不久前，一條AI生成的“小綠裙”火遍小紅書。這是一條方領(lǐng)、泡泡袖、系著編織腰帶的綠色連衣裙，由一位AI繪畫愛好者發(fā)出來后，被不少網(wǎng)友奉之為“夢中情裙”。很快有敏銳的商家嗅到商機，照著圖打版售賣，吸引了不少消費者。

第一財經(jīng)記者發(fā)現(xiàn)，在小紅書店鋪上，一家定價239元的“AI熱圖同款”小綠裙已售出1119件；另一家定價268元的已售出297件。

由AI設(shè)計后工廠直接制作的模式或許可以大幅降低成本，那AIGC是否能夠改寫服裝行業(yè)？

(資料圖片)

在杭州的數(shù)字時尚創(chuàng)新大會期間，圍繞服裝時尚產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，國產(chǎn)工業(yè)軟件凌迪科技Style3D創(chuàng)始人兼CEO劉郴對第一財經(jīng)記者表示，服裝行業(yè)是依賴大量“上新”帶動消費的產(chǎn)業(yè)，對創(chuàng)造力和效率有極致追求。創(chuàng)意濃度高、能夠接受多樣性，也讓服裝相對其他行業(yè)對AI有更高的容錯率，適用于AIGC去落地和探索。

凌迪的模式是將服裝的設(shè)計、打板、拍攝、陳列等過程通過數(shù)字3D形式完成，服務(wù)包括波司登、安踏、UR在內(nèi)的客戶。4月底凌迪基于開源的Stable Diffusion大模型，發(fā)布了AIGC應(yīng)用的服裝產(chǎn)業(yè)大模型。劉郴稱，在時尚產(chǎn)業(yè)，AI普遍可以提升20%-30%的效率，未來可能更多。不過AI還很難替代服裝設(shè)計師的崗位，只是“使用AIGC的人會替代不使用這一工具的人”。

根據(jù)麥肯錫分析，未來3到5年，“保守地說”生成式AI可能會幫助服裝、時尚及奢侈品行業(yè)的營業(yè)利潤創(chuàng)造1500億美元的增量，樂觀估計可高達2750億美元。

AI難以替代設(shè)計師

類似小紅書“AI小綠裙“的模式，在外行看起來似乎省下了設(shè)計師，但劉郴表示，AI生成的圖片只是風(fēng)格式的，本質(zhì)上是替代了畫一張新的圖或是找一張新的圖片。生成后還需要打版、做樣衣，將一件風(fēng)格式的衣服“結(jié)構(gòu)化”，用專業(yè)的服裝語言傳達給制造環(huán)節(jié)。

因此，在服裝制造產(chǎn)業(yè)中，風(fēng)格式生成只是第一步，屬于流行趨勢的研判和款式研判。AIGC在這個過程可以提供給設(shè)計師和企業(yè)大量的創(chuàng)造力，比如，設(shè)計師可以將賣得較好的爆款“喂”給算法，算法就能自動生成很多類似的風(fēng)格款式。

服裝行業(yè)有個特點是不缺產(chǎn)品，但缺好的產(chǎn)品，“所以當這些創(chuàng)造力涌現(xiàn)以后，需要進行收斂，好的創(chuàng)意才會促進銷售。”劉郴認為，如果AIGC涌現(xiàn)產(chǎn)生了一大堆內(nèi)容，但大量都是無效的，這對行業(yè)幫助不大。

在服裝行業(yè)中，工作方式或許會發(fā)生改變，以往設(shè)計師搜集靈感圖，獲取的途徑是走秀的一些圖片、街拍、調(diào)研數(shù)據(jù)等，但有AI生成后，未來這些途徑占的比重將會降低。在這個過程中，AI并沒有替代掉哪個工種，人員和結(jié)構(gòu)也沒有改變，“需要有人判斷哪個好，再做成物理樣衣或者是結(jié)合AI的方式做成結(jié)構(gòu)化的數(shù)字樣衣。”劉郴說。

在數(shù)字時尚大會上，時裝設(shè)計師王鈺濤也認為，設(shè)計從業(yè)者無需擔(dān)心失業(yè)，“因為不管是什么樣的科技，什么樣的手段，對于設(shè)計來說都是一種輔助工具。”不過，隨著科技核心的變革，如何去應(yīng)對這種社會之變，是設(shè)計從業(yè)者必須要思考的一個問題，從思想到心理上先要做自我的變革。

對于服裝行業(yè)來說，數(shù)字化是必然的，AI是大勢所趨，從業(yè)者也必須學(xué)會運用這項工具。

杭州萬事利絲綢文化股份有限公司董事長李建華提到，未來從總設(shè)計師到銷售人員，重要的是做選擇題，而不是自己去干活。

李建華提及，萬事利在今年將AIGC相關(guān)軟件加入工作流程后，設(shè)計更加藝術(shù)化、時尚化，且每天能有50-100個絲巾的花型給到客戶和市場，“這個量過去可能是一個企業(yè)一年的設(shè)計量，現(xiàn)在一天就可以做到。”

AI不會完全替代設(shè)計師，但的確可以輔助設(shè)計師提升效率，劉郴對第一財經(jīng)表示，在時尚產(chǎn)業(yè)，AI普遍可以提升20%-30%的效率，未來還可能更多，至少在三成以上，這是目前行業(yè)探索下來通用的數(shù)據(jù)。

