基于人工智能技术的服装智能设计应用

随着智能化、数字化技术的飞速迭代，纺织服装行业正面临一场前所未有的变革。特别是近年来备受关注的AI（Artificial Intelligence）即人工智能技术，在我国已形成较完善的人工智能产业链。随着技术的不断拓展，业内各个层面也在不断反思、改变和创新， AI技术带来的日新月异的革命。

一、人工智能技术发展现状

人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单说，它就是通过计算机编程使机器像人类一样思考和学习，模拟人类的智能。 AI允许机器通过计算机指令执行传统工业中需要人类才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等。今天的人工智能技术正在迅速发展，并被广泛应用于医疗、金融、交通和娱乐等行业，当然纺织服装行业也不例外。

传统的AI技术主要以分析型AI（Analytical AI）为主，是指使用算法和统计模型来分析数据，并根据该分析做出预测或建议。这种方法通常侧重于分析和解释现有数据以做出预测或建议，用于检测、评估和预测、维护等领域的应用。因此传统的AI技术在服装行业中也大多进行数据分析、总结规律，并将规律运用到其他用途。

但随着技术的不断迭代，目前AI技术已经不仅仅局限于分析现有数据，而是开始进行有意义、具有一定美感的事物的创造，即完成了感知世界到创造世界的变迁，这种新型的技术被称为生成式AI（Generative AI）。生成式AI和分析型AI是两种完全不同的人工智能方法。生成式AI技术使用神经网络和深度学习算法来生成新内容，例如文本、图像、甚至视频。这种方法通常用于图像和语音识别、语言翻译和虚拟助手等应用程序。不同于分析型AI从现有数据中学习到的模式创建新内容，生成型AI通过对大量数据的分析和深度学习，模拟人脑进行分析，学习样本数据的内在规律和表示层次，训练自己的模型，可以实现自主创建新的内容。

例如，当下最火的ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer），它是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，通过基于人类编写的大量数据使用强化学习和人类反馈进行训练，能承担各种自然语言任务，如文本生成、文本分类、语言理解等。可以生成与人类智能相似的文本，进行翻译，总结资料数据和回答问题等。ChatGPT是人工智能研究实验室Open AI在2022年11月发布的机器人模型，并很快席卷整个互联网。目前，通过ChatGPT通过不断迭代，已经可以通过智能化文本分类，快速处理大量文本信息，如客户评价、舆情分析等，从而更好地了解市场需求和竞争情况，自动化供应链管理，优化采购和库存管理。

由此可见，通过类似ChatGPT这类AI技术可以为服装制造企业提供多种智能化解决方案，帮助企业提高效率，降低成本，提高产品质量和客户体验，进一步提升企业的竞争力和市场占有率。而通过AI技术的不断革新，利用人工智能技术在纺织服装各个领域中的拓展前景也是不可限量的，基于生成算法、训练数据、芯片算力，自动化生成包括文本、数据、音乐、图片、代码、视频等多样化的内容，也势必成为纺织服装行业在未来必不可少的生产力创新利器。

二、人工智能在服装设计中的场景应用

随着科技的发展，不断提高生产效率和不断降低成本成为了服装制造企业在行业竞争中主首要解决的问题，而人工智能技术在服装制造业中的应用，可以最大化地利用数据和信息，进一步优化生产流程和提高生产效率。AI技术在服装制造企业较为常用的一些具体的应用场景主要包括：

AI技术可以帮助设计师进行智能化设计，提高设计效率和准确度。通过分析和学习大量数据，AI可以自动生成设计图案、颜色搭配和款式等，从而为设计师提供更多、更新的方案。这一技术的革新，辅助服装设计师利用人工智能技术分析大数据研究消费者消费行为和消费态度，挖掘社会文化、经济、艺术、技术、美学等领域的潮流，深入研究当下时尚生活方式和流行趋势，获取最新时尚流行资讯。AI技术可以为设计师在设计构思、搜集资料、确定方案、绘制效果图、款式图等工作领域提供更多、更新的方案，从而实现设计工作的便捷高效。例如，通过AI技术进行网络数据分析不仅可以准确地看到网络媒体上哪类服装更受关注，哪种款式和颜色的点击率最高，同时还能帮助品牌分析其销售情况，预测潮流的走向等。

在设计构思阶段，AI技术可以通过对设计大数据的学习和分析，自动生成设计方案供设计师参考和借鉴，帮助设计师拓展设计思路，激发灵感，提高设计效率。

在搜集资料阶段，利用AI全网采集技术通过网络爬虫等手段，自动搜集与设计相关的各种资料，如图片、文本、视频等，可以大幅提高资料搜集的效率和质量。

在确定方案阶段，AI技术可以通过对设计方案的分析和评估，帮助设计师选择最优的设计方案，减少在未来实践中的人为干扰因素，提高设计的客观性和准确性。

在绘制效果图和款式图阶段，AI可以通过计算机视觉和图像处理等技术手段，自动生成高质量的效果图和款式图。这可以大大提高设计师的工作效率和质量，减少绘图的时间和成本。

如香港理工大学人工智能设计研究所设计的互动性人工智能时装设计助理（AiDA），就是透过机器学习（Machine Learning）、关系感知变换网络（Relation-aware Transformer Network）和可以精准辨识超过2300只颜色的细粒度时装色彩抽取系统（Fine-grained Colour Extraction Technique）等先进科技，辅助设计师从灵感板的图像、颜色选择、布料印花及草图等转化为的创作意念，生成服装设计系列作品。

麻省理工学院也曾利用AI技术中的GAN（Generative Adversarial Networks）模型进行过服装设计的模拟训练，在在线设计平台Vintage Patterns搜集大量服装资料后，然后通过GAN模型的深度学习训练，继而得出新的样式设计。值得注意的是在GAN模型的训练之初，计算机也会产生很多看似“不完美“的设计，例如不对称的袖子、超大的帽子及基于复古连衣裙生产的连体服。但正是这些机器学习过程中的“美丽误会”反而使得设计师们获取了更多天马行空的创意，拓展了设计思路。

今天，随着AI技术的接入，除了趋势预测、款式设计，在虚拟设计领域的3D设计、3D试衣、3D走秀等仿真技术也因为人工智能技术的迭代而越来越真实，通过AI技术使目标服装图像变形以适合人的姿势，生成的图像在感知上更具说服力，让设计者与消费者更为直观地看到设计的真实效果。

本论文依托于天津科技大学《企业视觉营销系统设计》项目，项目编号：1600070002