AI設(shè)計的衣服現(xiàn)身T臺，時尚設(shè)計師還能保住飯碗嗎？
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你能分辨出下面哪套服裝是由AI參與設(shè)計的嗎？
在近期的倫敦時裝周上，Christopher Kane 2023秋冬系列利用AI創(chuàng)作出了幾件連衣裙上的動物印花圖案，正是右圖中所顯示的圖案。雖然這不算太復(fù)雜的設(shè)計，但當(dāng)下AI（Artificial Intelligence 人工智能）在服裝設(shè)計領(lǐng)域的滲透可見一斑。
ChatGPT的橫空出世讓普羅大眾對于AI發(fā)展至今的能力有了新的認知。通過一個簡潔的聊天式對話框，它可以根據(jù)指令生成貼合人類邏輯思維的回答，并可不斷調(diào)校答案。
事實上，通用大模型之外，不少公司正致力于垂直領(lǐng)域的終端AI應(yīng)用，從細分領(lǐng)域著手利用AIGC（Artificial Intelligence Generated Content生成式人工智能）提升生產(chǎn)力。
比如，放在設(shè)計領(lǐng)域，AI可以以人類設(shè)計師無法企及的速度完成手頭一張設(shè)計稿。由文本生成圖像的Midjourney、Stable Diffusion等國外AI繪圖平臺就是可以實現(xiàn)這樣目的的AI應(yīng)用，與ChatGPT同期爆火。用戶可以通過輸入場景的文字描述、藝術(shù)家風(fēng)格等關(guān)鍵字來生成畫作，在藝術(shù)和設(shè)計界掀起巨浪。
中國亦有小試牛刀的案例。2023年秋冬上海時裝周，兩位中國獨立設(shè)計師時裝品牌SHUTING QIU、Shie Lyu悉麓和國內(nèi)AI生成藝術(shù)平臺Tiamat旗下藝術(shù)廠牌Take Five進行合作，由后者協(xié)助創(chuàng)造了其新系列中的印花和秀場布置。
成立于2021年，Tiamat是中國首批AI文本生成圖像平臺之一，并已經(jīng)嘗試商業(yè)化落地。基于其自研的MorpherVLM模型，在2022年3月上線后的不到半年內(nèi)，Tiamat迅速發(fā)展出國內(nèi)首家AI生成創(chuàng)意社區(qū)。為了進一步落地AI生成工具在藝術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用落地，Tiamat成立了Take Five品牌，由Tiamat為Take Five提供深度技術(shù)支持。
Take Five主理人張綰洛告訴界面時尚，在和SHUTING QIU的合作過程中，他們收集了設(shè)計師裘淑婷過往的印花圖片，基于這些輸入的圖片信息進行模型訓(xùn)練然后生成相似風(fēng)格的印花圖片供其選擇。Shie Lyu的合作則是AI根據(jù)過往設(shè)計元素以及電子音樂制作人Jasmine Sokko的詞曲進行學(xué)習(xí)后生成圖片，再由新媒體藝術(shù)家沈煉之將生成素材進行藝術(shù)化編排包括演唱、跨媒體視覺效果。
這與前述Midjourney、Stable Diffusion等AI圖片生成平臺的邏輯類似，這些通過自然語言輸入后由AI形成的圖片一定程度上已能達到藝術(shù)家和設(shè)計師的認可標(biāo)準(zhǔn)。Tiamat還強調(diào)其對于個性化學(xué)習(xí)定制流程的強化。
一般而言，為了訓(xùn)練屬于設(shè)計師自己的模型需要在前期投入50到100張素材圖片以供AI學(xué)習(xí)，此外還可以加入其偏好的藝術(shù)家作品作為風(fēng)格參考，期間生成的階段結(jié)果經(jīng)過反復(fù)溝通調(diào)試后，Tiamat模型大概需要一到兩周完成最終的個人風(fēng)格模型。
某種程度上，這些仍是在圖形創(chuàng)意層面的合作，并未觸及完整的服裝設(shè)計流程。張綰洛表示，經(jīng)過上海時裝周期間的初步接觸，他們已經(jīng)和幾個設(shè)計師品牌達成深入合作，正在從服裝全系列設(shè)計的角度切入。
Tiamat產(chǎn)品負責(zé)人許沐翰告訴界面時尚，目前AI能夠服務(wù)于服裝設(shè)計的主要有兩種形式。一種是前期創(chuàng)意構(gòu)想，設(shè)計師可以通過AI模型得到整體服裝款式的風(fēng)格概念圖片，但由于模型可控性的問題，在例如袖口、領(lǐng)結(jié)等細節(jié)還原上仍無法進行精確調(diào)試。而另一種創(chuàng)作方式則是在已有的基礎(chǔ)款型上去進行修改，比如從短袖改成長袖，讓AI進行自動填補，或是保持款式不變，讓AI替換印花風(fēng)格。
