▼?以下的冷蕓時尚圈討論是就行業問題的討論及總結。這些分享屬于集體智慧的結晶。（它們并不代表冷蕓個人觀點）。希望通過此種方式能讓更多行業人士受益！

一、AI在時裝設計中的應用1.AI生成時裝設計圖的潛力與優勢

(資料圖片僅供參考)

AI在時裝設計中的應用已經相當廣泛，目前主要有兩個主要方向，即款式設計和圖案設計。在款式設計方面，AI能夠生成相似草圖的款式設計、人物模特的著裝以及場景設置。AI也能在服裝設計的整個流程中代替設計師的工作，包括制衣等。AI還可以生成模特的形象、合成服裝和場景，使產品圖更加智能化。同時，AI還能夠通過定制模特和實時修改款式來實現效果預覽。人工智能在時尚電商領域的應用也非常廣泛，例如智能人工客服和時尚趨勢預測等。

盡管人工智能在服裝設計和創意方面的運用最近一年才面向公眾開放，但在服務電商領域的應用已經非常成熟，包括即時的線上聊天客服機器人和線上購物推介系統等。人工智能的運用領域現在也非常廣泛，并且已經深入到我們的生活中。

AI生成時裝設計圖的潛力與優勢也引起了廣泛關注。AI生成的作品甚至沒有缺陷，完全達到了專家和大師級水平。AI能夠按照指定描述生成超出想象的創意款式，并通過場景和模特的結合展示設計概念，使其更加真實。相比真人，AIGC在穩定性和效率方面表現甚至更為出色。我們不得不提前預想，AIGC的出現意味著未來它將接管大量創意工作，包括繪畫、內容創作、設計和編程等。對于人類來說，AI的出現改變了設計領域，我們需要思考未來的能力發展方向。

總結起來，人工智能在時裝設計中的應用已經非常廣泛，涵蓋了款式設計、圖案設計、制衣和服務電商等領域。AI在設計過程中的速度快、效率高，能夠生成高質量的作品，并展現出創新的潛力。雖然一些參與討論的成員認為，目前AI在設計時還需要給定參考圖，AI生成的圖像實際上是對設計的延展，但這也為設計師提供了更多的發揮空間。當下，隨著技術前行的腳步不斷加速，我們更加需要思考如何適應和發展面臨的挑戰。

2.AI生成設計圖像的軟件及其優劣勢分析

我是去年在紐約的時候開始接觸AI人工智能的,當時剛好是MidJourney對大眾開放使用的時候, 我可以說是最早一批開始使用人工智能去設計時尚產品的一波藝術家。現在比較常用的AI生成軟件有DALL-E2、MidJourney，Stable Diffusion等。

給大家看下MidJourney最早的版本，你們感受下不同：

去年八月的時候，我開始使Mid Journey版本3，而今年不到一年的時間，Mid Journey已經更新到版本5。這種變化之大，確實令人震驚。作為一個經歷不同版本的使用者，我對這兩個版本的使用感受變化有著自己的感受。雖然版本5在逼真度上非常出色，并且在細節和質感處理上非常棒，但我覺得它相對缺乏創新性，相對較為固定。也許對于大多數用戶來說，更精確的效果無疑是最好的，但我更偏愛版本3，因為它給我提供了更多的設計可能性。如果想要了解版本3，我們可以在Mid Journey的關鍵詞輸入中加入"Version 3"，這樣它就會給我們生成版本3的圖像，這種智能化的處理非常讓人欣賞。

在使用這種人工智能時，我們面臨的一個問題是如何讓AI記住我們，記住我們和它之間的溝通內容，以避免每次都要從頭開始。這個問題目前還沒有好的解決辦法。我自己遇到這個問題時，通常會將有價值的答案復制粘貼到自己的文檔中保存。我也聽說有人會專門訓練他們使用的AI，讓AI記住他們，理解他們的設計風格。還有一種方法是將要生成的內容進行拆解，以避免每次都要從頭開始。AI的成熟還催生出了新的機會，在美國最近興起了一個新行業，叫做Prompt Engineer，年薪在15-30萬美元之間。

3.AI在時尚行業的限制和挑戰?

