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「深度」AI設計的衣服現身T台,时尚設計师還能保住饭碗吗?

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發表於 2024-5-28 03:52:59 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
在近期的伦敦时装周上,Christopher Kane 2023秋冬系列操纵AI创作出了几件連衣裙上的動物印花圖案,恰是右圖中所顯示的圖案。固然這不算太繁杂的設計,但當下AI(Artificial Intelligence 人工智能)在打扮設計范畴的浸透可見一斑。

Chat GPT的横空出生避世讓普罗公共對付AI成长至今的能力有了新的認知。經由過程一個简便的谈天式對话框,它可以按照指令天生贴合人类逻辑思惟的答复,并可不竭調校谜底。

究竟上,通用大模子以外,很多公司正致力于垂直范畴的终端AI利用,從细分范畴着手操纵AIGC(Artificial Intelligence Generated Content天生式人工智能)晋升出產力。

好比,放在設計范畴,AI可以以人类設計师没法企及的速率完成手頭一张設計稿。由文本天生圖象的Midjourney、Stable Diffusion等外洋AI画圖平台就是可以实現如许目標的AI利用,與Chat GPT同期爆火。用户可以經由過程输入場景的文字描写、艺消除痛風石方法,術家气概等關頭字来天生画作,在艺術和設計界掀起巨浪。

中國亦有小试牛刀的案例。2023年秋冬上海时装周,两位中國自力設計师时装品牌SHUTING QIU、Shie Lyu悉麓和海內AI天生艺術平台Tiamat旗下艺術廠牌Take Five举行互助,由後者协助缔造了其新系列中的印花和秀場安插。

TAKE FIVE應用AI為SHUTING QIU天生印花

建立于2021年,Tiamat是中國首批AI文本天生圖象平台之一,并已测驗考试贸易化落地。基于其自研的MorpherVLM模子,在2022年3月上線後的不到半年內,Tiamat敏捷成长出海內首家AI天生创意社區。為了進一步落地AI天生东西在艺術范畴的利用落地,Tiamat建立了Take Five品牌,由Tiamat為Take Five供给深度技能支撑。

Take Five主辦人张绾洛奉告界面时尚,在和SHUTING QIU的互助進程中,他們采集了設計师裘淑婷過往的印花圖片,基于這些输入的圖片信息举行模子练習然後天生类似气概的印花圖片供其選擇。Shie Lyu的互助則是AI按照過往設計元素和電辅音樂建造人Jasmine Sokko的词曲举行進修後天生圖片,再由新媒體艺術家沈炼之将天生素材举行艺術化编排包含演唱、跨媒體视觉结果。

SHUTING QIU AI天生印花在秀場上現实展現

這與前述Midjourney、Stable Diffusion等AI圖片天生平台的逻辑雷同,這些經由過程天然说话输入後由AI構成的圖片必定水平上已能到達艺術家和設計师的承認尺度。Tiamat還夸大其對付個性化進修定制流程的强化。

一般而言,為了练習属于設計师本身的模子必要在前期投入50到100张素材圖片以供AI進修,别的還可以参加其偏好的艺術家作品作為气概参考,时代天生的阶段成果颠末频频沟通調试後,Tiamat模子大要必要一到两周完成终极的小我气概模子。

某种水平上,這些還是在圖形创意层面的互助,并未涉及完备的打扮設計流程。张绾洛暗示,颠末上海时装周时代的開端接触,他們已和几個設計师品牌告竣深刻互助,正在從打扮全系列設計的角度切入。

Tiamat產物賣力人许沐翰奉告界面时尚,今朝AI可以或许辦事于打扮設計的重要油污清潔劑,有两种情势。一种是前期创意構思,設計师可以經由過程AI模子获得总體打扮格局的气概觀點圖片,但因為模子可控性的問題,在比方袖口、领结等细节還原上仍没法举行切确調试。而另外一种创作方法則是在已有的根本款型上去举行點窜,好比從短袖改發展袖,讓AI举行主動弥补,或是連结格局稳定,讓AI更换印花气概。

