基于AI的服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于AI的服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)摘要：人工智能徹底改變了各個(gè)行業(yè)，時(shí)尚行業(yè)也不例外。近年來，人工智能越來越多地應(yīng)用于服裝設(shè)計(jì)，以簡(jiǎn)化流程、提高質(zhì)量，并提供新的創(chuàng)新解決方案。以下是在服裝設(shè)計(jì)中使用人工智能的一些關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：速度和效率：人工智能可以在幾秒鐘內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，減少完成任務(wù)所需的時(shí)間。關(guān)鍵詞：人工智能；服裝設(shè)計(jì)；智能量體；虛擬試衣1.引言AI的服裝設(shè)計(jì)是國(guó)內(nèi)外都在迅速發(fā)展的領(lǐng)域。許多公司和研究人員正在探索利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺來生成新的設(shè)計(jì)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，改善客戶體驗(yàn)。AI服裝設(shè)計(jì)的一些關(guān)鍵趨勢(shì)包括，使用生成模型來創(chuàng)建獨(dú)特的設(shè)計(jì)，集成智能面料和可穿戴技術(shù)，以及開發(fā)虛擬試穿系統(tǒng)以增強(qiáng)在線購(gòu)物體驗(yàn)。雖然仍有許多需要探索和改進(jìn)的地方，但AI在服裝設(shè)計(jì)領(lǐng)域的潛力是很大的，通過學(xué)習(xí)圖像數(shù)據(jù)集的概率分布，來生成圖像，將AI賦能智能化設(shè)計(jì)，我們可以期待在未來幾年中看到這個(gè)領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新。2.服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的發(fā)展和痛點(diǎn)近年來，時(shí)尚設(shè)計(jì)系統(tǒng)的發(fā)展取得了很大進(jìn)展，許多公司都在投入技術(shù)來提高他們?cè)O(shè)計(jì)流程的效率和準(zhǔn)確性。然而，時(shí)尚行業(yè)在時(shí)尚設(shè)計(jì)系統(tǒng)方面仍然面臨一些痛點(diǎn)。1)設(shè)計(jì)師有時(shí)候會(huì)抓不到客戶的需求點(diǎn)，比如客戶描述，我需要一款好看的瑜伽服，但是好看，瑜伽，這里面需要去分析，客戶的消費(fèi)群體，客戶的關(guān)注的商業(yè)行為，客戶對(duì)于好看的理解，但是設(shè)計(jì)師往往都是專注于設(shè)計(jì)，忽略了分析這些需求，造成返稿率非常高；2)設(shè)計(jì)的工作量，很難被量化或者標(biāo)準(zhǔn)化，客戶追求的是效率跟經(jīng)濟(jì)，而效率與美學(xué)之間，有一定的排斥性3)因?yàn)樯形唇o時(shí)尚設(shè)計(jì)制定標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致市場(chǎng)分裂，大家各自設(shè)計(jì)自己的系統(tǒng)，不同的系統(tǒng)之間，無法互相通信，而時(shí)尚公司的不同部門，通常也會(huì)有不同的流程與各自的系統(tǒng)，比如設(shè)計(jì)師會(huì)使用自動(dòng)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，快速原型生成系統(tǒng)，營(yíng)銷部門會(huì)使用智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)，生產(chǎn)部門會(huì)使用DCS系統(tǒng)，這些系統(tǒng)都是獨(dú)立運(yùn)行，要集成這些系統(tǒng)可能是一個(gè)挑戰(zhàn)，這樣就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島，不同部門無法共享數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)重復(fù)輸入，3.AI服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)人工智能徹底改變了各個(gè)行業(yè)，時(shí)尚行業(yè)也不例外。近年來，人工智能越來越多地應(yīng)用于服裝設(shè)計(jì)，以簡(jiǎn)化流程、提高質(zhì)量，并提供新的創(chuàng)新解決方案。以下是在服裝設(shè)計(jì)中使用人工智能的一些關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：速度和效率：人工智能可以在幾秒鐘內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，減少完成任務(wù)所需的時(shí)間。這有助于加快服裝設(shè)計(jì)過程，從而可以更快、更高效地創(chuàng)建設(shè)計(jì)。定制和個(gè)性化：人工智能算法可以分析客戶的個(gè)人喜好、體型和其他數(shù)據(jù)，以建議適合他們的服裝。這將帶來更高級(jí)別的個(gè)性化和定制，以及更好的整體客戶體驗(yàn)。提高準(zhǔn)確性：AI算法可以分析大量數(shù)據(jù)點(diǎn)，如測(cè)量值、織物財(cái)產(chǎn)和運(yùn)動(dòng)模式，以創(chuàng)建更準(zhǔn)確和詳細(xì)的設(shè)計(jì)。這使得衣服更合身，更舒適，壽命更長(zhǎng)。提高創(chuàng)造力：人工智能算法可以在短時(shí)間內(nèi)生成大量設(shè)計(jì)，為設(shè)計(jì)師提供更廣泛的選擇。這可以帶來更具創(chuàng)意和創(chuàng)新的設(shè)計(jì)，以及更快的決策。成本節(jié)約：人工智能可以自動(dòng)完成許多重復(fù)性任務(wù)，如圖案切割和織物選擇，減少了對(duì)人工的需求。這可以為服裝制造商和設(shè)計(jì)師節(jié)省大量成本。預(yù)測(cè)分析：AI算法可以分析歷史銷售數(shù)據(jù)和客戶行為，以預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)，并就哪些設(shè)計(jì)最成功提出建議。這可以幫助設(shè)計(jì)師和制造商做出更好的商業(yè)決策，提高盈利能力。提高可持續(xù)性：人工智能算法可以分析織物財(cái)產(chǎn)和生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)，以確定更可持續(xù)的材料和生產(chǎn)方法。4.AI服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的建設(shè)內(nèi)容4.1、智能量體精準(zhǔn)量體是服裝定制舒適度、合體性的重要數(shù)據(jù)，人體源數(shù)據(jù)提取是個(gè)性化定制的關(guān)鍵步驟，也是當(dāng)下定制服裝蓬勃發(fā)展過程中的技術(shù)痛點(diǎn)。在傳統(tǒng)服裝定制中，采集人體數(shù)據(jù)的主要方法是通過量體師親自測(cè)量，量體師需要對(duì)服裝的版型、人體結(jié)構(gòu)和服裝工藝具備一定的專業(yè)知識(shí)，從學(xué)徒到出師，需要若干年的磨練。這種非標(biāo)準(zhǔn)化、基于時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)積累的方式，顯然不利于推進(jìn)大規(guī)模的個(gè)性化定制。我們?cè)O(shè)計(jì)的“智能量體系統(tǒng)”，目的就是為了取代這種費(fèi)時(shí)費(fèi)力的人工操作，與人工測(cè)量類似，我們也采用了“三點(diǎn)一線”量體方法為核心(即基于人體上的幾個(gè)關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)，只需要采集人體19個(gè)部位的22個(gè)尺寸，就能掌握合格的人體數(shù)據(jù))，通過人機(jī)交互，實(shí)現(xiàn)客戶信息自動(dòng)錄入。整套系統(tǒng)由平板電腦、液晶屏幕、攝像頭、體重秤組成，各個(gè)設(shè)備按照系統(tǒng)設(shè)置配置的參數(shù)，完成數(shù)據(jù)采集。通過AI技術(shù)，大數(shù)據(jù)建模，模擬至少3組以上的人體3D體態(tài)，精準(zhǔn)測(cè)量客戶各部位身體尺寸。另外，智能量體系統(tǒng)還能通過自主學(xué)習(xí)優(yōu)化測(cè)量結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自更新自完善。量體完成后，采集到的客戶數(shù)據(jù)信息，可以實(shí)時(shí)同步至生產(chǎn)端和客戶端小程序，實(shí)現(xiàn)信息共享，簡(jiǎn)單、科學(xué)、精準(zhǔn)、高效，真正實(shí)現(xiàn)從個(gè)性化市場(chǎng)需求到個(gè)性化工業(yè)制造的一體化。智能量體模塊我們采用的是PIFUHD算法。通過圖像的人體3D重建算法有很多，比如本案例中，我們使用的PIFUHD算法就可以通過單張圖像推理出人體的3D模型。我們通過PIFUHD算法得到3D模型，通過標(biāo)定身高的方法，讓3D模型與真人進(jìn)行匹配，則得到了真人的所有身體維度數(shù)據(jù)，通過這種方法得到的人體3D模型會(huì)存在側(cè)面和背面誤差較大的問題，所以我們?cè)赑IFUHD的基礎(chǔ)上做了優(yōu)化。我們采用正面圖、側(cè)面圖和背面圖作為算法模型的輸入，通過3張圖來獲取人體的3D模型，利用多視點(diǎn)融合技術(shù)，通過測(cè)試對(duì)象的多角度圖像來估計(jì)出當(dāng)前對(duì)象的3D模型，最后再通過對(duì)象的身高來標(biāo)定3D模型，將身體的大圍度誤差控制在了1cm以內(nèi)。4.2、智能服裝生成服裝生成的核心是訓(xùn)練一個(gè)針對(duì)于服裝樣本的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)是讓網(wǎng)絡(luò)的生成器通過學(xué)習(xí)已有的走秀圖，來生成大量新的服裝。這里我們簡(jiǎn)單的介紹一下生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN，