盡管人工智能非常強大，但我們需要面對它的性質和挑戰，特別是在時尚產業。坦率地說，我們無法精確預見AI的影響，但我們知道AI像前幾次技術革命一樣，會加速人類社會的改變。目前，我們感到最大的挑戰可能在于就業人員和專業技能方面。

有很多人抵觸AI，我理解這種心情。但我認為，人工智能就像幾十年前的互聯網技術和電腦一樣，它必將帶來巨大的社會影響和技術革命，同時也會產生一些負面影響。當時在互聯網和電腦出現發展的初期，也有很多人抵觸它們。但今天，我們的生活離不開互聯網和電腦。我相信，人工智能在未來也會像這樣深入我們每一天的生活，并且也不會像現在這樣神秘。現在已經有很多品牌開始使用Mid Journey生成的模特服裝圖，這些AI模特展示圖在細節、畫面氛圍、質感上比實際模特攝影效果更吸引人。并且它們快速、高效，成本低，哪個企業都會歡迎這種改變。一旦品牌開始培養自己專用的AI模特，這可能會對模特行業產生巨大沖擊。

《人類簡史》的作者在新版序中討論了人工智能的基本運作模式：海量搜索數據，分析，然后根據指令模仿。他提到了一個重要的觀點，即人類之所以為人類，是因為我們會思考和使用工具。然而，現在似乎工具開始支配我們人類，這引發了一個我們現在常常討論的問題：人類是否會被人工智能替代？

蕓友Alex認為，人類對未來的預測是基于現有認知的。他提出，例如我們對ChatGPT的評價，是基于3的版本，但據他所知，短短幾個月內，4已經遠遠超越了3。未來4、5、6甚至是X的能力會如何？我們基本都能想到。但我們還是應該專注在當下的主題，即時尚設計領域。

蕓友Bubb認為，抵觸是沒有意義的，因為AI的最大優勢是解放創造者的生產力，提高生產效率和質量。有蕓友會擔心是否人類會過度使用AI或依賴AI，如果未來可能只需要給AI輸入行業信息數據，讓它根據算法分析，提供指令，就能產出相應的方案，那時的人類設計師是否還會了解市場，是否還需要嘗試面料，是否還需要動手設計？人們會不會因此變得更笨？

二、從AI設計到實體服裝的生產落地

1.為什么我想要把AI生成時裝設計圖落地到實體設計?

接下來我來分享一下自己從AI設計到實體服裝的生產落地的經驗。雖然人們都在談論虛擬服裝和元宇宙，我卻想要把AI生成的時裝設計圖落地到實體設計。我去年開始使用Mid journey時，我在Instagram上成立賬號Essex。在短短三個月內，我們獲得了一萬多粉絲，我們沒有采用任何的推廣，也沒有任何運營團隊介入，而且沒有付費推廣，粉絲的數量非常自然和真實。粉絲們的反應也非常積極，他們常常留言問我們如何購買產品，什么時候發布，甚至提出一些意見。那時，我開始想，如果把人工智能，把我熟悉的服裝設計和可持續時尚制造結合起來，會有怎樣的效應？

首先我并不認為元宇宙或虛擬時尚是長久的時尚品牌形態。在我看來時尚最終還是一個實體的行業，特別是在今天科技如此發達的情況下，實體的、可見可觸的東西會更珍貴，也會更長久地存活下去。我認為虛實結合是生產制造的一個理想形態，而不只是實體的，或者只是虛擬的。我們需要思考哪些步驟需要虛擬化，哪些步驟需要實體化？

我注意到，疫情期間，許多大品牌都在進行虛擬走秀，模特都是虛擬的，但是今年幾乎都取消了。所以，我開始嘗試把低版本AI給我的設計圖生產出來，我選擇了CLO 3D來制作。

2.實現AI設計圖到服裝樣品的制作過程

我繼續分享我將AI設計圖制作成衣的過程：我找工廠把AI設計實現出來。疫情期間，我找了美國西海岸加州、東海岸紐約和廣州的版師幫我做樣衣。我讓他們根據我提供的3D版本進行制作。我想用的材料是可持續的環保面料，所以在染色上花了一些功夫。虛擬服裝是實現可持續發展的一個手段，我之前也學了3D建模，比如減少樣衣的耗材，減少樣衣國際郵寄的碳排放等等。虛擬服裝也節省了品牌大量的時間，換色、換材料都非常方便。最后一步步是找版師設計打版，我郵寄了用環保印染方式染好的可持續面料后，樣衣就制作完成了。

蕓友vcan認為如果中間有一道軟件可以把虛擬服裝轉成工藝單（材料和尺寸），稍作調整，也許會更好，目前就效果來看，版師對這件衣服的還原度不高。的確，雖然在人工智能（AI）的幫助下，我完成了樣衣設計和制作，但最終的成果并未如我所愿。原因在于，我采用的是可持續面料作為生產材料，同時，當時的AI版本較低，因此無法提供清晰明確的細節信息。這就引出了一個新的話題：AI在服裝制造中的局限性和可能的問題。

