ChatGPT の大波の下、AIGC はファッション業界を変革し始めました

オンライン開始から 5 日以内にユーザー数が 100 万人を超え、2 か月以内にユーザー数が 1 億人を超えました...これがテクノロジー界の "トップクラス" ChatGPT のオンライン記録です、今日まで続く AIGC ブームのきっかけとなった。数秒で生み出される全能の対話と精緻な描画は、通称「疲れたAI労働者」として現実の労働者を不安にさせている。

実際、人工知能は本質的に技術ツールですが、課題の背後には、より大きなチャンスがあります。起業家たちは、AI と AI を組み合わせて効率と生産性を加速する方法に興奮している一方、ますます多くの賢明な従業員が AI アプリケーションを積極的に学習して能力を向上させています。 AI によって再定義された働き方により、企業は変化を積極的に受け入れ、新しい時代の作業モデルを確立するクリエイターへの依存度も高まります。

効率と生産性の追求に熱中するこの業界では、ファッションが最前線にあるに違いありません。では、AIGCはファッション業界でどのように活用されるのでしょうか？それはデザイナーにどのような力を与えるでしょうか?デジタル化の洗礼を受けたアパレル企業はAIGCのチャンスをどのように掴むことができるのでしょうか？または、ここでいくつかの答えが得られます:

ファッション業界は AIGC の導入に非常に適した業界です

まず、最初の項目を見てみましょう。ファッション業界の原則：本質 実際、ファッション業界は消費を牽引する多くの「新製品」に依存する業界です。いつもワードローブの服が1着少ないと思っている女性も同じように感じているかもしれません。消費者のポートレートの観点から見ると、ますますパーソナライズされた衣料品のニーズは、衣料品の自然な非標準的な特性も決定します。衣料品消費者の多様化する消費ニーズに応えるために、衣料品ブランドはマルチSKU戦略を積極的に推進する必要があります。世界的なインスタント ファッション e コマース プラットフォームを例に挙げると、新製品の 1 日の需要は 5,000 ～ 6,000 SKU です。 「継続的な創造」が決して止まることのないファッションの追求であることがわかります。 一方で、ファッション業界にはもう一つの特徴があります。それは、「近似」によってクリエイティビティを発揮する業界であるということです。 「ディオールと私」でも「ココ・シャネル」でも、ファッションに関するいくつかの映画で、私たちは衣服の誕生の芸術的な場面を見てきました。デザインマスターがインスピレーションを見つけ、そのインスピレーションに基づいてスケッチを描き、生産チーム全体とデザイナーが協力して、生地、付属品、テクノロジーの組み合わせを通じて最終的にハイエンドの衣服を発表します。ここで最も重要なのはマスターの「インスピレーション」であり、彼が描くものも「スケッチ」です。

ファッション業界の特徴は、非常に創造性が重視されていることです。これらの創造的なアイデアには、精度に対してある程度の許容範囲があることがよくあります。これは、現在の AIGC の特徴とも一致しています。アプリケーション。

ファッション業界には長い歴史があり、原材料からデザイン、生産、完成品の販売に至るまで完全な産業チェーンを形成してきました。大量の構造化データ。ファッション業界で一般的に使用されるパントン カラー カードを例に挙げると、衣料品および繊維製品の TPG カラー カードの新バージョンには 2,310 色が含まれており、メタリック カラー カードとカラー ブリッジ カードは含まれません。これらの一見主観的な衣服の色には、実際には 2310 の明確な標準色番号が裏付けられています。アパレル業界における AIGC の適用の基礎を築くのは、これらの構造化データです。

極限の効率性の追求と多大な創造性の必要性により、ファッション業界は AIGC 実装に最適な実験場となりつつあります。

ファッション業界で AIGC を導入できるのはどのような企業ですか?

実装レベルから見ると、ファッションのデジタル化に貢献し、専門的なシーンの理解、優れたデータベース、継続的なモデルの研究開発能力を備えた大手企業は、ファッション業界に AIGC を実装する能力を持っています。

アパレル業界のデジタル化に注力している国内大手企業が、AIGC ベースのアプリケーションである Lingdi Style3D をリリースしたところです。公式情報によると、Style3D はアパレル業界にサービスを提供する世界有数の 3D デジタル ソリューション プロバイダーです。生地商、アクセサリー商、デザインメーカー、ブランドオーナーなどアパレル業界のチェーン全体にサービスを提供する企業であり、大量の構造化データを蓄積しています。

AIGC の強力な創発能力は、大量の構造化データのサポートに依存しています。現在市場にある AI モデルは、複数のシナリオや分野で応用効果を達成できますが、適切ではありません。垂直型ファッション業界にとっては最適なソリューションではありません。その理由は、一方ではデータの専門性であり、他方ではモデルの収束領域です。

私たちが Style3D モデルに接したとき、彼らはそのモデルを「Style3D 工業モデル」として定義しており、業界ベースのモデルだけでなく、衣料品業界に適した完全なプロンプトを備えていると述べました。以下は、電子商取引上の新しい写真に基づく簡単なテストです:

特定の衣類の複雑かつ具体的な説明を入力してください「ビラーゴ スリーブ ドレス、レンコンの形をした袖、複雑な生地の詳細」 、ファッション製品カタログ画像、スタジオ照明、正面図、正方形画像」。簡単に言えば、私たちが生成したいのはロータススリーブドレスです。プロンプトに一貫性があり、モデルの収束が異なる場合、わずかな偏差により異なる結果が生じます。

次は 2 つの結果画像です。左側は、Style3D 工業モデルによって生成され、モデル レンダリングと組み合わせられた 3D 蓮華関節袖スカートです。右側は、Style3D 工業モデルによって生成された 3D 蓮華関節袖スカートです。右側は最も人気のある AI 画像ツールによって生成された蓮関節スリーブ モデル画像:

Style3D で確認できます。モデルによって生成されたドレスは、衣料品業界で説明されているロータス ジョイント スリーブとより一致しています。 Style3D は、衣服のデザインに適した大量の構造化データ、豊富な衣服モデル ライブラリ、および自社開発の強力で洗練されたシミュレーション エンジンを備えており、デザイン基準を満たすより正確な衣服作品を生成できます。垂直産業のデータとモデルは AIGC アプリケーションの基盤であり、垂直産業の顧客にサービスを提供するための前提条件であると言えます。

AIGC に衣服のデザインを支援してもらうにはどうすればよいですか?

AIGC によって引き起こされたカーニバルの下で、私たちが実際に楽しみにしているのは、Style3D が言ったように、業界に役立つ産業レベルのモデルを作成することです。

衣類の製造プロセスは、主観的なアイデアが常にデータによって検証されるプロセスであることが多く、迅速な変更やデザインの繰り返しが必要です。言い換えれば、SKU は適切な幅と深さである必要があります。したがって、業界チェーン全体がトレンドベースからサンプル衣料品、そして実際の市場参入へと移行するにつれて、企業は常に効率とコストの課題に直面しています。人工知能は、衣料品業界の多くのシナリオでより大きな役割を果たすことができます。

Style3D 産業モデルに基づいて、最も広く使用されている新しい e コマース シナリオを選択し、試してみました。完全なアプリケーションを表示するには、ビデオをクリックしてください:

• まず、Style3D AI アプリケーションを通じて、生地のパターン、アクセサリーのデザイン、パターンなどのさまざまなコンポーネントを生成できます。業界の専門用語に準拠したプロンプトと業界データに基づくモデルを組み合わせることで、業界に適したさまざまな構造化要素を正確に生成できることがわかります。
• 服を構成する「パーツ」が揃って自由に交換できるようになると、Style3D AIがシルエットそのものを利用して素早く服を制作します。衣服を選択し、必要に応じてスタイルを変更します。
• 次のステップは、衣装を着ようとしているデジタル人物を自動的に生成することです。 AIが生成する「身体を含むアバター」により、デザイナーは必要に応じてプラットフォーム上でデジタルヒューマンモデルの体型、年齢、髪型、肌の色などを定義し、最終的には極めて現実的なデジタルモデルを生成できるようになる。

• 最後に、さまざまなブランドやさまざまな背景の属性に基づいて、デジタル人材と組み合わせます。表示はEC商品にそのまま使用できる新しい商品画像です。

#これに基づいて、さまざまなプラットフォームに適したさまざまなマーケティング資料を AI に基づいて効率的に生成し、ニーズに応じて複数のシナリオで置き換えることができます。さらに、これらの生成自体は産業モデルで実行され、全体の生成速度が直接向上します。

Style3D 産業モデルに基づいて生成されたデジタル衣類は、電子商取引シナリオだけでなく、メタバース仮想世界でも使用でき、直接接続を完全にサポートしていることは言及する価値があります。生産。

より多くのシーンが実装されれば、衣料品業界全体にとって大きな力になると想像できます:

まず第一に、すべての消費者に製品の選択肢が豊富になり、AI によって製品のコンポーネントの選択肢が増え、製品自体の組み合わせも増えます。第二に、クリエイターに対する大きなサポートがあります。 AI は、デザイナーが創造的なソースの境界を拡張し、創造性そのものの成果にさらに集中し、より多くのインスピレーションをもとに衣服のデザインを完成させるのに役立ちます。

更なる社会的効果という点では、AIGC は消費者のニーズと製造能力を限りなく近づけるでしょう。生産された衣類をすべて消費できるのであれば、それは無駄ではないと仮定することができますが、本当の無駄とは、消費できない在庫と、そのために投資された資源です。 AIGC により、製品作成者は市場トレンドをより適切に把握し、市場のニーズに対応できるようになります。

Style3D と通信した結果、ファッション業界では、将来的には人工知能がより反復的なタスクを実行できるようになり、デザイナーやパタンナーなどのクリエイティブな人材により良いサービスを提供できるようになるだろうと私たちは考えています。

また、AIGC が真に生産性の向上を推進できるよう、実装可能なサービス産業のより大規模なモデルが登場することを期待しています。

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