▼ 以下的冷芸时尚圈讨论是就行业问题的讨论及总结。这些分享属于集体智慧的结晶。（它们并不代表冷芸个人观点）。希望通过此种方式能让更多行业人士受益！

一、AI技术在服装行业的多维度应用

什么是人工智能？从技术上上，AIGC是一个发散模型，根据你给出的关键线索，利用transformer机制推测可能结果，而这个结果是通过GAN测试。感性认知上，有人认为人工智能是在模拟人的思考和操作逻辑。

人工智能技术在时尚服饰领域的应用一直备受关注。作为一个新兴技术，它是否能真正适用于这个领域，目前业内还存在争议。芸友CK表示，他认为人工智能在服饰领域目前还更多停留在噱头阶段，距离真正应用还有一定距离。而芸友Garman则表示，人工智能在服饰领域潜力巨大，它至少在生成服装虚拟模特方面已经取得了较好的效果。

AI在服装设计行业中的应用根据不同用户群体的使用情况各有不同，非专业人士和专业设计师在使用目的和技术掌握上存在明显的差异。对于非专业人士来说，他们更多出于好奇和新鲜感去尝试AI生成的服装设计图。这部分人群使用简单的文本提示，结果往往千变万化而难以控制。

但专业的服装设计师在使用AI时，会选择配置各类模型，并使用控制网络等方法来指定设计的细节，这样生成的设计稿也更符合他们的预期。行业内常用的AI软件有Midjourney、Dawn、SD等，SD用的最多但门槛最高。

当前AI在服装设计应用过程中也存在一些问题。直接由AI生成的设计稿，常常会出现风格随机、面料效果不真实、色彩不协调等问题，这主要是因为AI对行业的设计规范和规则理解不足，很难将设计师的理念转换实现到具体的设计中。所以这些AI生成的设计如果直接用于实际设计，仍需要设计师进行修正，或与专业的版师等人员团队协作。

专业设计师更看重AI在提供设计灵感和创意元素方面的价值。因为AI可以在短时间内提供大量新的组合，这对设计师的思路开拓很有帮助。设计师可以基于这些创意，并结合自己的设计理念进行二次创作。所以AI对他们来说，更多是作为辅助设计创意的工具。即使设计稿完成，在实际生产中也还可能出现与预期效果不符的情况，这时仍需要依靠版师等人员的专业经验进行面料、结构等方面的调整，使实物与设计稿一致。

随着AI算法的迭代进步，相信它对行业规则的理解会越来越透彻，从而可以输出更符合设计逻辑规范的作品。一个管控得当的AI系统，有望在未来转变为设计师高效的创意助手和效率提升工具。但业内仍需不断探索实践，才能找到AI与设计师最佳协作方式。当前阶段，将AI仅仅作为设计的辅助工具，而非完全替代设计师的角色，可能是更合理的使用方式。

二、AI的实战探讨与未来展望：在服装产业链和职能分工上有哪些具体的应用可能？

1.人工智能掀起服装行业的革新浪潮

作为一个新生事物，人工智能像一个双面剑，同时包含了机遇和风险。冷芸博士认为，人工智能最大的价值在于释放创造力，它可以成为设计师的智能助手，提供更多样化的设计样本供设计师选择，拓宽设计师的创作思路，找到更多未被发现的可能性。这对于服饰设计领域而言尤其重要，因为消费者的审美喜好经常在变，设计师需要不断获取新灵感。

现在已经有品牌开始尝试使用算法直接生成新颖的服装设计。近年来深度学习算法取得长足进步，在图像生成方面已经实现了惊人的逼真效果。一些前沿算法比如GAN甚至可以“欺骗”人眼，让计算机生成的图像看上去与真实照片毫无差异。这为创造新颖服装设计提供了可能，一些初步研究取得了令人鼓舞的结果。

人工智能生成的大量设计样本，能帮助设计师积累灵感，同时节省重复工作的时间，让设计师有更多精力投入到创新和细节优化中。但如果人工智能完全取代了设计师，服饰设计则可能会陷入同质化的泥潭，原创性和突破性会下降。因为机器毕竟只能基于已有数据进行迭代，而不具备人的聪明和创造力。所以人工智能的健康发展需要在保证原创性的前提下，发挥机器效率的优势，与人类设计师形成良好的合作关系。

2.AI发展带来的新议题：在AI技术发展的过程中，你认为会产生哪些新的问题或挑战？

目前直接由算法生成服装设计仍存在很多不确定性，因为服饰设计需要综合考虑许多因素，比如面料特性、工艺细节、服用感受以及流行趋势等。这需要很强的经验积累作为支持，仅仅依靠计算机算法还不足以设计出真正适销的商品。因此很多的尝试还更多停留在科研的层面，距离实际应用还有一定距离。

