圖逐步迭代，實(shí)現(xiàn)可控的解耦過程，確保每一張生成的圖像都具有價(jià)值。
AIGC推動(dòng)服裝行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
時(shí)代周報(bào)：AIGC 要實(shí)現(xiàn)服裝行業(yè)全品類的工業(yè)流程自動(dòng)化，行業(yè)內(nèi)各方需要在哪些方面共同努力？
朱旭琪：從個(gè)人理解來說，首先是培養(yǎng)跨界人才。要讓AIGC真正融入服裝行業(yè)，需要既懂AI技術(shù)，又了解服裝設(shè)計(jì)和生產(chǎn)的復(fù)合型人才。目前，許多高校已經(jīng)開始調(diào)整專業(yè)方向，例如將傳統(tǒng)服裝設(shè)計(jì)專業(yè)升級為“數(shù)字時(shí)尚”，這正是一種培養(yǎng)復(fù)合型人才的積極信號。
其次是打造協(xié)同生態(tài)，服裝行業(yè)鏈條很長，從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)再到銷售，涉及到很多環(huán)節(jié)。各方需要打破“信息孤島”，通過云端協(xié)作平臺、數(shù)據(jù)共享機(jī)制等方式，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的高效協(xié)同。
最后，政策和行業(yè)規(guī)范的支持不可或缺。AIGC在服裝行業(yè)的應(yīng)用還涉及知識產(chǎn)權(quán)管理、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等法律問題，需要完善的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范來保障。此外，需要建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，打造產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)平臺，從而加速行業(yè)發(fā)展。
時(shí)代周報(bào)：服裝行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈龐大且分散，涉及設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售等多個(gè)環(huán)節(jié)。在服裝制版閉環(huán)化方面遇到的瓶頸，是技術(shù)層面的問題更多，還是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)規(guī)范等方面的問題更多？
朱旭琪：我個(gè)人認(rèn)為這兩個(gè)方面是相互交織的，解決一個(gè)問題往往需要同時(shí)考慮另一個(gè)方面。就制版而言，現(xiàn)階段的主要瓶頸集中在設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度與多樣性，以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量與行業(yè)接受度上。
制版不僅僅是簡單的設(shè)計(jì)圖生成，它涉及服裝的結(jié)構(gòu)、剪裁、布料的適應(yīng)性等多維度的技術(shù)細(xì)節(jié)。服裝的布料特性（如彈性、下垂、透氣性等）以及裁剪與縫制過程中的復(fù)雜物理行為，對生成設(shè)計(jì)提出了較高要求。這需要更高精度的仿真技術(shù)和計(jì)算能力來支持整個(gè)制版過程的閉環(huán)。
例如，有業(yè)內(nèi)公司從3D設(shè)計(jì)出發(fā)，結(jié)合面料物理模擬和成衣設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)積累，推進(jìn)結(jié)構(gòu)制版的數(shù)據(jù)化和優(yōu)化，這是一個(gè)非常有價(jià)值的方向。然而，目前的AI生成服裝成衣多偏向于常規(guī)款式的個(gè)性修飾，或者隨著3D設(shè)計(jì)要求的提升，門檻也在提高。對于極具個(gè)性化或細(xì)分市場的設(shè)計(jì)需求，AIGC在成衣制版可靠性方面仍然存在不足。
另一方面，服裝制版過程中的標(biāo)準(zhǔn)化問題也不容忽視。不同品牌、不同地區(qū)的制版方式、尺寸標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)注規(guī)則等各不相同，導(dǎo)致AIGC在應(yīng)用過程中面臨數(shù)據(jù)不兼容的挑戰(zhàn)。在服裝行業(yè)，尤其是傳統(tǒng)制造商中，AIGC的接受度和適應(yīng)性仍然較低。高價(jià)值的制版案例數(shù)據(jù)的獲取存在較大的產(chǎn)業(yè)分布門檻，品類多且數(shù)據(jù)分散，與氣象、能源等優(yōu)勢壟斷產(chǎn)業(yè)相比，還存在較大的差距。因此，相關(guān)技術(shù)的推廣和數(shù)據(jù)價(jià)值的共享仍是一個(gè)需要克服的瓶頸。
時(shí)代周報(bào)：對于想要借助 AIGC 實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的服裝企業(yè)，有什么具體的建議和策略？