這象征着AI固然能简化一部門的创作流程,特别是在前期创意假想上為設計师节省必定的时候和脑力损耗,但要讓平面設計成為真正能上身的打扮依然必要設計师的二次创作。究竟结果,從底迷你電動縫紉機,稿圖到可以真人上身的样衣必要在细节长進行频频點窜。

值得提到的是,在AI大模子东西激發存眷以前,时尚行業已呈現了很多以新技能驱動的財產链条鼎新。并且行業內不只一次呈現新技能替换老供给链脚色的會商。

好比“小单快反”,即以小批量出產分歧格局的產物举行市場测试,再經由過程终端数据反馈,對此中的“爆款”举行快速返单,以此实現利润最大化,及库存危害的低落。

與之對應,一些具有倾覆者潜力的东西也在获得本錢青睐。Tiamat、Fabrie、Style3D等設計软件均在曩昔一年間得到融資。

Fabrie是2021年建立的設計协作平台,面向產物、設計和创意團队供给設計协同辦公辦事,具备多人协作、無界白板,数据表格、云端存储及分享等功效。Fabrie開创人陈達博奉告界面时尚,Fabrie自己在設計师收拾素材和內部协作的營業以外,近期還上線了Fabrie Write與Fabrie Imagine两個AI辅助插件。

Fabrie Write将白板利用體驗举行了AI進级,提高了白板上文本信息的處置能力。Fabrie Imagine可以在設計师输入的手绘草圖的廓形根本上,讓用户經由過程天然说话来补足色彩、材質和展現布景。更加首要的是,設計师也能够經由過程输入圖片来练習本身的气概模子。

Fabrie Write

Fabrie image

自力設計师品牌Poppy Wang開创人王苗子是第一批吃螃蟹的人之一。從2023年起頭,她的團队已起頭體系性應用Fabrie、Style3D、Midjourney等打扮設計相干的科技软件。最少發熱護膝,在打版以前,她的事情流程已產生不小的變化。

通例fabrie界面

前期策動阶段,王子苗團队會用Midjourney天生設計灵感圖片,再将設法和创意存储于Fabrie線上設計协作平台举行交换协作。而在纸面設計真正做成样衣以前,她會先在Style3D里摹拟缝制样衣,用3D摹拟样衣版型和面料質感。

Style3D供给自立仿真引擎的底层技能辦事及財產链级工業软件,包含3D設計一體化协同平台。在Style3D于2015年建立以前,開创人兼CEO刘郴曾创建過本身的修復牙膏推薦,打扮品牌,在打扮行業有20多年的從業履历。今朝,倾慕、波司登、歌力思等大型衣飾企業是Style 3D重要客户。

据他先容,Style 3D使得打扮設計师得以建造数字样衣,削减了实體样衣打版酿成的物料和沟通本錢,并在总體上“晋升30%的效力”。

圖源:Style3D

除数字样衣以外,Style3D也正在和阿里達摩院互助钻研,摸索XR衣飾店肆、衣飾品牌虚拟空間等場景的利用,從財產链上下流各环节供给技能辦事。

刘郴也注重到了AIGC高潮在打扮行業內激發的反應。Style3D近期基于行業数据和財產需求打造了“Style3D AI財產模子”,研發上線了一系列AIGC功效,包含AI格局阐發、AI天生圖案、AI天生版片、AI天生材質和快速天生電商上新圖等。

圖源:Style3D

但在刘郴看来,AIGC在設計端带来的气概化创意內容天生确切可以替换一些前期的素材采集或拍摄,而這對付全部財產链效力的晋升可能有限。

他暗示,即便AI能在顷刻之間天生千张打扮設計圖,终极果断筛選何种格局合适上架仍将由人来决议。

《棉花帝國》一书中曾论述,在珍妮纺纱機最初呈現时,它以機器化的方法取代了人工纺纱的進程,大大提高了纺織品的出產效力和質量,但不少手工纺織工担忧是以赋闲。出于害怕乱民的暴力,發現者哈格里弗斯分開了缔造珍妮纺織機时地點的地域,直至归天也未從中获得財產。