在虚拟模特方面，直接使用人工智能生成的模特图在电商平台的表现也还不如真人模特。本次讨论中的多个芸友都表示，他们在电商广告中测试使用AI模特后的效果不佳，点击率明显比不上真人模特，这主要是因为AI模特在细节刻画和突出商品卖点方面还存在短板。电商平台上商品细节直接影响购买欲望，这是AI需要进一步提升的方向。芸友Garman提到现在有的公司会先用人体模型进行服装的搭配设计，然后使用人工智能算法生成虚拟照片。这种方法可以更好地保证服装的细节和质感被呈现出来，也许未来技术迭代也会更好地完善细节。据我所知，为适应这些新算法，一些针对特定风格的AI模型也正在开发中。

关于现阶段对AI模特图细节的完善，我建议可以考虑这三种方式：第一，可以建立不同人种不同场景的AI模特库，使其符合不同品牌的定位。第二，可以在生成图像后进行局部修图，以突出商品关键部位。第三，可以尝试将不同算法进行集成，实现更高效的结果输出。此外，使用高精度纹理提升图像细节。

总体来看，当前人工智能在服饰领域的应用还处于起步阶段，真正能够商业化的场景有限。但这并不否定人工智能为服饰行业带来的革新潜力。未来随着算法的进一步进步，它很可能成为设计师的新型助手，提供更充沛的设计灵感和更高效的工作流程，从而促进整个行业的发展。当下最明智的做法是保持开放和积极的态度，在严格评估风险的同时，也大胆尝试可能性，让人工智能的力量真正造福这个行业。

那么现阶段人工智能技术在哪些领域对服装行业提供了实际帮助呢？关于人工智能在服装设计方面的应用，业内探索主要集中在以下几个层面：

一是在设计灵感的获取方面。人工智能可以通过爬取分析海量设计作品，发现某些新的设计趋势或元素，提供给设计师前期灵感。这可以减轻设计师的部分重复劳动，让他们将更多时间和精力放在创新和优化设计细节上。

二是在设计样本输出方面。人工智能可以快速生成大量设计样本给设计师参考选择，这种“无限绘图员”的能力可以明显提升设计效率。设计师可以在样本基础上进行二次创作，而不需要从零开始设计。

三是在精细化设计方面。通过人工智能进行局部修饰，可以使计算机生成的设计样本在面料感、质感等细节上更逼真。一些生成对抗网络甚至可以欺骗人眼，产生细节精致的设计图。

四是在虚拟模特方面。人工智能可以快速为设计师生成不同造型、不同角度的虚拟模特照，这不仅节省了拍摄成本，还可以通过后期精修突出展示服装的卖点。

除此以外，芸友王若昊Alex补充AI技术也可以在数据分析、表格制作、演示文稿设计等商业化场景中具有一定价值，可以明显提升工作效率。

目前阶段人工智能技术的局限性是它的设计更多是基于已有数据进行迭代创新，还不具备人类设计师的聪明头脑和真正的创造力。完全依赖计算机算法设计服装，很难制作出真正符合用户需求且有市场价值的商品。就直接辅助服装设计而言，人工智能要真正发挥作用，还需要在控制创作风格和捕捉时尚趋势等方面有更大突破。目前在这些方面还存在短板。

人工智能是否会导致产业链变短、就业岗位减少。从当前人工智能技术的落地情况来看，短期内不会对就业市场造成颠覆性影响。从服装行业的技术核心来看，目前的AI技术还不能产生基于数据以外的创造力，在应用时，人工智能只是作为设计师的辅助工具和资源，而不是完全取代设计师的创作主体地位。这也对于设计师本身的创造能力提出了更高的要求。但要想跟上时代又不被技术革新所淘汰，设计师还是要首先深入理解行业特点和用户需求，并在此基础上考虑如何合理利用人工智能来提升设计效率。

3.面向未来：对于AI技术在行业应用中的期待，以及我们应当如何应对AI的冲击？

展望未来，人工智能必将渗透服饰行业的更多领域，从设计、内容生产到市场营销都将受其影响。针对人工智能在服装设计中的具体应用，芸友们提出了以下建议:

1)开发适用于服装设计的专用模型和数据集。目前大多数公开模型针对的是通用图像生成，不太适合服装设计的需要。建立包含各类面料、穿着效果等服装数据的专业数据集，可以提高生成效果的适用性。

2)加强对生成过程的控制。通过控制网络等技术手段，让设计师可以明确指导生成方向，而不是完全任系统随机生成。这对获得理想的设计样本非常关键。

3)进行多模态融合生成。除图像外，还可以输入设计师的语音指令或手绘草图等，使生成系统能够理解更深层的设计意图，产出更符合预期的效果。

4)建立良好的人机交互界面。让设计师像使用绘图软件一样，与人工智能形成良好的创作协作，而不是简单地给出提示词后等待结果。这样可以大大提高工作效率。

5)注重生成效果的细节与逼真度。这可能需要采用超分辨率、风格迁移等图像处理技术进行后期优化，使其达到商业设计作品的标准。

6)努力降低技术门槛，让普通设计师也能易于上手使用。作为辅助工具，人工智能必须与现有设计流程和工具无缝对接，而不是成为新的障碍。

7)加强对数据集偏见的检查，减少算法歧视。服装设计领域需要呈现多样性，如果数据集存在明显偏见，生成结果也会带有歧视，这点需要引起重视。

人工智能技术的不断发展势必会对从业人员的就业技能提出新的要求。但过度依赖新技术并不可取，还是需要以行业的专业知识和审美为基础，视人工智能为提升创作效率的工具而非目的。只有这样，新技术才能真正为行业发展提供增值，而非埋下隐患。保持开放和积极的态度对我们来说非常重要，但更需要的是审慎和理性，让人工智能健康走上正轨。

