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机器之心编辑部
AIGC 这股风，吹到了时髦职业，会带来哪些出产力改造？
上线五天，用户破百万，两个月突破 1 亿…… 这是科技圈 “顶流” ChatGPT 的上线战绩，随之引发了继续至今的 AIGC 狂热潮。无所不会的对话、数秒产出的精巧作图，俗称 “累不死的 AI 打工人” 正在让实在打工人倍感焦虑。
而事实上，人工智能本质是技能东西，在充满应战的背后，蕴藏的机遇更大。企业家们兴奋地忙着怎么与 AI 结合从而加快提升功率与出产力，而越来越多聪明的职员正在自动学习 AI 使用，为自己才能加码。AI 重新界说的工作方式，也让企业更加依靠和仰仗那些自动拥抱变化的创作者们，并树立新时代下的工作模式。
在张狂追寻功率与出产力的职业中，时髦必然在前列。那么，AIGC 将怎么为时髦职业所运用？又将为规划师带来哪些方面赋能？已被数字化洗礼的服装企业又该怎么捉住 AIGC 的机遇？或许这儿可以给你一些回答：
时髦职业是非常适合 AIGC 落地的工业
首先，咱们来看一下时髦职业的第一性原理：本质上，时髦职业是依靠很多 “上新” 带动消费的工业。在这儿，永久认为衣柜里少一件衣服的女性可能更有同感。从顾客画像来看，愈发个性化的着装需求，也决议了服装类产品天然的非标品特点。为满意服装顾客多样化的消费需求，服装品牌必须活跃寻求多 SKU 的战略。以某全球头部的即时（Instant fashion）时髦电商渠道为例，每天上新需求是 5000-6000 个 SKU。足以见得，“继续创造” 是永久是不中止的时髦寻求。
同时，时髦职业还有一个特性是：一个用 “近似” 交给构思的职业。在关于时髦的几部电影里，不论是《Dior and I》，还是《Coco Chanel》，咱们看到了一件衣服诞生的艺术画面：一个规划大师找到构思，根据构思描画草图，然后在此根底上整个制作团队和规划师一起经过面料、辅料、工艺的结合，最终出现一件高定衣服。这儿，最重要的是大师的 “构思”，画的也是 “草图”。时髦职业的特殊性就在于：极端构思驱动，这些的构思往往对精确性有必定的容忍度，这也正符合目前 AIGC 使用的特点。
时髦职业历史悠久，现已形成了一条完善的工业链，从原材料到规划制作到成品销售，拥有着很多结构化的数据。用时髦职业常用的颜色 —— 潘通色卡举例，新版服装纺织 TPG 色卡有 2310 个颜色，这还不包含金属色卡和颜色桥梁卡等。这些，看似主观感受的服装颜色，其实背后有清晰的 2310 个规范色号。正是这些结构化的数据，为服装职业使用 AIGC 打好了根底。
极致的功率寻求、很多创造力的需求下，时髦职业正在成为 AIGC 落地的最佳试验田。
什么样的企业可以让时髦职业 AIGC 落地？
从完成层面上来说，服务时髦数字化的头部企业，具有专业的场景理解，良好的数据底层，继续的模型研制才能，就具有让时髦职业 AIGC 落地的才能。
咱们手头上看到一家国内头部专心于服装职业数字化，而且刚刚发布了根据 AIGC 使用的企业 —— 凌迪 Style3D。从官方资料看，Style3D 是全球头部的专心于服务服装职业的 3D 数字化解决方案提供商。是一家服务服装职业全链条，包含面料商、辅料商、规划出产商，到品牌商数字化的企业，目前现已积累了很多的结构化数据。
AIGC 的出现才能强依靠于很多结构化的数据支撑，当时市面上的 AI 模型尽管可以完成多场景多范畴的使用作用，但关于笔直的时髦职业并不是最优方案。究其原因，一方面是数据专业性，一方面是模型收敛域。
当咱们接触 Style3D 模型的时分，看到他们把自己的模型界说为 “Style3D 工业模型”，并称拥有完整的适用于服装职业的 Prompt，以及根据职业的模型。以下是一个根据电商上新图的简单测试：