回顾看来,珍妮纺織機依然成了纺織財產工業化過程的重大推手。纺織劳動力需求也并未是以削减,因為呆板化的出產方法,纺織廠必要多量的工人来操作呆板。這間接致使了都會的生齿快速增加,并鞭策了都會工業化的過程。

技能變化传导到出產方法變化必要时候,在此时代也易于發生紊乱,但犹如宇宙大爆炸,從浑沌中可能會天生意想不到的標致新世界。面临AI如许倾覆性新技能的呈現,不管躲避或拥抱都是一种天然選擇。

在對付AI创作質疑的會商中,同質化审美問題一度盘踞高位。

翻看前段时候社交媒體上不少人晒出的Midjourney绘绘圖,你會發明,固然內容主題多样,但AI气概陈迹依然较着,這是由于不少人會利用统一套關頭词来描写气概。AI有赖于数据库,而数据来历将對付创作主體的自力性有必定影响身分。

圖源:小红书

對此陈達博暗示,從打扮設計角度来看,AI讓抄款變得更快更好的可能性确切存在,但技能只是东西,东西利用者用意黑白的两面性是一個旧調重弹的問題。但范围化的公司會從更踊跃的角度来對待這個問題,练習自力的气概化模子象征着培育了一個即领會品牌過往气概又能融合领悟新事物的設計师。

刘郴則認為,复刻其实不是必要過于担忧的問題,AI出現的底子是随機性,它颠末算法後缔造的格局是千人千面的。今朝全球范畴內没有好的方法界说其常識產权,但這只是迟早的事。

固然可以预感AI可觉得設計师供给有用的创意助力,但Tiamat在推行模子產物时并不是風平浪静。

模子练習的时候在一到两周,但要設計师真正理解AI的能力,并将其彻底融入事情流程可能必要半年或一年。在此时代,對付履历老道又十分繁忙的設計师而言,認識且可控的親手绘圖流程很輕易盘踞優势,仍需調教的AI難當助手。

但這也不全然是設計师接管度的問題,AIGC還是一项新兴技能,行業內還没有構成一套成系统或體系性成熟的產物,所有介入者都在自觉试探。

當前,Tiamat将AI應用于打扮設計时面對的重要技能難點是,模子没法一步到達設計师的预期,傍邊必要按照阶段性成果與設計师不竭沟通,再經由過程不竭調解参数来到達终极的成果。此中仍触及至關频仍的人工干涉干與,以一整套打扮為例,要教AI果断袖口鬆紧、肩頭是非等样式的界说,必要打30到50個標签。

另外一方面,许沐翰暗示,若何用像ChatGPT同样简便了然的交互界面来感動利用者是他們仍在摸索的問題。传统专業软件繁琐的东西栏常常會讓平凡用户损失樂趣深刻领會软件超九成的功效。若何用更好的人機交互模式在将来完成圖象、文本、音樂、视频等多情势创作是一大技能挑战。

Fabrie一向在采集用户反馈的同时不竭举行產物迭代。3月尾內测起頭後的三個月內,Fabrie AI的利用人数已破万人,打扮設計师占此中近20%。這象征着其AI設計助手除打扮外還需知足更多元化的需求。

在陈達博看来,Fabrie AI延续面對的挑战是若何讓AI新技能與設計通例事情流程的交融更加顺遂。跟着AI技能不竭快速進化,設計團队的事情流程也必要响應調解才能充实相應這一變革,而更贴合需求的AI利用才能更快打開市場。

所有的AI產物都在和时候竞走。大型互联網公司在数据和算力上有先發上風,他們也在摸索AI的细分利用場景。今朝细分赛道內的機遇還足够多,但谁也不克不及肯定本身會留下成為占山為王的那一個。
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