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服装行业能上高科技吗女生 AI 数字人也能服饰走秀了,咋回事?
发布时间 : 2024-10-21
作者 : 小编
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AI 数字人也能服饰走秀了,咋回事?

动动手指,就能“一键”完成一件服装的设计工作;让AI数字人“穿上”数字样衣“走秀”,就能直观地进行展示;在一家数字化服装企业的车间,1分钟就能下线1件成衣产品,而服装新品从前端设计到亮相市场,最快只要10天……半月谈记者走访了解到,科技力量正不断推动纺织服装行业产业链变革,带来业态更新与价值延伸,创造出更多令消费者惊艳的新产品。

“一键生成”服装设计

在浙江省杭州市,浙江凌迪数字科技有限公司创始人刘郴演示了“一键生成”服饰设计的魅力:在一款软件内输入简单的描述语句,轻轻点击按钮,经过数十秒的渲染,一款服装的三维款式设计就呈现在眼前。

“服装行业的‘科技范’,首先体现在设计与制衣技术上。”刘郴说,凭借技术优势,凌迪公司与众多大型服装行业企业合作,提供时尚服装行业全产业链3D数字化服务,打通服装领域从数字化研发设计到智能化生产制造的技术壁垒,大大提高了相关企业生产经营的效率。

在浙江捷信纺织科技有限公司,凌迪公司出品的设计软件已经帮助该企业对几千款印花图案进行了数字化,制作了近百件数字样衣,并用AI数字人模特进行虚拟走秀,从而更直观地在线上展示布料。“为了提高面料销量,我们往往会制作一些样衣。如今,通过样衣数字化,可以帮助更多无法到现场看布的面料批发商、成衣商感受布料效果。”公司总经理刘化海说。

“过去,这样的服装设计可能需要一周到一个月的时间,现在的设计速度是之前无法想象的。”刘郴说,对于纺织服装行业而言,智能化技术的提升并不是为了“替代”设计师,而是要为设计师们提供更好的工具,为他们省去许多不必要的负担,让他们有时间把更多精力放在出精品、出“爆款”上。

绍兴华茂化纤有限公司董事长高安良介绍,企业每年都会投入数千万元对生产线进行改造提升。浙江省经信厅相关负责人表示,要推进“未来工厂”创新突破,支持纺织企业加快5G、云计算、数字孪生等数字技术融合应用,提升柔性化定制生产和供应链高效协同能力。

“从服装设计到亮相市场,最快只要10天”

通过研发、生产、供销、服务、企业管理等领域全方位数字化转型,服装行业开启了深度业务变革。“装衣领现在的标准工时是54秒。”华利达集团IE部经理吉雪峰说,为建立标准工时数据库,他带领团队花了整整2年时间,研发了自动设备组合模板,改变了原来复杂线条员工要5年才能熟练上手的历史。

在此基础上,1分钟就能下线1件成衣产品,服装新品从前端设计到亮相市场,最快只要10天。华利达董事长、总经理张文昌表示,通过共享行业大数据,覆盖全要素、全供应链、全成本链,传统行业也能做出不平凡的业绩。

5月6日,客商在中国绍兴柯桥国际纺织品面辅料博览会上选购面料 翁忻旸摄

位于浙江省绍兴市柯桥区的中国轻纺城,是中国最大的纺织贸易集聚地之一。在店铺林立的轻纺城里穿梭,不少商户经营者向半月谈记者反映,今年以来,融入纺织前沿技术的高端面料产品愈加受到市场欢迎。

“这块‘竹丝缎’样布,能将绿色环保的竹纤维和抗皱性强的聚酯纤维织在一起,不仅细腻光滑,还能透气吸湿、抗菌防皱。”在一家商铺内,一位经营户告诉半月谈记者,一些功能性面料虽然研发成本较高,有的研发周期长达半年,但这一切投入都是值得的。“在当前的纺织服装市场中,产品附加值越高,竞争力越强。”

“去年我们与国家石墨烯创新中心共同研发集抗紫外线、抑菌、抗静电、远红外、吸湿、速干等功能于一体的石墨烯科技环保面料。”位于轻纺城坯布市场的绍兴汉途纺织品有限公司总经理朱宇说,公司将功能性面料作为新增长点,取得了不错的成效:2023年公司总销售额同比增长53%,极大鼓舞了公司发展的士气。