输入一段复杂且特定的对某款服装的描述 “virago sleeve dress, lotus root shaped sleeves, intricate fabric details, fashion product catalog image, studio lighting, front view, square image”。简单来说，咱们要生成的是一款藕节袖连衣裙。在 Prompt 共同，模型收敛不同的时分，略微有所偏差，发生的就不同。
以下为两个成果图，左一是 Style3D 工业模型生成的 3D 藕节袖裙配上模特作用图，右一是用现在最流行的某 AI 图片生成东西生成的藕节袖模特图：
可以看到，Style3D 模型生成的连衣裙更符合服装工业所讲述的藕节袖。很多符合服装规划的结构化数据沉积、丰富的服装模型库、结合自研强壮且精细的仿真引擎，Style3D 可以生成更精准且贴合规划规范的服装著作。可以说，笔直职业的数据和模型便是 AIGC 使用的根底，更是服务好笔直范畴客户的前提条件。
怎样让AIGC辅助服装规划？
在 AIGC 引起的一片狂欢下，咱们其实更等待的是，如 Style3D 所说，打造的是工业级模型，为工业服务。
一件衣服的制作流程，往往是由主观性的构思不断去被数据验证的过程，需求阅历快速变化和重复规划。换句话说，需求 SKU 的宽度和深度适宜搭配。因而，使整个工业链从根据趋势，到样衣，到真实走向市场，企业无时无刻在面临着功率和成本的应战。人工智能在服装职业很多场景都可以发挥更大的价值。
咱们挑选了其中根据 Style3D 工业模型的使用最广泛的电商上新场景进行了测验，点击视频检查完整使用：
- 首先是经过 Style3D AI 使用可以生成各组成部件，即面料纹样、辅料规划、以及图案等。咱们可以看到，一段符合职业专业用语的 prompt，加上根据职业数据的模型，完全可以精确生成适用于职业的各种结构化的元素。
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在组成一件衣服的 “部件” 都充分具有而且可以自在替换后，Style3D AI 此时又可以做到经过关于廓形自身的运用，快速发生一件 3D 数字服装，并根据需求对样式进行修正。
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接着是对即将演绎服装的数字人进行自动生成。AI 生成的 “包含身体的化身” 将使规划师可以在渠道上根据需求去界说一个数字人模特的体型、年龄、发型和肤色等，并最终产出一个及其传神的数字模特。
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最后，根据不同品牌的特点加上不同的背景，结合数字人进行展示，便是一个可以直接用于电商产品上新的产品图。
在此根底上，更可以根据 AI 高效生成各种适用于不同渠道的营销素材，并根据需求进行多场景替换。而且，这些生成自身就在工业模型当中进行，直接提升整体生成速度。
值得一提的是，根据 Style3D 工业模型生成的数字服装，不仅仅可以用于电商场景，还可以用于元宇宙虚拟国际，也完全支撑直连出产。
咱们可以想象，假如有更多的场景落地，将是对整个服装职业的巨大赋能：
首先是给到了每一个顾客更丰富的产品挑选，AI 使产品的组成元素有了更多挑选，那么产品自身也有了更多组合。其次，是对构思人员的巨大支撑。AI 可以辅助规划师扩展构思来源鸿沟，更专心于构思自身的产出，更有构思地去完成一件衣服的规划。
从更远的社会效应来说，AIGC 将无限拉近顾客的需求和出产制作的才能。咱们可以做一个假设，假如出产的服装都能被消费掉，那就不是糟蹋，真实造成糟蹋的是无法消耗的库存和为此投入的资源。AIGC 将使产品创造者更好的掌握市场趋势并满意市场需求。
经过和 Style3D 的沟通，咱们相信在时髦职业，人工智能未来必定可以承当更多重复性的工作，更好的服务规划师和版师等构思人员。
咱们也等待看到更多能落地的服务工业的大模型出现，让 AIGC 真实推进出产力的发展。