3.AI在服裝制造中的局限性和可能面臨的問題

對于AI在服裝制造中的局限性，我個人認為即便是最新版本的AI提供的圖片，還是需要人力去操作。包括產品的細節，服裝的輪廓形，尺寸，圖案的精準度和精確度等等，都需要人工參與。在我看來，AI在服裝制造中的局限性可能主要表現在如何高效地收集服裝制造各個細分領域的有效（可用）數據，以及如何使生成式AI進行學習和進化。

同時，AI對面料的質感和工藝細節的處理也存在問題。例如，AI無法算明白面料的縮率等細節，對于版型的設計，仍然需要依賴版師師傅的經驗。因此，AI更多的是嵌入性的使用，從設計到營銷，到實物生成，AI的參與環節很多，但是精細度都還不夠，需要人工進行調優引導，才能有比較好的效果。如果用現在AI的圖像生成效果與實物差距來看，很可能導致客戶投訴。盡管目前AI的款式和結構還不夠清晰，但這難題也許會隨著時間和科技的進步得到解決。一些專業人士對AI的未來仍持樂觀態度。他們認為，AI已經可以替代人做客服甚至成為虛擬人在網上開賬號，隨著AI與具體專業設備的結合，未來將全面超越人類。人類需要更懂得思考的重要性，更多時間思考哲學人文和人類社會未來的進程，用道德和思想學會如何控制人工智能，控制自己的欲望。

三、挖掘AI與人類合作的潛力1.AI與人類設計師的合作與創新真實案例

下面我來分享幾個AI與人類設計師合作的真實創新案例，包括張卉山與IBM Watson合作為李宇春設計的中國第一件“認知禮服”，Google與H&M合作推出的一款為用戶打造專屬數字化服裝的app，美國服裝零售商Stitch Fix使用GPT-3和DALL-E 2提高銷售和客戶滿意度的嘗試，以及我平時使用的OURA智能戒指等。

這些案例說明，人工智能在服裝設計和制造中的應用已經變得越來越廣泛，而且也開始涵蓋了從設計到營銷的全過程。智能穿戴設備，如蘋果手表等，其背后也是在利用人工智能技術。這些智能穿戴設備的普及，預示著我們將會與醫療行程整體健康管理系統打通，進一步推進健康科技的發展。

2.解決AI與人類合作中的人才問題：作為一個極小的個體我們能做什么呢？

現在我們共同面臨著第五次工業革命的挑戰，人工智能（AI）正在催化超級人類的誕生，生活方式和工作方式都在發生巨大的變化。在這個巨變的過程中，我們每個人能做什么呢？我認為，能夠運用人工智能的人和無法運用人工智能的人之間的差距將逐步拉大，這是現階段的一個顯著特征。

Alex也表示同意，他認為人類會和AI結合成為超級人類，甚至預測，我們的碳基身體可能會消失，最終成為能量和精神層面完全共享儀式的“量子超級智慧體”。他建議我們閱讀微軟第三任CEO，Satya Nadela寫的《Hit Fresh》一書，以更深入地理解這個話題。

然而，盡管AI的能力日益強大，我仍然堅信我們必須保持和增強自身的獨特性。AI只是一個工具，并非救世主。它無法解決我們的懶惰，也無法改變我們不愿改變的態度。這就是為什么我一直強調，我們必須盡快擁抱科技，學會和科技相處，適應新的工作模式。同時，在AI的協作過程中，人才斷層的問題也非常突出。這不僅要求普通員工提升技能，對于管理者來說，管理能夠使用AI的團隊也是一個巨大的挑戰。Alex的觀點與我有所不同，他認為很大一部分人會因AI的發展而變得懶惰，最后的結果可能是人類要么與AI融合，要么被AI淘汰。他指出，AI現在不能進行原創，只是暫時的現象，AI其實是人類進化的下一階段。

3.未來展望: 取其精華, 學著和AI協作

我認同AI目前的能力是基于它所接觸過的事物，對于未接觸過的事物，AI還無法處理。然而，最可怕的是AI具有日以繼夜不斷學習的能力，這可能導致有一天，AI學到的足夠多，就能處理那些它未接觸過的事物。到那時AI的原創性是否會超過人類？如果人類通過AI接觸了地外智慧，AI將如何進化？