朱旭琪：首先，數(shù)據(jù)是服裝企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動(dòng)力。企業(yè)應(yīng)積極構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)管理體系，包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范、搭建數(shù)據(jù)平臺等基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí)，結(jié)合業(yè)務(wù)場景和服務(wù)需求，系統(tǒng)梳理并構(gòu)建企業(yè)自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和模型資產(chǎn)，充分挖掘其價(jià)值。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)應(yīng)積極探索AI技術(shù)在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的優(yōu)化與重構(gòu)，逐步培養(yǎng)內(nèi)部團(tuán)隊(duì)的AI應(yīng)用能力，打造具備技術(shù)競爭力的核心力量。
在實(shí)施過程中，無需苛求全流程的AI化，而是可以采取“小步快跑”的策略，選擇某個(gè)具體環(huán)節(jié)率先落地AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從0到1的突破。通過實(shí)際應(yīng)用積累經(jīng)驗(yàn)，逐步迭代完善，最終實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在企業(yè)中的全面滲透與價(jià)值釋放。
就業(yè)結(jié)構(gòu)全面變革
時(shí)代周報(bào)：未來幾年 AIGC 在時(shí)尚、服裝行業(yè)會(huì)有哪些新的發(fā)展趨勢和突破方向？
朱旭琪：隨著技能能力的增強(qiáng)與完善，個(gè)性化定制與智能設(shè)計(jì)將成為時(shí)尚、服裝產(chǎn)業(yè)的重要趨勢。AI技術(shù)能夠整合消費(fèi)者的體型、偏好、行為習(xí)慣等數(shù)據(jù)，生成高度定制化的服飾設(shè)計(jì)，滿足個(gè)性化需求。在營銷推廣層面，數(shù)字時(shí)裝秀的興起將推動(dòng)實(shí)時(shí)觀看與互動(dòng)體驗(yàn)的發(fā)展。消費(fèi)者可以根據(jù)個(gè)人體型、膚色和風(fēng)格，獲得最適合的服飾推薦，并通過虛擬試衣技術(shù)享受更加個(gè)性化和便捷的購物體驗(yàn)。
此外，隨著AIGC在產(chǎn)業(yè)中的深入賦能，時(shí)尚教育與培訓(xùn)模式也將迎來革命性變革。傳統(tǒng)的服裝設(shè)計(jì)教育將逐步向智能時(shí)尚設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)型，培養(yǎng)更多具備技術(shù)與創(chuàng)意融合能力的新型人才，推動(dòng)行業(yè)整體創(chuàng)新與升級。
時(shí)代周報(bào)：AIGC 技術(shù)與服裝產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)深度融合后，會(huì)對行業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生哪些具體改變？
朱旭琪：AIGC技術(shù)的深度融合將推動(dòng)服裝行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的全面變革。設(shè)計(jì)師的角色將從傳統(tǒng)的手工繪圖轉(zhuǎn)向創(chuàng)意引領(lǐng)與AI技術(shù)應(yīng)用，更多地專注于優(yōu)化AI生成的設(shè)計(jì)方案，而非重復(fù)性工作。同時(shí)，新興職位如“AI 時(shí)尚顧問”或“AI 設(shè)計(jì)導(dǎo)師”。這些職位將專注于指導(dǎo)設(shè)計(jì)師如何使用 AIGC 工具、優(yōu)化設(shè)計(jì)過程、解決 AI 生成設(shè)計(jì)中的問題，并根據(jù)市場反饋對 AI 模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。
AIGC 在制版環(huán)節(jié)的應(yīng)用可以幫助制版師通過 AI 自動(dòng)生成最優(yōu)的版型和裁剪方案，減少了繁瑣的手動(dòng)操作和反復(fù)調(diào)整。制版師將更多關(guān)注設(shè)計(jì)的實(shí)際執(zhí)行和數(shù)據(jù)調(diào)整，而不是從零開始手工制版。AI 制版工程師或?qū)⒊蔀樾屡d的職位，負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)制版系統(tǒng)、訓(xùn)練 AIGC 模型以生成不同款式的制版，并確保自動(dòng)化制版過程的精準(zhǔn)度與創(chuàng)新性。
傳統(tǒng)的工藝師和縫紉工的工作內(nèi)容也將發(fā)生變化，部分重復(fù)性強(qiáng)、技術(shù)要求較低的工作（如基礎(chǔ)縫紉）將被機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備取代。部分傳統(tǒng)工藝（如手工刺繡、手工染色等）可能會(huì)結(jié)合 AIGC 技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新。
在營銷與客戶服務(wù)領(lǐng)域，AIGC將推動(dòng)個(gè)性化營銷成為主流，AI生成的廣告和推薦內(nèi)容將減少對傳統(tǒng)文案的需求。虛擬客服將逐步替代人工客服，處理常見咨詢問題，而AI驅(qū)動(dòng)的營銷專家將專注于定制化策略與用戶體驗(yàn)優(yōu)化。
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