時尚行業(yè)的核心驅(qū)動力在于創(chuàng)意，而創(chuàng)意表達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）在時尚領域的應用潛力顯得尤為巨大。
據(jù)麥肯錫的分析報告，AIGC預計將在未來3到5年內(nèi)為服裝、時尚與奢侈品行業(yè)帶來顯著的利潤增長，保守估計這一增量將達到1500億美元，樂觀預期甚至可能高達2750億美元。
“創(chuàng)意設計和營銷內(nèi)容生成是當前AIGC在服裝行業(yè)應用的主要環(huán)節(jié)場景?；谏赡Ｐ停谠O計和營銷環(huán)節(jié)充分發(fā)揮AIGC的成本和技術優(yōu)勢，是當下被產(chǎn)業(yè)和公眾接受的價值賦能。”近日，智靈動力聯(lián)合創(chuàng)始人、元裳大模型負責人、AIGCxFashion發(fā)起人朱旭琪接受時代周報記者專訪時表示。
朱旭琪 智靈動力聯(lián)合創(chuàng)始人、元裳負責人、AIGCxFashion發(fā)起人 受訪者供圖
智靈動力成立于2023年，為更好地服務時尚、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技術的創(chuàng)新，推動服裝行業(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來源于一個客戶項目對服裝設計模型的需求?！敝煨耒飨驎r代周報記者介紹，機緣巧合之下，元裳大模型于2023年實現(xiàn)了服裝行業(yè)的首個PMF（Product Market Fit，產(chǎn)品市場匹配度）落地，開始推進元裳大模型賦能時裝行業(yè)。
AIGC重塑服裝創(chuàng)意設計
時代周報：在創(chuàng)意概念設計環(huán)節(jié)，AIGC如何確保生成的設計既符合時尚潮流，又能兼顧男裝、女裝、漢服等不同品類的獨特風格需求？
朱旭琪：這是一個多維度的問題。從技術上對時尚潮流數(shù)據(jù)的整合， AIGC需要通過大量時尚數(shù)據(jù)進行訓練，來捕捉當前流行的趨勢，并結合歷史數(shù)據(jù)預測未來潮流。AIGC需要收集來自社交媒體、時尚網(wǎng)站、時裝秀和市場調(diào)研的數(shù)據(jù)，然后利用AI實時跟蹤和預測未來的流行趨勢。
元裳大模型可以通過給不同的服裝品類數(shù)據(jù)設置風格標簽，在專屬預訓練階段就重視對品類標簽的針對性訓練，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，可以方便使用時尚潮流的風格遷移，結合內(nèi)置已對齊的名稱，讓專屬服裝模型可以較好地融合生成。
當然，也可以在預訓練之后通過微調(diào)或LoRa（大語言模型的低階適應）方式，做更多品類和風格的快速融合生成，以滿足實際創(chuàng)意設計中的風格需求。
時代周報：元裳大模型如何幫助改進服裝行業(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)提供了一個成熟的業(yè)務框架，以多模態(tài)自研模型組為核心，構建了從時尚元素采集到數(shù)據(jù)庫管理的標準化數(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)標準模型，能夠無縫嵌入任何數(shù)字化階段，支持企業(yè)建立自訓練迭代框架，訓練私有設計模型，精準捕捉時尚特征的多模態(tài)模型，以及相關特征向量數(shù)據(jù)庫。通過這一架構，實現(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)符合時尚設計的視覺應用，提供從設計到試衣再到3D秀場的鏈式智能服務。
元裳大模型提供了多方利益相關者的解決方案。從設計師的角度出發(fā)，理解與可控性是核心目標。元裳大模型將擴散模型的端到端輸出結果轉(zhuǎn)變?yōu)榛谠O計師思維的設計意圖逐步迭代，實現(xiàn)可控的解耦過程，確保每一張生成的圖像都具有價值。
AIGC推動服裝行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
時代周報：AIGC 要實現(xiàn)服裝行業(yè)全品類的工業(yè)流程自動化，行業(yè)內(nèi)各方需要在哪些方面共同努力？
朱旭琪：從個人理解來說，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，又了解服裝設計和生產(chǎn)的復合型人才。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)服裝設計專業(yè)升級為“數(shù)字時尚”，這正是一種培養(yǎng)復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，從設計到生產(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)共享機制等方式，實現(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)的應用還涉及知識產(chǎn)權管理、數(shù)據(jù)隱私保護等法律問題，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)標準與規(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。
時代周報：服裝行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈龐大且分散，涉及設計、生產(chǎn)、銷售等多個環(huán)節(jié)。在服裝制版閉環(huán)化方面遇到的瓶頸，是技術層面的問題更多，還是行業(yè)標準、數(shù)據(jù)規(guī)范等方面的問題更多？