人類的創作是基于自身接觸過的信息，而AI接觸到的信息量遠超過人類一生所能接觸到的信息。然而，另一方面，核心的原創力是驅動我們行業的關鍵，而現在，有多少人真正具備原創能力呢？尤其是在國內，正如蕓友Alex所說，當前的中國也許處在最不具備創新和原創能力的時代，因為全新的科技前沿都在國外，而中國只注重應用。

Alex提到了藝術家克里斯蒂娜·卡什塔諾娃（Kristina Kashtanova）的一個案例，不知道大家是否聽說過。卡什塔諾娃利用AI生成了她的漫畫書《Zarya of the Dawn》中的圖畫，但最終美國版權局認為她并不擁有這些圖畫的版權，因為她并不是這些圖畫的創作者。這個案例引出了一個新的問題，通過AI創作的內容，版權歸誰？

針對這個問題，我認為，就拿平臺方來說，有些AI平臺有版權收費的限制。例如，如果你用平臺生成的圖像賺了100萬美金，你需要付一定的版權費。但如果少于100萬美金，就不需要。這對于時尚和人工智能結合，以及對品牌方來說，是一個巨大的問題和挑戰。特別是對于那些高奢大牌，因為這些品牌的圖片提供了更高的精度，AI在生成圖片時很多時候都使用了他們的設計甚至logo。如果是我用Photoshop創作圖片，那肯定是我的作品，因為我參與了創作過程。但如果是AI創作，那我只是指揮它工作，我并沒有真正參與創作過程。在這方面，有一個新聞值得關注，三個月前，陪審團裁定藝術家梅森·羅斯柴爾德 (Mason Rothschild)的“Metabirkins”NFT侵犯了愛馬仕品牌的權利。

關于AI生成的作品的版權問題，普遍有兩個主要的觀點：1.通過AI平臺自動生成的作品，不受版權法保護；?2.利用AI平臺生成的作品的版權歸屬還沒有明確的規定。

在這個問題上，美國版權局（USCO）的立場是，只保護AI生成的文本作品的文字部分，要求機器人完成的部分不得超出最大限制。在AI和版權問題的同時，我們也面臨著其他一些與AI相關的法律和倫理問題。例如，未來自動駕駛汽車發生事故，責任歸誰？是車主還是AI？在這個問題上，我們還需要進一步探討和明確。

莊主總結?

一、AI在時裝設計中的應用1.AI生成時裝設計圖的潛力與優勢速度更快, 更精準, 更高效。

2.AI生成設計圖像的軟件有哪些? 及其優劣勢分析DALL-E2、Mid Journey，Stable Diffusion等。Mid Journey最新版本的質感超級逼真, 但是缺少了創意感。

3.AI在時尚行業的限制和挑戰?我目前感受到這個挑戰存在于就業人員方面，未來有多少人能夠熟練運用AI，從而實現技術帶來的便利，也許是行業的挑戰。

二、從AI設計到實體服裝的生產落地

1.為什么我想要把AI生成時裝設計圖落地到實體設計?我更認可時尚是虛實結合, 而不是純虛擬的。尤其是服裝，還是要可以觸摸到。

2.實現AI設計圖到服裝樣品的制作過程分享了AI生成圖片通過使用3D設計師制作虛擬款式, 可持續面料的使用, 染色, 傳統打版師和樣衣師制作等諸多程序的制作流程。

3.AI在服裝制造中的局限性和可能面臨的問題對原創性的考驗, 有了技術的支持，可能人會主動變懶, 主動選擇被淘汰。這對人的道德的要求和欲望管理要求也非常高，甚至說比曾經的任何時候都更高了。

三、挖掘AI與人類合作的潛力

1.AI與人類設計師的合作與創新真實案例Google 與 H&M 合作推出一款為用戶打造專屬數字化服裝的 app, 張卉山與IBM Watson合作為李宇春設計了中國第一件“認知禮服”, 智能穿戴, 童書設計師等。

2.解決AI與人類合作中的人才問題:作為一個極小的個體我們能做什么呢？這不止是對普通員工的要求更高了, 對領導來說, 要管理會使用人工智能的人, 也是很大的挑戰。面對技術的洪流，抵觸也許是無力的，只能選擇擁抱和接受。

3.未來展望: 取其精華, 學著和AI協作就目前來說，我覺得會使用人工智能的人和不會使用人工智能的人會拉開很大的差距。與其被動接受，不如主動學習，從而能夠使用AI，而不是被AI所駕馭。

文字整理：張懷楷文字編輯：陳暢美術編輯：李寧

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