人工智能(AI)正在重构产业架构和底层基座，重塑生产力与生产关系。发展智能经济成为产业转型升级、实现换道超车的重要机遇。
中国纺织行业把握人工智能机遇，需要回归本质，加强垂直领域攻关，实现重点场景应用突破，构筑丰富应用生态；把握人工智能风口，需要适度前瞻布局，整合碎片化场景，沉淀高质量数据，做好“AI+纺织”，将设计、制造、营销、品牌建设，架构于“大数据+大算力+强算法”之上。
在中国的纺织服装产业中，Style3D已成为智能化和数字化的标杆企业，逐渐被越来越多业内人士所了解。这家以“AI+3D”技术为驱动力的科技公司，致力于提供数字资产的创作、展示和协同工具及解决方案，助力全球时尚产业的数字化转型和创新进步。
通过其独特的设计软件、数字内容和协同平台的创新模式，Style3D为面辅料供应商、制造商、品牌商、电商平台以及教育机构等不同用户群体量身定制了多种解决方案。它利用AI和3D技术推动数字时尚新生态的构建，并促进可持续时尚的发展。
1、人工智能在企业中的关键应用场景
Style3D作为数字时尚的基础设施，致力于为服装产业提供从设计到生产全流程的数字化解决方案。随着AI技术的不断进步，Style3D凭借对产业特性和客户需求的深刻洞察，推出了一系列AI功能，包括AI款式分析、AI图案生成、AI版片生成、AI材质生成以及快速生成电商上新图等。接下来，我们将重点探讨AI技术在纺织服装企业的关键应用场景，以及它如何增强服装产业链的若干核心环节。
1)面料/工艺资源库
长期以来，服装设计师、面料供应商和开发商对面料的纹理和图案有着广泛的需求。过去，Style3D建立了一个庞大的资源库，支持搜索功能；而随着AI技术的引入，Style3D的AI模型在现有资源数据的基础上，进一步支持用户通过文字搜索来生成更多纹理和图案，从而帮助设计师和面料商更快地找到他们所需的效果。此外，Style3D还支持通过图片搜索来生成更多纹理和图案，用户只需上传一张他们偏好的风格图片，系统便能生成类似风格的纹理和图案。这一功能与成熟的图像生成技术相似，但Style3D的产品工具拥有基于行业积累的专有数据集。在工艺方面，客户可以利用AI技术，基于照片生成各种不同的工艺效果。例如，如果客户希望实现刺绣效果，AI可以用来生成相应的置换贴图(Displacement map)、凹凸贴图(Bump map)以及所需的矢量图等。
2)2D服装款式设计生成
利用Style3D产品，设计师能够通过输入各种提示(prompts)，迅速生成款式图，从而快速捕捉到早期的设计灵感。例如，设计师可以输入当前流行趋势的关键词；利用文本生成图像，或根据现有图像创造新的款式；上传多张图片以实现不同款式的融合；并且支持对现有款式进行二次编辑和重建。总体而言，Style3D旨在打造一个全面辅助设计师寻找灵感和优化设计的工具。在这方面，传统的图片生成工具往往难以满足对细节设计的需求。而Style3D特别开发了细节设计功能，涵盖工艺、元素、风格、色彩等多个方面，使设计师能够借助人工智能技术实现对服装细节的精心设计。
3)2.5D版型生成
在服装产业中，传统上版型设计是由专业的版师手工完成的。然而，随着人工智能技术的发展，现在可以通过AI将一张写实的图片、设计草图甚至文字输入，来生成相应的版型。然而，实现这一过程面临巨大的挑战，因为版型设计不仅需要与实际生产紧密相连，还必须包含大量详细信息，例如版片的形状、版片之间的缝合关系和工艺、版片与人体的相对位置、版片所用的面料类型、生产工艺以及辅料信息(如纽扣、拉链等)。这些要求背后需要大量的结构化数据支持，以及对服装制造流程的深刻理解。目前，Style3D AI产业模型正在攻克这一技术难题，开发AIGP(AI Generate Pattern)底层架构，以实现智能化的设计和制版过程。