這意味著AI雖然能簡化一部分的創(chuàng)作流程，尤其是在前期創(chuàng)意設(shè)想上為設(shè)計師節(jié)約一定的時間和腦力消耗，但要讓平面設(shè)計成為真正能上身的服裝仍然需要設(shè)計師的二次創(chuàng)作。畢竟，從草稿圖到可以真人上身的樣衣需要在細節(jié)上進行反復(fù)修改。
值得提到的是，在AI大模型工具引發(fā)關(guān)注之前，時尚行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)了不少以新技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈條改革。而且行業(yè)內(nèi)不只一次出現(xiàn)新技術(shù)替代老供應(yīng)鏈角色的討論。
比如“小單快反”，即以小批量生產(chǎn)不同款式的產(chǎn)品進行市場測試，再通過終端數(shù)據(jù)反饋，對其中的“爆款”進行快速返單，以此實現(xiàn)利潤最大化，及庫存風(fēng)險的降低。
與之對應(yīng)，一些具備顛覆者潛力的工具也在得到資本青睞。Tiamat、Fabrie、Style 3D等設(shè)計軟件均在過去一年間獲得融資。
Fabrie是2021年成立的設(shè)計協(xié)作平臺，面向產(chǎn)品、設(shè)計和創(chuàng)意團隊提供設(shè)計協(xié)同辦公服務(wù)，具有多人協(xié)作、無界白板，數(shù)據(jù)表格、云端存儲及分享等功能。Fabrie創(chuàng)始人陳達博告訴界面時尚，F(xiàn)abrie本身在設(shè)計師整理素材和內(nèi)部協(xié)作的業(yè)務(wù)之外，近期還上線了Fabrie Write與Fabrie Imagine兩個AI輔助插件。
Fabrie Write將白板使用體驗進行了AI升級，提高了白板上文本信息的處理能力。Fabrie Imagine可以在設(shè)計師輸入的手繪草圖的廓形基礎(chǔ)上，讓用戶通過自然語言來補足顏色、材質(zhì)和展示背景。更為重要的是，設(shè)計師也可以通過輸入圖片來訓(xùn)練自己的風(fēng)格模型。
獨立設(shè)計師品牌Poppy Wang創(chuàng)始人王苗子是第一批吃螃蟹的人之一。從2023年開始，她的團隊已經(jīng)開始系統(tǒng)性運用Fabrie、Style 3D、Midjourney等服裝設(shè)計相關(guān)的科技軟件。至少在打版之前，她的工作流程已經(jīng)發(fā)生不小的轉(zhuǎn)變。
前期策劃階段，王子苗團隊會用Midjourney生成設(shè)計靈感圖片，再將想法和創(chuàng)意存儲于Fabrie線上設(shè)計協(xié)作平臺進行交流協(xié)作。而在紙面設(shè)計真正做成樣衣之前，她會先在Style 3D里模擬縫制樣衣，用3D模擬樣衣版型和面料質(zhì)感。
Style 3D提供自主仿真引擎的底層技術(shù)服務(wù)及產(chǎn)業(yè)鏈級工業(yè)軟件，包括3D設(shè)計一體化協(xié)同平臺。在Style 3D于2015年成立之前，創(chuàng)始人兼CEO劉郴曾創(chuàng)立過自己的服裝品牌，在服裝行業(yè)有20多年的從業(yè)經(jīng)驗。目前，愛慕、波司登、歌力思(13.270, 0.12, 0.91%)等大型服飾企業(yè)是Style 3D主要客戶。
據(jù)他介紹，Style 3D使得服裝設(shè)計師得以制作數(shù)字樣衣，減少了實體樣衣打版造成的物料和溝通成本，并在整體上“提升30%的效率”。
除了數(shù)字樣衣之外，Style 3D也正在和阿里達摩院合作研究，探索XR服飾店鋪、服飾品牌虛擬空間等場景的應(yīng)用，從產(chǎn)業(yè)鏈上下游各環(huán)節(jié)提供技術(shù)服務(wù)。
劉郴也注意到了AIGC熱潮在服裝行業(yè)內(nèi)引發(fā)的反響。Style 3D近期基于行業(yè)數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)需求打造了“Style 3D AI產(chǎn)業(yè)模型”，研發(fā)上線了一系列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。
但在劉郴看來，AIGC在設(shè)計端帶來的風(fēng)格化創(chuàng)意內(nèi)容生成確實可以替代一些前期的素材收集或拍攝，而這對于整個產(chǎn)業(yè)鏈效率的提升可能有限。
他表示，即使AI能在瞬息之間生成千張服裝設(shè)計圖，最終判斷挑選何種款式適合上架仍將由人來決定。