GenerativeAdversarialNetworks)，一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過框架中(至少)兩個(gè)模塊：生成器和判別器的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出。GAN通過不斷的訓(xùn)練，生成器可以生成逼真的服裝圖像，判別器則可以判斷生成的服裝圖像是否真實(shí)。在訓(xùn)練過程中，生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的服裝圖像，而判別器的目標(biāo)是區(qū)分真實(shí)的服裝圖像和生成的圖像。當(dāng)判別器無法區(qū)分出哪些圖像是真實(shí)的，哪些是生成的時(shí)，生成器就達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)。為了訓(xùn)練GANs模型，需要使用大量的服裝圖像數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以來自服裝品牌的商品目錄、時(shí)尚雜志、時(shí)裝展示，也可以是走秀圖片。服裝生成技術(shù)中，生成器生成的圖像作為假圖像，收集到的時(shí)尚雜志，服裝走秀圖作為真圖像，都進(jìn)入判別器來判斷圖像的真假。生成器為了騙過判別器，則需要不斷地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最后達(dá)到生成的圖像越來越精細(xì)乃至以假亂真的效果。此外，為了進(jìn)一步提高生成圖像的質(zhì)量，可以采用條件GANs(ConditionalGANs)等技術(shù)，給生成器提供更多的約束和條件。通過訓(xùn)練一個(gè)針對(duì)服裝樣本的GANs模型，可以生成各種款式、顏色和形狀的服裝圖像，這可以用于時(shí)尚設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意靈感，也可以用于時(shí)尚品牌的產(chǎn)品展示和銷售。要不斷地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最后達(dá)到生成的圖像越來越精細(xì)乃至以假亂真的效果。高質(zhì)量的生成需要大量高清的樣本，我們通過2年時(shí)間收集了30萬張高清圖作為樣本。下面來展示一下服裝生成技術(shù)的結(jié)果，這5張圖片都是AI生成的走秀圖。4.3、虛擬試衣虛擬試衣是使用3D建模技術(shù)來創(chuàng)建服裝的虛擬模型，并利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來檢測(cè)用戶的身體形狀和尺寸，根據(jù)這些信息來調(diào)整虛擬模型的大小和形狀，使其更符合用戶的身體特征。此外，還可以使用渲染技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來模擬不同的場(chǎng)景和燈光條件，以更真實(shí)地展示服裝的效果，可以幫助設(shè)計(jì)師更好地評(píng)估自己的設(shè)計(jì)，加速樣品制作的過程。在這個(gè)項(xiàng)目鐘，我們采用了PF－AFN算法。PF－AFN算法算法是目前效果最好的虛擬試衣算法，該模型算法原理圖如下所示。PF-AFN(Pose-FreeAdaptiveFeatureNetwork)是一種基于人體姿態(tài)估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)算法，用于改善人體姿態(tài)估計(jì)與行人重識(shí)別任務(wù)的準(zhǔn)確性。這種算法最初由華為公司的研究人員提出，并在2019年的CVPR(ComputerVisionand