向高端面料挺进、打造面料品牌成为众多布商的目标。在万姿科技有限公司的一楼展厅,用索罗娜环保纱线、TR无胆防绒、TAC三醋酸、中空纱等高端面料制作的样衣一字排开。“这件羽绒服的面料集低静电、防风拒水、高透气透湿性等功能于一身,很受高端羽绒服成衣品牌的青睐。”万姿科技有限公司总裁叶时平说,“我们正在推进面料品牌建设。每件由万姿面料制作的成衣都会挂上专属面料吊牌,这让面料也拥有了‘身份证’。”

依靠科技创新增强服装面料产品的竞争力,已成为中国轻纺城数万家经营户的共识。2023年,中国轻纺城市场群成交额超2700亿元,同比增长8.22%,“线上线下”两个市场成交额超3600亿元;柯桥区纺织品出口额达1094亿元,同比增长5.15%。

“纺织服装商户与企业要在激烈的市场竞争中胜出,关键是产品立于不败之地。”中国轻纺城股份公司党委委员、副总经理季江锋表示,应进一步促进高性能纤维、高端面料、高附加值产业用纺织品等产品的优化提升,进一步扩大相关产品的品牌影响力。

时尚创意产业、美好生活产业

全国工商联纺织服装业商会理事长、波司登品牌创始人高德康表示,纺织服装产业早已不仅仅是传统产业,更是时尚创意产业、美好生活产业。为此,必须持续发力新材料、新品类、新科技、新专利、新标准的开发和应用,不断深化品类创新,打通品类边界,挖掘品类价值,带给消费者更有价值感和体验感的产品和服务。

数字技术和产业发展的深度融合,是纺织服装产业面向未来最确定的发展机遇。高德康说,数字化转型已经成为企业转型升级、提质增效的必修课,必须持续加大研发投入,增强内生动力,以科技赋能产品革新与升级。

“现在有一些同行,在谈论纺织服装行业发展的‘内卷’问题。也有一些企业家担心,不是所有企业都有这个实力去做到‘高精尖’。”绍兴乾雍纺织有限公司总经理萧兴水认为,“很多时候,‘高端’无非就是在自己熟悉且力所能及的范围内做到‘极致’。无论在什么时期、什么市场环境下,有决心做到‘极致’的企业一定能获得良好发展。”

一些政府部门开始注意推动国内外标准认证衔接,鼓励纺织企业开展“绿色产品”“有机产品”等绿色有机认证和高端品质认证,培育纺织行业全链路数字化改造服务商,探索“点单式”服务模式,形成一批可借鉴可推广的“链式”数字化转型解决方案应用。

在绍兴挂牌成立的浙江省现代纺织技术创新中心,正用一项项扎实的基础创新研究,勾勒出纺织业明天的动人图景。该中心相关负责人告诉半月谈记者,今后,“一根丝”的价值绝不仅仅意味着“织布成衣”,工业丝既可“上九天”成为国产大飞机的优质航空玻璃纤维棉毡材料,又可“下五洋”成为深海系泊缆绳守护油气开采作业设备的安全。这些拓展应用,反过来也可为“织布成衣”提供新的技术创新启示,服装业的未来有无限可能。

“当前,纺织行业通过科技创新,正在众多领域为发展新质生产力蓄力、夯实基础。”江苏省工商联纺织服装商会党支部副书记、副会长兼秘书长陆梅说,“2023年以来,商会陆续邀请有关专家交流AI在服装时尚行业的应用,最近还在进行AI内容运营师培训。我们不仅要进行科技创新,更要在产业链全流程上进行创新,如商业模式的创新、品牌建设的创新、服装风格的创新、生产要素的创新、产品功能的创新。”