4)3D模特姿态生成
从2.5D到3D，我们主要依赖图形学的仿真模拟技术。目前Style3D AI方面的应用主要针对3D人体姿态的生成。
5)2D视觉效果生成
在将3D视觉效果转换为2D的过程中，传统上主要依赖图形学的渲染技术，但这一方法往往难以达到高度逼真的效果。对于展示服装的模特上身图而言，逼真度不足会显著影响最终效果。然而，随着人工智能技术的发展，我们现在能够创造出更加栩栩如生的模特形象。Style3D开发的AI工具进一步扩展了这一能力，它能够根据用户需求生成具有不同脸型、发型、年龄和肤色的虚拟人脸。对于电子商务和服装品牌行业而言，利用AI技术可以迅速生成模特上身效果图片，这不仅大幅提高了工作效率，还有效降低了相关成本。
6)电商场景/背景生成
以往，关于服装在特定场景中(如秀场、实体店等)的呈现，需要依赖收集的大量场景照片，但这是有限的；而Style3D AI可以生成大量场景，结合模特展示，会带来更好的效果图。
2、AI应用的具体优势以及带来的变化
纺织服装产业，作为中国传统的万亿级产业，正面临数字化程度不足、业务体系庞大、产销脱节、生产周期漫长等发展瓶颈。凌迪Style3D深入挖掘产业链的关键环节，从服装供应链的起点——设计研发着手，利用AI和3D技术作为推动力，显著改善了原有的协作流程，并将服装研发的协作效率提升到了一个新的水平。
1)AI与3D技术助力服装研发效率的提升
在传统服装设计流程中，主要依赖于基于CAD的2D平面设计。这一流程包括设计师绘制设计图、版师确定版型和选择面料、与工厂沟通以制作实物样衣、邮寄样衣或亲自前往工厂进行审款、反复修改打样以及人工核算报价等步骤。AI技术的介入，能够帮助设计师迅速生成多种设计方案，从而减少手工绘图和样品制作所需的时间。3D设计技术的运用，实现了在线打版和数字样衣审款等环节，有效减少了重复劳动，提升了整体工作效率。
此外，Style3D的数字样衣使得研发流程全面在线化，有效缩小了跨区域协作的时空障碍，使得项目协同模式能够随时随地高效完成。随着服装企业对设计资源数字化的不断积累和沉淀，通过云端在线调用成千上万的版型、模型、面料数据和设计方案成为可能。这不仅使得设计效果可以即时可视化查看，在线进行版型验证和面料搭配效果的测试，也极大地提高了研发效率。
2)AI＋3D助力服装成衣成本节约
根据厦门一家时尚服饰品牌的统计，该品牌每年产生超过3000款样衣的浪费，每款样衣的平均打样成本约为1500元，导致每年物料成本的浪费高达450万元。通过在设计阶段运用AI技术模拟布料使用情况，优化裁剪方案，可以减少对实物样衣的需求，从而节约成本。此外，采用3D数字研发技术，设计师、版师和采购商等可以在线上对虚拟样衣进行沟通，实时在线修改版型和面料数据，省去反复修改实体样衣的环节，进一步降低企业的研发成本。同时，企业能够通过数据分析预测市场趋势，合理安排生产计划，避免因过量库存而导致的资源浪费。
3)AI与3D技术的结合引领服装产业新制造
与设计环节的改进相比，Style3D技术更深层次的价值在于将设计方案直接与工厂生产线相连接。以AI和3D设计为起点，Style3D铺展开一条服装产业互联网数字化升级的道路。基于服装数字研发，企业能够建立产品研发数据库，规范研发数据管理，便于设计资源的重复利用。同时，Style3D还自主研发了智能核价和自主BOM(物料清单)系统，使得在设计研发结束时即可同步计算出生产成本。数字样衣所附带的BOM数据不仅可以直接连接到智能制造工厂，还能为生产和销售的管理决策提供支持，增强供应链的快速响应能力。