PatternRecognition)會(huì)議上發(fā)表。PF-AFN的目標(biāo)是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將姿態(tài)估計(jì)和行人重識(shí)別兩個(gè)任務(wù)結(jié)合起來，從而提高這兩個(gè)任務(wù)的準(zhǔn)確性。該算法不需要先前的姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，可以直接從人體的原始圖像中提取特征。PF-

AFN算法的特點(diǎn)是將姿態(tài)自適應(yīng)特征融合到行人特征中，從而克服了傳統(tǒng)算法中姿態(tài)估計(jì)不準(zhǔn)確和對(duì)姿態(tài)的依賴性的問題。具體來說，PF-AFN算法通過兩個(gè)關(guān)鍵組件來實(shí)現(xiàn)姿態(tài)自適應(yīng)特征融合：AdaptiveMask和PoseFeature

Integration。其中，AdaptiveMask用于學(xué)習(xí)一個(gè)自適應(yīng)的遮罩，將人體的不同部位進(jìn)行分離，以獲得更好的特征表示。而PoseFeatureIntegration則用于將人體姿態(tài)特征與行人特征進(jìn)行融合，從而得到更加豐富的特征表示。5.結(jié)語(yǔ)中國(guó)的AI企業(yè)已經(jīng)具備了通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)處理紛繁復(fù)雜信息的能力，能幫助設(shè)計(jì)師解決重復(fù)性的工作，為缺乏設(shè)計(jì)能力的品牌方服務(wù)，重塑整個(gè)服飾設(shè)計(jì)生態(tài)，也顯示了中國(guó)人工智能技術(shù)在服裝創(chuàng)意設(shè)計(jì)、材料使用、色彩搭配、市場(chǎng)趨勢(shì)、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用等方面取得的前瞻性進(jìn)步。6.參考文獻(xiàn)[1]藝術(shù)設(shè)計(jì)與人工智能的關(guān)系研究[J].周宏偉.

藝術(shù)與設(shè)計(jì)(理論).

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