🔥AIGC时尚革命！如何利用AI改变设计游戏？🎨凌迪Style3D带你探索服装产业新可能🌟

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机器之心编辑部

AIGC 这股风，吹到了时尚行业，会带来哪些生产力革新？

🎉ChatGPT的闪电崛起，仅五日破百万用户，两个月内更是一路飙升至亿级，科技界的这场盛况无疑是AI生成内容（AIGC）热潮的强力催化剂！🔥无数人惊叹于其无所不能的对话技能和瞬间产出的艺术品，仿佛一个永不停歇的AI超级英雄，让传统职场上的辛勤劳动者们不禁感到了压力与挑战。💼虽然ChatGPT带来了创新与便利，但我们也需正视它可能带来的职业转型与教育升级的需求。💻在这个数字化时代，让我们共同期待AI如何继续书写未来，同时也为自己的成长做好准备。🌍

🌟人工智能：挑战与机遇交织的未来🌟在智能科技的浪潮中，AI 不仅是技术革新者，更是推动生产力飞跃的强大工具。企业家们如痴如醉地探索如何将AI融入业务，以实现效率翻倍，生产力飙升。而职场上的聪明才子也不甘示弱，积极投身AI学习，提升自身竞争力。他们主动拥抱变革，成为新时代工作模式的引领者。AI的到来，重塑了工作格局，企业对创新思维和适应能力的要求日益增强。它如同催化剂，加速企业与创作者间的紧密合作，建立基于技术驱动的崭新协作机制。🌟SEO优化提示：人工智能、效率提升、职场学习、创新工作模式、新时代协作

🌟🚀在追求卓越的现代世界里，时尚无疑是领航者。那么，AI内容生成（AIGC）如何引领潮流，为时尚设计师注入创新活力呢？💡🎨对于早已拥抱数字化转型的服装企业，它们又该如何巧妙地利用AIGC这股力量，抢占市场先机呢？让我们一起探索这个充满无限可能的领域。🌍✨首先，AIGC通过自动化内容创作，可以大幅提升时尚行业的效率和独特性，让设计师们有更多时间专注于设计理念而非重复性工作。💻🎨其次，AI能够精准理解消费者喜好，生成个性化的产品描述和营销策略，帮助品牌实现更精准的市场定位。📈🔍最后，通过分析大量数据，AIGC还能为服装设计提供新颖趋势洞察，引领潮流走向。🔮👗对于那些已经数字化的时尚企业，他们需要调整策略，将AI技术融入创意流程中，而不是简单地视为营销工具。 示例来说，可以利用AIGC生成款式预测，提前预见市场需求，从而实现供应链的优化和库存管理。📈👗预测未来，拥抱创新，是他们在新时代的制胜之道。🔮🛍️总而言之，AIGC不仅是时尚行业的革新者，也是设计师们强大的合作伙伴。让我们共同期待这个领域未来的无限可能，用科技点亮时尚的未来！🌟🌈

时尚行业是非常适合 AIGC 落地的产业

首先，我们来看一下时尚行业的第一性原理：本质上，时尚行业是依靠大量 ” 上新 ” 带动消费的产业。在这里，永远认为衣柜里少一件衣服的女性可能更有同感。从消费者画像来看，愈发个性化的着装需求，也决定了服装类产品天然的非标品属性。为满足服装消费者多样化的消费需求，服装品牌必须积极寻求多 SKU 的策略。以某全球头部的即时（Instant fashion）时尚电商平台为例，每天上新需求是 5000-6000 个 SKU。足以见得，” 持续创造 ” 是永远是不停止的时尚追求。

同时，时尚行业还有一个特性是：一个用 ” 近似 ” 交付创意的行业。在关于时尚的几部电影里，不论是《Dior and I》，还是《Coco Chanel》，我们看到了一件衣服诞生的艺术画面：一个设计大师找到灵感，基于灵感描画草图，然后在此基础上整个制作团队和设计师一起通过面料、辅料、工艺的结合，最终呈现一件高定衣服。这里，最重要的是大师的 ” 灵感 “，画的也是 ” 草图 “。时尚行业的特殊性就在于：极其创意驱动，这些的创意往往对精确性有一定的容忍度，这也正符合目前 AIGC 应用的特点。

🎨时尚界的丰富历史与严谨体系，孕育出海量结构化数据，从纤维到成品，一脉相承。以全球公认的色彩权威——潘通TPG为例，其服装纺织色卡多达惊人的2310种色号，这只是冰山一角，还包括金属色和桥梁色的细致分类。看似随性的时尚色彩背后，实则隐藏着精准无误的2310个标准代码，它们是AI生成内容（AIGC）在服装行业落地的坚实基础。🌍