憑借以往3D服裝數(shù)據(jù)的積累，結(jié)合開源的Stable Diffusion大模型，凌迪推出了服裝行業(yè)的產(chǎn)業(yè)模型，據(jù)資料介紹，模型涉及的AIGC功能包括AI款式分析、AI生成圖案、AI生成版片、AI生成材質(zhì)以及快速生成電商上新圖等。

與通用的AI 圖片生成模型相比，在 Prompt（提示詞）一致的時候，垂直產(chǎn)業(yè)模型會更為精準。以生成一款“藕節(jié)袖連衣裙”為例，涉及這種行業(yè)專業(yè)詞匯，相比Midjourney這樣的通用大模型，凌迪的產(chǎn)業(yè)模型生成的“藕節(jié)袖”會更符合服裝產(chǎn)業(yè)所講述的款式。

與億級數(shù)據(jù)量的大語言模型相比，服裝產(chǎn)業(yè)模型的數(shù)據(jù)量會小很多，以萬級為單位就已經(jīng)足夠，但服裝行業(yè)的數(shù)據(jù)收集并不容易。

“服裝是一個專業(yè)細分的行業(yè)，需要有一些行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)的清洗、標定，否則無法在模型中使用。”劉郴提到，有些行業(yè)可能用互聯(lián)網(wǎng)的信息或者是現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集就可以做，但服裝行業(yè)里面不存在現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，而在面料、版片、3D服裝上的數(shù)據(jù)積累，是凌迪目前的優(yōu)勢。

數(shù)字服裝已與實物無限接近

在杭州數(shù)字時尚大會現(xiàn)場，第一財經(jīng)記者體驗了如何將現(xiàn)實中的面料材質(zhì)3D化，核心要點是采集面料各方面特性的數(shù)據(jù)，還原出逼真的數(shù)字服裝。在觸摸屏上感受服裝時，其畫面會跟隨指尖的壓力達到與現(xiàn)實同樣的褶皺感與垂墜感。

展臺的技術(shù)人員介紹，通過PC上的3D數(shù)字化建模軟件端，設(shè)計師可以操作面料進行創(chuàng)意設(shè)計、面料更換，查看最終成衣效果。產(chǎn)品的界面與Photoshop的風(fēng)格很接近，除了3D效果，使用習(xí)慣與Photoshop基本相同，目的是讓設(shè)計師能夠輕松適應(yīng)。

而要達到PC端的效果，在硬件端需要有紋理和料性兩個層面的數(shù)據(jù)采集。在紋理方面，技術(shù)人員介紹，需要通過凌迪的3D掃描儀一鍵拍攝面料的6張圖，包含透明圖、光滑度貼圖、金屬度貼圖等等紋理層面的特質(zhì)。而在料性方面，則需要用到彎曲測量儀和拉伸測量儀這兩個硬件設(shè)備，采集面料小樣的克重、厚度，并在其運動的時候測量柔軟度、彈性等方面的性能，最后將數(shù)據(jù)傳輸?shù)杰浖恕?/p>

當數(shù)據(jù)齊全后最終呈現(xiàn)的效果就會無限與實物接近，設(shè)計師可以借助生成效果感受到面料的質(zhì)感，“設(shè)計師都是面料專家，他們可以根據(jù)料性來評定這塊面料到底應(yīng)用在什么類型的服裝上，胸圍做多大這個造型才會好看、線條才會流暢。”技術(shù)人員介紹。

在創(chuàng)業(yè)過程中，劉郴表示遇到過不少困難，在疫情期間，凌迪趕上了一次快速發(fā)展的機會。“疫情阻隔了物理空間，很多產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)沒辦法將樣衣寄到國外，這個時候我們超越物理空間的線上溝通就變得非常有價值。”劉郴提到，杭州一家外貿(mào)企業(yè)疫情期間以每年30-50%的速度增長，中間就是通過凌迪的數(shù)字化工具和海外客戶進行直接溝通，從而快速拿到訂單。

再后面，隨著2021年元宇宙概念興起，物理世界數(shù)字化成為趨勢，劉郴表示，隨著軟件迭代，數(shù)字素材創(chuàng)建門檻不斷在降低，可以做到用數(shù)字人模特進行穿衣搭配、走秀，甚至未來可以完成直播、大片的拍照等等，這些技術(shù)已經(jīng)越來越成熟。

3D數(shù)字內(nèi)容解決的是如何呈現(xiàn)的問題，而AIGC解決的是數(shù)字內(nèi)容的建設(shè)。來到2022至2023年，AIGC興起，帶來了創(chuàng)建內(nèi)容素材門檻的再次下降，數(shù)字化內(nèi)容可以做得更加輕松和豐富。“AIGC大火之后讓我們更加有信心，也看到更多這方面投入的確定性。”劉郴對第一財經(jīng)表示。

不過，劉郴認為，元宇宙相關(guān)的技術(shù)還會有發(fā)展的過程，短時間內(nèi)消費者對于元宇宙和自己生活之間的鏈接和感知并不強，還需要花一點時間，就像之前的手機時代一樣，首先在蘋果的粉絲里慢慢使用，再后面帶動了整個移動互聯(lián)網(wǎng)的進程。

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