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AI设计的衣服现身T台，时尚设计师还能保住饭碗吗？( 二 )

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Fabrie Write将白板使用体验进行了AI升级，提高了白板上文本信息的处理能力 。Fabrie Imagine可以在设计师输入的手绘草图的廓形基础上，让用户通过自然语言来补足颜色、材质和展示背景 。更为重要的是，设计师也可以通过输入图片来训练自己的风格模型 。
独立设计师品牌Poppy Wang创始人王苗子是第一批吃螃蟹的人之一 。从2023年开始，她的团队已经开始系统性运用Fabrie、Style 3D、Midjourney等服装设计相关的科技软件 。至少在打版之前，她的工作流程已经发生不小的转变 。
前期策划阶段，王子苗团队会用Midjourney生成设计灵感图片，再将想法和创意存储于Fabrie线上设计协作平台进行交流协作 。而在纸面设计真正做成样衣之前，她会先在Style 3D里模拟缝制样衣，用3D模拟样衣版型和面料质感 。
Style 3D提供自主仿真引擎的底层技术服务及产业链级工业软件，包括3D设计一体化协同平台 。在Style 3D于2015年成立之前，创始人兼CEO刘郴曾创立过自己的服装品牌，在服装行业有20多年的从业经验 。目前，爱慕、波司登、歌力思(13.270, 0.12, 0.91%)等大型服饰企业是Style 3D主要客户 。
据他介绍，Style 3D使得服装设计师得以制作数字样衣，减少了实体样衣打版造成的物料和沟通成本，并在整体上“提升30%的效率” 。
除了数字样衣之外，Style 3D也正在和阿里达摩院合作研究，探索XR服饰店铺、服饰品牌虚拟空间等场景的应用，从产业链上下游各环节提供技术服务 。
刘郴也注意到了AIGC热潮在服装行业内引发的反响 。Style 3D近期基于行业数据和产业需求打造了“Style 3D AI产业模型”，研发上线了一系列AIGC功能，包括AI款式分析、AI生成图案、AI生成版片、AI生成材质以及快速生成电商上新图等 。
但在刘郴看来，AIGC在设计端带来的风格化创意内容生成确实可以替代一些前期的素材收集或拍摄，而这对于整个产业链效率的提升可能有限 。
他表示，即使AI能在瞬息之间生成千张服装设计图，最终判断挑选何种款式适合上架仍将由人来决定 。
《棉花帝国》一书中曾叙述，在珍妮纺纱机最初出现时，它以机械化的方式代替了人工纺纱的过程，大大提高了纺织品的生产效率和质量，但很多手工纺织工担心因此失业 。出于惧怕乱民的暴力，发明者哈格里弗斯离开了创造珍妮纺织机时所在的地区，直至去世也未从中获取财富 。
回首看来，珍妮纺织机仍然成为了纺织产业工业化进程的重大推手 。纺织劳动力需求也并未因此减少，由于机器化的生产方式，纺织厂需要大批的工人来操作机器 。这间接导致了城市的人口快速增长，并推动了城市工业化的进程 。
【AI设计的衣服现身T台，时尚设计师还能保住饭碗吗？】技术变革传导到生产方式变革需要时间，在此期间也易于产生混乱，但如同宇宙大爆炸，从混沌中可能会生成意想不到的美丽新世界(7.640, 0.02, 0.26%) 。面对AI这样颠覆性新技术的出现，无论回避或者拥抱都是一种自然选择 。
在对于AI创作质疑的讨论中，同质化审美问题一度占据高位 。
翻看前段时间社交媒体上很多人晒出的Midjourney绘画图，你会发现，虽然内容主题多样，但AI风格痕迹仍然明显，这是因为很多人会使用同一套关键词来描述风格 。AI有赖于数据库，而数据来源将对于创作主体的独立性有一定影响因素 。
对此陈达博表示，从服装设计角度来看，AI让抄款变得更快更好的可能性确实存在，但技术只是工具，工具使用者意图好坏的两面性是一个老生常谈的问题 。但规模化的公司会从更积极的角度来看待这个问题，训练独立的风格化模型意味着培养了一个即了解品牌过往风格又能融会贯通新事物的设计师 。
刘郴则认为，复刻并不是需要过于担心的问题，AI涌现的根本是随机性，它经过算法后创造的款式是千人千面的 。目前全世界范围内没有好的方式定义其知识产权，但这只是早晚的事 。
虽然可以预见AI可以为设计师提供有效的创意助力，但Tiamat在推广模型产品时并非一帆风顺 。
模型训练的时间在一到两周，但要设计师真正理解AI的能力，并将其完全融入工作流程可能需要半年或者一年 。在此期间，对于经验老道又十分忙碌的设计师而言，熟悉且可控的亲手画图流程很容易占据上风，仍需调教的AI难当助手 。
但这也不全然是设计师接受度的问题，AIGC仍是一项新兴技术，行业内尚未形成一套成体系或者系统性成熟的产品，所有参与者都在自发摸索 。


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