《棉花帝國》一書中曾敘述，在珍妮紡紗機最初出現(xiàn)時，它以機械化的方式代替了人工紡紗的過程，大大提高了紡織品的生產(chǎn)效率和質(zhì)量，但很多手工紡織工擔(dān)心因此失業(yè)。出于懼怕亂民的暴力，發(fā)明者哈格里弗斯離開了創(chuàng)造珍妮紡織機時所在的地區(qū)，直至去世也未從中獲取財富。
回首看來，珍妮紡織機仍然成為了紡織產(chǎn)業(yè)工業(yè)化進程的重大推手。紡織勞動力需求也并未因此減少，由于機器化的生產(chǎn)方式，紡織廠需要大批的工人來操作機器。這間接導(dǎo)致了城市的人口快速增長，并推動了城市工業(yè)化的進程。
技術(shù)變革傳導(dǎo)到生產(chǎn)方式變革需要時間，在此期間也易于產(chǎn)生混亂，但如同宇宙大爆炸，從混沌中可能會生成意想不到的美麗新世界(7.640, 0.02, 0.26%)。面對AI這樣顛覆性新技術(shù)的出現(xiàn)，無論回避或者擁抱都是一種自然選擇。
在對于AI創(chuàng)作質(zhì)疑的討論中，同質(zhì)化審美問題一度占據(jù)高位。
翻看前段時間社交媒體上很多人曬出的Midjourney繪畫圖，你會發(fā)現(xiàn)，雖然內(nèi)容主題多樣，但AI風(fēng)格痕跡仍然明顯，這是因為很多人會使用同一套關(guān)鍵詞來描述風(fēng)格。AI有賴于數(shù)據(jù)庫，而數(shù)據(jù)來源將對于創(chuàng)作主體的獨立性有一定影響因素。
對此陳達博表示，從服裝設(shè)計角度來看，AI讓抄款變得更快更好的可能性確實存在，但技術(shù)只是工具，工具使用者意圖好壞的兩面性是一個老生常談的問題。但規(guī)模化的公司會從更積極的角度來看待這個問題，訓(xùn)練獨立的風(fēng)格化模型意味著培養(yǎng)了一個即了解品牌過往風(fēng)格又能融會貫通新事物的設(shè)計師。
劉郴則認為，復(fù)刻并不是需要過于擔(dān)心的問題，AI涌現(xiàn)的根本是隨機性，它經(jīng)過算法后創(chuàng)造的款式是千人千面的。目前全世界范圍內(nèi)沒有好的方式定義其知識產(chǎn)權(quán)，但這只是早晚的事。
雖然可以預(yù)見AI可以為設(shè)計師提供有效的創(chuàng)意助力，但Tiamat在推廣模型產(chǎn)品時并非一帆風(fēng)順。
模型訓(xùn)練的時間在一到兩周，但要設(shè)計師真正理解AI的能力，并將其完全融入工作流程可能需要半年或者一年。在此期間，對于經(jīng)驗老道又十分忙碌的設(shè)計師而言，熟悉且可控的親手畫圖流程很容易占據(jù)上風(fēng)，仍需調(diào)教的AI難當(dāng)助手。
但這也不全然是設(shè)計師接受度的問題，AIGC仍是一項新興技術(shù)，行業(yè)內(nèi)尚未形成一套成體系或者系統(tǒng)性成熟的產(chǎn)品，所有參與者都在自發(fā)摸索。
當(dāng)前，Tiamat將AI運用于服裝設(shè)計時面臨的首要技術(shù)難點是，模型無法一步達到設(shè)計師的預(yù)期，當(dāng)中需要根據(jù)階段性結(jié)果與設(shè)計師不斷溝通，再通過不斷調(diào)整參數(shù)來達到最終的結(jié)果。其中仍涉及相當(dāng)頻繁的人工干預(yù)，以一整套服裝為例，要教AI判斷袖口松緊、肩頭長短等樣式的定義，需要打30到50個標(biāo)簽。
另一方面，許沐翰表示，如何用像ChatGPT一樣簡潔明了的交互界面來打動使用者是他們?nèi)栽谔剿鞯膯栴}。傳統(tǒng)專業(yè)軟件繁瑣的工具欄往往會讓普通用戶喪失興趣深入了解軟件超九成的功能。如何用更好的人機交互模式在未來完成圖像、文本、音樂、視頻等多形式創(chuàng)作是一大技術(shù)挑戰(zhàn)。
Fabrie一直在收集用戶反饋的同時不斷進行產(chǎn)品迭代。3月底內(nèi)測開始后的三個月內(nèi)，F(xiàn)abrie AI的使用人數(shù)已經(jīng)破萬人，服裝設(shè)計師占其中近20%。這意味著其AI設(shè)計助手除服裝外還需滿足更多元化的需求。
在陳達博看來，F(xiàn)abrie AI持續(xù)面臨的挑戰(zhàn)是如何讓AI新技術(shù)與設(shè)計常規(guī)工作流程的融合更為順利。隨著AI技術(shù)不斷快速進化，設(shè)計團隊的工作流程也需要相應(yīng)調(diào)整才能充分響應(yīng)這一變化，而更貼合需求的AI應(yīng)用才能更快打開市場。
所有的AI產(chǎn)品都在和時間賽跑。大型互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)據(jù)和算力上有先發(fā)優(yōu)勢，他們也在探索AI的細分應(yīng)用場景。目前細分賽道內(nèi)的機會還足夠多，但誰也不能確定自己會留下成為占山為王的那一個。