半月谈记者:顾小立 任军 潘晔 / 编辑:李建发

原标题:《当AI数字人“穿上”数字样衣》

*本文为《半月谈内部版》2024年第6期内容

引入AIGC服装大模型,AI生成新衣,月产数十万新款

《南方都市报》2024年4月9日A09版。

有没有想过,你在电商平台买到的当季爆款新衣,可能是AI生成的?如今在大模型、大数据等技术加持下,这样的“AI生成新衣”早已不是梦,它已然走出实验室,真正为生产赋能,让一件衣服从设计、生产到销售,从过去耗时一个月缩短到现在只需几天。

一家起源于解决面料交易环节“找布难”问题的科技公司,经过十年打磨,已经逐步以AI之力赋能纺织服装产业的全链条,从一朵花、一根线、一匹布到一件衣、一个品牌,看似“传统”的纺织服装产业链,渐渐长出“智慧大脑”。十年后,这家公司在中大纺织服装产业圈的转移、蝶变升级中成为主力军,以新质生产力助力打造广州时尚之都。

日前,南都记者走进广州致景信息科技有限公司,看AIGC服装大模型等技术如何提升开款效率,大幅降低上新成本。

高仿真的3D数字样衣建模

Fashion 3D系统设计数字样衣的操作界面。

“快时尚的‘内卷’时代,服装品牌需要不断地‘卖内容’。”致景科技联合创始人兼高级副总裁李亚平表示,“款永远要新,要匹配上C端消费者的需求,单款衣服销售的生命周期越来越短,单款的开款成本和效率能不能与销售价值平衡,是摆在每一家服装企业面前的现实问题。”

2021年,致景科技的创始团队开始思考:如何通过技术能力让中国服装品类中长出更多有生命力、高质量的品牌?传统生产模式下,订单从接单到出货周期一般需一个多月,电商领域新款首单出货大概5-7天,追加订单出货则需要更快。这对生产效率和协同生产方式提出更高要求,包括上游面辅料的稳定供应,中游制造端的高效产能,下游品牌端、销售端的数据及时反馈等,最终目的是实现“以销定产”的柔性生产模式。

2023年,数智设计新品Fashion 3D正式亮相,对标解决服装产业下游数智化难题。据李亚平介绍,Fashion 3D可链接海量款式库、版型库、参数库,满足多样设计需求,实现数字样衣、3D线上打版,通过云端协同即可以联动设计、版师、服装厂随时随地线上查看,参与审版,提升推款速度和效率,设计出来的虚拟服装效果达到国际领先水平,并有多个相关算法申请了发明专利,目前已联动10000+设计师、版师、服装厂使用该产品。引入AIGC服装大模型后,服装上新成本大幅降低,单月可出数十万新款,爆款率提升。

一家杭州服装公司衣裳科技就是Fashion 3D的客户,该公司主要为25-30岁的女性休闲风服装设计打版。据相关负责人介绍,一件新衣上市,传统工艺下,需要有构思想象、平面设计、平面制版、立体裁剪、面辅料挑选、服装裁剪等一系列不断讨论与修改的流程,才确定是否要投入生产。而引入Fashion 3D系统后,只需要将平面图纸输入系统,通过数字技术即可实现高仿真的3D数字样衣建模,让开款效率提升30%,版式如果需要微调,还可以让各方人员在“云版房”中协同审版,高效解决出款周期长的问题。

不仅如此,“引入AIGC服装大模型后,可以做到文生图、图生图,帮助设计师高效产出符合市场需求的时尚款式。”李亚平举例道,“就如同要找一个发型师,打造一款能为你扬长避短的发型来提升你的整体形象,如今服装大模型也在朝定制化的方向升级。我们希望用AI逐步理解、学习设计师的审美能力,帮助设计师提升工具化能力,为消费者提供更合体、舒适、美观又‘千衣千面’的爆款数字样衣。”

精准匹配,最快2分钟“搜布”

如何做到“千衣千面”?这背后是亿级数据采集能力、面辅料数字化广覆盖的资源积淀。制衣的起点是面料,致景科技的起家正是从解决服装产业链“选布难”“找布慢”的痛点开始。十年前,计算机专业出身的致景科技创始人兼CEO赵振洪陪同朋友来到中大布匹市场寻找布料,挨家挨户找了两天,依然无果。一个念头闪过:“这些布料是否可以全部上网并精准分类?”随后致景科技的前身“百布”创立。