目前国内服装行业的弊病之一就是真正纯粹原创的设计其实很少，大多数所谓原创也不过是在既有元素基础上做改造和发展。而人工智能就像站在众多设计大师的肩膀上，它可以不断学习和进步。所以我对人工智能所带来的变革既有期待，也有担心。但技术与时尚的变革是不可阻挡的，人工智能是一种工具和资源，关键还是要设计师如何合理运用它。

我认为，从现有品牌的设计和社会消费趋势来看，服装品牌的发展可能呈现两个极端的分化趋势。一是越来越追求原创设计的高价产品，向奢侈品牌的方向发展；二是越来越极致的快时尚类品牌，大量改款和借鉴。第一种需要非常出色的设计师和自己的想法，我们应该尊重这种原创设计。但第二类更像是效率的比拼，在这一点上，没有什么可以比人工智能带来更高生产效率。

近年来，快速时尚品牌和奢侈品牌确实呈现出极端分化的态势。以ZARA、H&M为代表的快时尚品牌凭借灵活的供应链和生产方式，可以在很短周期内推出大量新品，抓住消费者的心理。但这种高效生产的背后，也常常意味着设计的原创性不足，很多都是改款和借鉴。另一方面，奢侈品牌如CHANEL、DIOR等则强调独特的品牌美学和工艺，推崇创新与个性。这需要设计师有非凡的审美与创造力，所以原创设计非常重要。

处在两个极端之间，还有一大批传统服装企业。它们也面临着如何利用新技术提高设计效率的挑战。人工智能的出现似乎为这类品牌提供了新的思路。我认为人工智能最大的优势在于计算力，它可以在短时间内基于大数据产出海量设计样本。这对追求多样化的快消品牌很有价值。但人工智能终究不是人，它无法真正理解时尚、审美等抽象概念，也不具备人的创造力。所以人工智能的设计更多停留在既有元素的组合利用，很难产生真正原创的设计。

因此，设计师仍需要发挥主导作用，将人工智能作为设计工具使用。设计师应基于自己的品牌理念和美学体系，通过控制网络等技术指导人工智能的设计方向，使其大量产出符合品牌要求的设计样本。设计师再从中选择发展最优秀的设计原型。这样既利用了人工智能的效率优势，又保证了设计的原创性。与此同时，设计师也要不断学习新技术，掌握如何与人工智能良好协作的新方法。

庄主总结

一、AI技术在服装行业的多维度应用

AIGC：根据你给出的关键线索，利用transformer机制推测可能结果。感性认知上，有人认为人工智能是在模拟人的思考和操作逻辑。

非专业人士和专业设计师在使用目的和技术掌握上存在明显的差异。对于非专业人士来说，他们更多出于好奇和新鲜感去尝试AI生成的服装设计图。这部分人群使用简单的文本提示，结果往往千变万化而难以控制。

但专业的服装设计师会使用Midjourney、Dawn、SD等专业软件，并选择配置各类模型，使用控制网络等方法来指定设计的细节，这样生成的设计稿也更符合他们的预期。

二、AI的实战探讨与未来展望

1.人工智能掀起服装行业的革新浪潮

人工智能生成的大量设计样本，能帮助设计师积累灵感，同时节省重复工作的时间，让设计师有更多精力投入到创新和细节优化中。但如果人工智能完全取代了设计师，服饰设计则可能会陷入同质化的泥潭，原创性和突破性会下降。因为机器毕竟只能基于已有数据进行迭代，而不具备人的聪明和创造力。所以人工智能的健康发展需要在保证原创性的前提下，发挥机器效率的优势，与人类设计师形成良好的合作关系。

2.AI发展带来的新议题

AI技术的商业化场景目前仍十分有限，且存在很多不确定性。完全依赖计算机算法设计服装，很难制作出真正符合用户需求且有市场价值的商品。就直接辅助服装设计而言，人工智能要真正发挥作用，还需要在控制创作风格和捕捉时尚趋势等方面有更大突破。目前在这些方面还存在短板。

3.面向未来：对于AI技术在行业应用中的期待，以及我们应当如何应对AI的冲击？

1）开发适用于服装设计的专用模型和数据集。

2）通过控制网络等技术手段，加强对生成过程的控制。

3）进行多模态融合生成。

4）建立良好的人机交互界面，而不是简单地给出提示词后等待结果。这样可以大大提高工作效率。

5）注重生成效果的细节与逼真度，使其达到商业设计作品的标准。

6）努力降低技术门槛，作为辅助工具，人工智能必须与现有设计流程和工具无缝对接，而不是成为新的障碍。

7）加强对数据集偏见的检查，减少算法歧视。

文字整理：张怀楷

文字编辑：陈畅

美术编辑：李宁