4)AI降低服装研发门槛
通过利用人工智能工具，用户可以输入文本描述，包括所期望的服装款式、装饰细节以及特定特征，还有设计所用的材料等信息。这些工具能够生成多种设计方案供用户选择。一旦选定了满意的设计方案，用户可以继续使用AI进行迭代设计，或者直接在生成的设计上进行修改。这一过程在一定程度上降低了进入设计和服装研发领域的门槛，使得任何人都能够借助AI工具来绘制自己的创意，并迅速将这些创意转化为设计草图、原型乃至最终产品。
3、目前企业在AI应用遇到的问题，以及解决建议
近年来，尽管人工智能(AI)在纺织行业的生产领域已经开始应用，为该行业带来了前所未有的发展机遇，但同时，这一进程中的许多环节也遭遇了诸多挑战和问题。
1)数据
对于AI来说，数据的重要性不言而喻。服装行业面临的一个主要问题在于，过去我们所拥有的数据往往是非结构化和不完整的，无法满足多模态的需求。所谓多模态，指的是数据应涵盖文字、图像、线稿、版片以及3D模型。此外，在中文语言环境下，中文和行业术语的多义性问题需要得到解决，以实现统一性。除了依赖于过往积累的行业数据，Style3D正在积极开拓更多数据资源，并投入大量人力和精力于数据的积累工作。
2)模型
在AI模型方面，需要解决的挑战包括稳定性、可控性和安全性。除了持续优化AI模型外，企业还必须依赖于高质量的数据来实现模型更强的可控性和更高的安全性。除了依赖人工标注，Style3D还开发了一些自动化工具来进行数据清洗，以帮助提升安全性。
3)评估
对于AI模型而言，如何定义评估函数是一个关键问题。在服装行业，一方面，量化评价设计的好坏是困难的；另一方面，设计的标准化也颇具挑战，因为设计本身具有较强的主观性。Style3D拥有一支专业的设计师团队，并且正在探索如何定义评估指标，以开发出一个既合理又符合实际需求的评估模型。
人工智能(AI)正在重构产业架构和底层基座，重塑生产力与生产关系。发展智能经济成为产业转型升级、实现换道超车的重要机遇。
中国纺织行业把握人工智能机遇，需要回归本质，加强垂直领域攻关，实现重点场景应用突破，构筑丰富应用生态；把握人工智能风口，需要适度前瞻布局，整合碎片化场景，沉淀高质量数据，做好“AI+纺织”，将设计、制造、营销、品牌建设，架构于“大数据+大算力+强算法”之上。
在中国的纺织服装产业中，Style3D已成为智能化和数字化的标杆企业，逐渐被越来越多业内人士所了解。这家以“AI+3D”技术为驱动力的科技公司，致力于提供数字资产的创作、展示和协同工具及解决方案，助力全球时尚产业的数字化转型和创新进步。
通过其独特的设计软件、数字内容和协同平台的创新模式，Style3D为面辅料供应商、制造商、品牌商、电商平台以及教育机构等不同用户群体量身定制了多种解决方案。它利用AI和3D技术推动数字时尚新生态的构建，并促进可持续时尚的发展。
1、人工智能在企业中的关键应用场景
Style3D作为数字时尚的基础设施，致力于为服装产业提供从设计到生产全流程的数字化解决方案。随着AI技术的不断进步，Style3D凭借对产业特性和客户需求的深刻洞察，推出了一系列AI功能，包括AI款式分析、AI图案生成、AI版片生成、AI材质生成以及快速生成电商上新图等。接下来，我们将重点探讨AI技术在纺织服装企业的关键应用场景，以及它如何增强服装产业链的若干核心环节。
1)面料/工艺资源库
