人工智慧技術和機器人技術正在推動時尚界的變革。從市場分析到客製化設計再到減少浪費，人工智慧為設計師們打開了一扇大門，讓他們緊跟潮流且反應靈敏。
隨著機器人在物流中心挑選和包裝商品，它們也在生產服裝和鞋子也就不足為奇了。現在，人工智慧正在推動快時尚的興起。
時尚公司目前使用人工智慧來預測風格趨勢、質地和色彩。甚至谷歌和亞馬遜也參與其中。谷歌推出了Muze項目，該項目利用人工智慧根據時尚趨勢和線上商家銷售數據設計服裝。亞馬遜也正在進行一個項目，該項目使用機器學習來識別「時尚」商品，然後可以在 Amazon Essentials 產品線下複製和生產。
總部位於巴黎的 Heuritech 使用深度學習和圖像辨識技術幫助 Dior 等品牌設計師找出不同季節、市場和國家的流行趨勢。設計師選擇有代表性的物品，然後Heuritech的演算法掃描數千張公共社交媒體圖像，以獲取3000多個細節，包括面料、形狀和顏色。 Heuritech 聲稱，其電腦視覺系統將以 90% 的準確率預測一年內的流行趨勢。而設計師則使用這些數據來指導他們的時尚路線。
人工智慧最適合人類設計師的輸入——一些最初的Muze 項目草圖是簡單的塗鴉，但在現場設計師的指導下，人工智慧可以生產定制服裝。
客製化是零售業的未來，從個人化的M&M到Nike kicks，一切都是如此。借助人工智慧和機器人縫紉機，客製化設計正從大型時裝店轉移到 Etsy線上平台。
時裝設計師可以拍攝顧客的 3D 圖像，並根據他們的精確尺寸設計獨一無二的訂製服裝。在數位模型上建立專案後，設計師將電子檔案發送給機器人縫紉機，例如 SoftWear Automation 的 Sewbot。 Sewbot 提取必要的裁剪資料並開始切割和縫合。機器不在乎它是製作一件還是100 件，流程都是一樣的。
不容忽視的是自動化設計和生產的全球優勢，尤其是在快時尚領域。自動化機器人使用人工智慧將布塊縫合在一起，這可以大大降低生產成本，不僅在勞動力方面，而且使生產更接近銷售點。這也有助於建立更可靠的供應鏈——在新冠肺炎疫情削弱了零售商的採購和履行能力後，這一優勢變得更加有價值。
基於人工智慧的時裝設計也提高了永續性。該軟體確定以最有效的方式使用織物，以減少浪費。此外，時裝可以按需生產，從而減少開銷和浪費。
總部位於東京的時尚實驗室 Synflux 正在透過設計解決永續性問題。 Synflux 使用人工智慧來開發它稱之為「演算法時裝」的東西。使用人體的 3D 掃描，機器學習演算法可以創建服裝圖案，以最大限度地減少織物浪費。設計師使用電腦輔助設計軟體對圖案進行建模和拼湊，用於設計廢料較少的服裝。
人工智慧為不斷發展的時尚產業帶來了新的客製化水準。它能夠改變服裝的採購和生產方式，並減少服裝的碳足跡。人工智慧還具有為設計師創造公平競爭環境的潛力，使線上 Etsy 設計師能夠與高級時裝品牌競爭，提供客製化的服裝。
以上是人工智慧重塑時裝設計與生產的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