整个纺织服装行业产业链非常长,而“布”是链接原材料到衣服当中,最关键的一环。以前找布大家可能是拿着布去市场一个一个比对,效率低且容易出错。南都记者了解到,“百布”主要聚焦智慧找布、一站式布料交易服务,链接一级批发商、多级批发商和服装厂,提供数智化解决方案。其中自主研发的“对布机器人”,通过“智能硬件+AI+大数据”技术,把所有的布料参数化、信息化,收集它的密度、克重、织法、颜色、纹路等信息,相当于给它一个身份编码,进而搭建了一个齐全的布料标准化数据库,实现快速精准匹配面料。

只需要将“对布机器人”放到面料上,机器人即可识别面料情况,将找布时间从1-2天最快缩短至2分钟以内,效率提升300%,人力成本降低30%。“我们通过对市场上常用面料色卡数据进行快速、精准采集并存储,形成千万级SKU面料数据,就像一个数字图书馆一样,随时可查,目前已实现面辅料数字化覆盖市场上70%的面料。”李亚平说。

李亚平还表示,在全国各大服装工业区和面料交易市场,致景科技为服装生产企业打造的一站式服装面料采购平台“百布面料小站”,通过对平台以及众多小站的市场数据分析,可以快速并深入了解到市场趋势与需求,将及时反馈给上游进而快速响应。

数智化赋能“一条链”

有了上游、中游数字资产和数智化能力的积累和支撑,致景科技近年来把下游数智化链条也一并打通,进行全链条数字化改造。

2020年“天工”上线,提升行业下游供应链效率。据李亚平介绍,致景科技通过“天工选款平台”提供品牌孵化服务,搭建了从“设计到交付”云端协同生态体系,打造从大数据流行趋势研判、数智设计打版、面辅料采购、大货生产,到仓配物流于一体的一站式柔性供应链服务。以AI、大数据、云计算、物联网等技术及设备推动下游成衣生产全链路数智化升级,高效匹配服装“小单快反、以需定产”新业态,助力品牌孵化。2022年“易菲”服装制造数字化系统上线,可实时监测生产状况,提升工厂生产管理效率达10%。

伊卡瑞服饰就面临着“小单快反”的要求,在通过“百布”合作找布以后,他们加入了致景科技天工的“云工厂”,做到产业协同、以需定产。“以前拿订单,可能还需要去应酬跑客户,现在在平台可直接接到订单,这真是数智化带来的红利。”伊卡瑞服饰相关负责人说,“另外,以前管工厂,天天喊生产组长来问进度,通过数字化系统对工厂升级改造后,这些报表进度直接在手机上就能随时看到。”

在“中国纺织时尚名城”广州,正在建立以中大纺织商圈为核心的数字时尚产业生态圈,实现产业集聚从链到网,与周边区域产业协同创新发展。致景科技将聚焦建链、强链、扩链等产业链各环节,联动协同。据悉,在“建链”环节,将打造面辅料展销中心及智能仓储中心,形成百万SKU面料品类的参数数据库;通过智能硬件+人工智能+大数据,打造新一代面辅料检索与交易工具,将搜索时间缩短到秒级。在“强链”环节,将打造智造产业基地;在“扩链”环节,将打造线上服装品牌孵化中心和线下服装(电商)区域交易中心。依托广州及周边的服装产业,引进网红直播中心,跨境电商服务中心,帮助品牌孵化。同时,以“云工厂”产业互联网运营中心+集群化卫星工厂的作业方式,提升海珠产业链链主地位。

链接

有AI产品:服装AI大模型

产品特性: 通过AIGC技术基于丰富的款式、面料和色彩参数等服装行业大数据,形成实现针对行业独特需求的AI大模型,可做到文生图、图生图。

应用场景: 让服装设计、打版、生产、营销等环节实现能理解、会思考、能生成、可进化,识别客户需求,为客户提供精准的预测和建议。

使用效果: 服装上新成本大幅降低,爆款率提升,进一步助推行业柔性化设计生产交付。

南都调研

总第239期

统筹:张纯

采写:南都记者 熊润淼 实习生 廖敏菊 何兴如

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