极致的效率追求、大量创造力的需求下，时尚行业正在成为 AIGC 落地的最佳试验田。

什么样的企业可以让时尚行业 AIGC 落地？

🌟服务时尚数字化的领头羊，凭借深厚的专业洞察与稳固的数据基础，不断迭代创新的模型技术，已然具备将AI生成内容（AIGC）无缝融入时尚领域的实力。他们的专长在于创造沉浸式的用户体验，通过智能化手段驱动行业革新，让时尚潮流在数字世界中熠熠生辉。🌍

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AIGC 的涌现能力强依赖于大量结构化的数据支撑，当前市面上的 AI 模型虽然能够实现多场景多领域的应用效果，但对于垂直的时尚行业并不是最优方案。究其原因，一方面是数据专业性，一方面是模型收敛域。

当我们接触 Style3D 模型的时候，看到他们把自己的模型定义为 “Style3D 产业模型 “，并称拥有完整的适用于服装行业的 Prompt，以及基于行业的模型。以下是一个基于电商上新图的简单测试：

输入一段复杂且特定的对某款服装的描述 “virago sleeve dress, lotus root shaped sleeves, intricate fabric details, fashion product catalog image, studio lighting, front view, square image”。简单来说，我们要生成的是一款藕节袖连衣裙。在 Prompt 一致，模型收敛不同的时候，稍微有所偏差，产生的就不同。

以下为两个结果图，左一是 Style3D 产业模型生成的 3D 藕节袖裙配上模特效果图，右一是用现在最流行的某 AI 图片生成工具生成的藕节袖模特图：

可以看到，Style3D 模型生成的连衣裙更符合服装产业所讲述的藕节袖。大量符合服装设计的结构化数据沉淀、丰富的服装模型库、结合自研强大且精细的仿真引擎，Style3D 能够生成更精准且贴合设计标准的服装作品。可以说，垂直行业的数据和模型就是 AIGC 应用的基础，更是服务好垂直领域客户的前提条件。

怎样让 AIGC 辅助服装设计？

在 AIGC 引起的一片狂欢下，我们其实更期待的是，如 Style3D 所说，打造的是产业级模型，为产业服务。

一件衣服的制造流程，往往是由主观性的创意不断去被数据验证的过程，需要经历快速变化和反复设计。换句话说，需要 SKU 的宽度和深度适宜搭配。因此，使整个产业链从基于趋势，到样衣，到真正走向市场，企业无时无刻在面临着效率和成本的挑战。人工智能在服装行业很多场景都可以发挥更大的价值。

我们挑选了其中基于 Style3D 产业模型的应用最广泛的电商上新场景进行了尝试，点击视频查看完整应用：

首先是通过 Style3D AI 应用可以生成各组成部件，即面料纹样、辅料设计、以及图案等。我们可以看到，一段符合行业专业用语的 prompt，加上基于行业数据的模型，完全可以准确生成适用于行业的各种结构化的元素。

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在组成一件衣服的 ” 部件 ” 都充分具备并且可以自由替换后，Style3D AI 此时又可以做到通过对于廓形本身的运用，快速产生一件 3D 数字服装，并根据需要对款式进行修改。

接着是对即将演绎服装的数字人进行自动生成。AI 生成的 ” 包含身体的化身 ” 将使设计师能够在平台上根据需求去定义一个数字人模特的体型、年龄、发型和肤色等，并最终产出一个及其逼真的数字模特。

最后，根据不同品牌的属性加上不同的背景，结合数字人进行展示，就是一个可以直接用于电商商品上新的商品图。

在此基础上，更可以基于 AI 高效生成各种适用于不同平台的营销素材，并根据需求进行多场景替换。并且，这些生成本身就在产业模型当中进行，直接提升整体生成速度。

值得一提的是，基于 Style3D 产业模型生成的数字服装，不仅仅可以用于电商场景，还可以用于元宇宙虚拟世界，也完全支持直连生产。

我们可以想象，如果有更多的场景落地，将是对整个服装行业的巨大赋能：

首先是给到了每一个消费者更丰富的商品选择，AI 使商品的组成元素有了更多选择，那么商品本身也有了更多组合。其次，是对创意人员的巨大支持。AI 可以辅助设计师扩大创意来源边界，更专注于创意本身的产出，更有灵感地去完成一件衣服的设计。

从更远的社会效应来说，AIGC 将无限拉近消费者的需要和生产制造的能力。我们可以做一个假设，如果生产的服装都能被消费掉，那就不是浪费，真正造成浪费的是无法消耗的库存和为此投入的资源。AIGC 将使商品创造者更好的把握市场趋势并满足市场需求。

经过和 Style3D 的交流，我们相信在时尚行业，人工智能未来一定能够承担更多重复性的工作，更好的服务设计师和版师等创意人员。

我们也期待看到更多能落地的服务产业的大模型出现，让 AIGC 真正推动生产力的发展。

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