朱旭琪：我個人認為這兩個方面是相互交織的，解決一個問題往往需要同時考慮另一個方面。就制版而言，現(xiàn)階段的主要瓶頸集中在設計的精準度與多樣性，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計圖生成，它涉及服裝的結構、剪裁、布料的適應性等多維度的技術細節(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雜物理行為，對生成設計提出了較高要求。這需要更高精度的仿真技術和計算能力來支持整個制版過程的閉環(huán)。
例如，有業(yè)內(nèi)公司從3D設計出發(fā)，結合面料物理模擬和成衣設計數(shù)據(jù)積累，推進結構制版的數(shù)據(jù)化和優(yōu)化，這是一個非常有價值的方向。然而，目前的AI生成服裝成衣多偏向于常規(guī)款式的個性修飾，或者隨著3D設計要求的提升，門檻也在提高。對于極具個性化或細分市場的設計需求，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準化問題也不容忽視。不同品牌、不同地區(qū)的制版方式、尺寸標準、標注規(guī)則等各不相同，導致AIGC在應用過程中面臨數(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的接受度和適應性仍然較低。高價值的制版案例數(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，相關技術的推廣和數(shù)據(jù)價值的共享仍是一個需要克服的瓶頸。
時代周報：對于想要借助 AIGC 實現(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)動力。企業(yè)應積極構建完善的數(shù)據(jù)管理體系，包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準與規(guī)范、搭建數(shù)據(jù)平臺等基礎設施。同時，結合業(yè)務場景和服務需求，系統(tǒng)梳理并構建企業(yè)自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和模型資產(chǎn)，充分挖掘其價值。在此基礎上，企業(yè)應積極探索AI技術在業(yè)務環(huán)節(jié)中的優(yōu)化與重構，逐步培養(yǎng)內(nèi)部團隊的AI應用能力，打造具備技術競爭力的核心力量。
在實施過程中，無需苛求全流程的AI化，而是可以采取“小步快跑”的策略，選擇某個具體環(huán)節(jié)率先落地AI技術，實現(xiàn)從0到1的突破。通過實際應用積累經(jīng)驗，逐步迭代完善，最終實現(xiàn)AI技術在企業(yè)中的全面滲透與價值釋放。
就業(yè)結構全面變革
時代周報：未來幾年 AIGC 在時尚、服裝行業(yè)會有哪些新的發(fā)展趨勢和突破方向？
朱旭琪：隨著技能能力的增強與完善，個性化定制與智能設計將成為時尚、服裝產(chǎn)業(yè)的重要趨勢。AI技術能夠整合消費者的體型、偏好、行為習慣等數(shù)據(jù)，生成高度定制化的服飾設計，滿足個性化需求。在營銷推廣層面，數(shù)字時裝秀的興起將推動實時觀看與互動體驗的發(fā)展。消費者可以根據(jù)個人體型、膚色和風格，獲得最適合的服飾推薦，并通過虛擬試衣技術享受更加個性化和便捷的購物體驗。
此外，隨著AIGC在產(chǎn)業(yè)中的深入賦能，時尚教育與培訓模式也將迎來革命性變革。傳統(tǒng)的服裝設計教育將逐步向智能時尚設計轉(zhuǎn)型，培養(yǎng)更多具備技術與創(chuàng)意融合能力的新型人才，推動行業(yè)整體創(chuàng)新與升級。
時代周報：AIGC 技術與服裝產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)深度融合后，會對行業(yè)的就業(yè)結構產(chǎn)生哪些具體改變？
朱旭琪：AIGC技術的深度融合將推動服裝行業(yè)就業(yè)結構的全面變革。設計師的角色將從傳統(tǒng)的手工繪圖轉(zhuǎn)向創(chuàng)意引領與AI技術應用，更多地專注于優(yōu)化AI生成的設計方案，而非重復性工作。同時，新興職位如“AI 時尚顧問”或“AI 設計導師”。這些職位將專注于指導設計師如何使用 AIGC 工具、優(yōu)化設計過程、解決 AI 生成設計中的問題，并根據(jù)市場反饋對 AI 模型進行訓練和調(diào)優(yōu)。
AIGC 在制版環(huán)節(jié)的應用可以幫助制版師通過 AI 自動生成最優(yōu)的版型和裁剪方案，減少了繁瑣的手動操作和反復調(diào)整。制版師將更多關注設計的實際執(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，負責設計制版系統(tǒng)、訓練 AIGC 模型以生成不同款式的制版，并確保自動化制版過程的精準度與創(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，部分重復性強、技術要求較低的工作（如基礎縫紉）將被機器人和自動化設備取代。部分傳統(tǒng)工藝（如手工刺繡、手工染色等）可能會結合 AIGC 技術進行創(chuàng)新。
在營銷與客戶服務領域，AIGC將推動個性化營銷成為主流，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)動的營銷專家將專注于定制化策略與用戶體驗優(yōu)化。
本文鏈接：http://jphkf.cn/news-2-235-0.html專訪智靈動力朱旭琪：真正融入服裝業(yè)，AIGC需要大量數(shù)據(jù)訓練
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