长期以来，服装设计师、面料供应商和开发商对面料的纹理和图案有着广泛的需求。过去，Style3D建立了一个庞大的资源库，支持搜索功能；而随着AI技术的引入，Style3D的AI模型在现有资源数据的基础上，进一步支持用户通过文字搜索来生成更多纹理和图案，从而帮助设计师和面料商更快地找到他们所需的效果。此外，Style3D还支持通过图片搜索来生成更多纹理和图案，用户只需上传一张他们偏好的风格图片，系统便能生成类似风格的纹理和图案。这一功能与成熟的图像生成技术相似，但Style3D的产品工具拥有基于行业积累的专有数据集。在工艺方面，客户可以利用AI技术，基于照片生成各种不同的工艺效果。例如，如果客户希望实现刺绣效果，AI可以用来生成相应的置换贴图(Displacement map)、凹凸贴图(Bump map)以及所需的矢量图等。
2)2D服装款式设计生成
利用Style3D产品，设计师能够通过输入各种提示(prompts)，迅速生成款式图，从而快速捕捉到早期的设计灵感。例如，设计师可以输入当前流行趋势的关键词；利用文本生成图像，或根据现有图像创造新的款式；上传多张图片以实现不同款式的融合；并且支持对现有款式进行二次编辑和重建。总体而言，Style3D旨在打造一个全面辅助设计师寻找灵感和优化设计的工具。在这方面，传统的图片生成工具往往难以满足对细节设计的需求。而Style3D特别开发了细节设计功能，涵盖工艺、元素、风格、色彩等多个方面，使设计师能够借助人工智能技术实现对服装细节的精心设计。
3)2.5D版型生成
在服装产业中，传统上版型设计是由专业的版师手工完成的。然而，随着人工智能技术的发展，现在可以通过AI将一张写实的图片、设计草图甚至文字输入，来生成相应的版型。然而，实现这一过程面临巨大的挑战，因为版型设计不仅需要与实际生产紧密相连，还必须包含大量详细信息，例如版片的形状、版片之间的缝合关系和工艺、版片与人体的相对位置、版片所用的面料类型、生产工艺以及辅料信息(如纽扣、拉链等)。这些要求背后需要大量的结构化数据支持，以及对服装制造流程的深刻理解。目前，Style3D AI产业模型正在攻克这一技术难题，开发AIGP(AI Generate Pattern)底层架构，以实现智能化的设计和制版过程。
4)3D模特姿态生成
从2.5D到3D，我们主要依赖图形学的仿真模拟技术。目前Style3D AI方面的应用主要针对3D人体姿态的生成。
5)2D视觉效果生成
在将3D视觉效果转换为2D的过程中，传统上主要依赖图形学的渲染技术，但这一方法往往难以达到高度逼真的效果。对于展示服装的模特上身图而言，逼真度不足会显著影响最终效果。然而，随着人工智能技术的发展，我们现在能够创造出更加栩栩如生的模特形象。Style3D开发的AI工具进一步扩展了这一能力，它能够根据用户需求生成具有不同脸型、发型、年龄和肤色的虚拟人脸。对于电子商务和服装品牌行业而言，利用AI技术可以迅速生成模特上身效果图片，这不仅大幅提高了工作效率，还有效降低了相关成本。
6)电商场景/背景生成
以往，关于服装在特定场景中(如秀场、实体店等)的呈现，需要依赖收集的大量场景照片，但这是有限的；而Style3D AI可以生成大量场景，结合模特展示，会带来更好的效果图。
2、AI应用的具体优势以及带来的变化
纺织服装产业，作为中国传统的万亿级产业，正面临数字化程度不足、业务体系庞大、产销脱节、生产周期漫长等发展瓶颈。凌迪Style3D深入挖掘产业链的关键环节，从服装供应链的起点——设计研发着手，利用AI和3D技术作为推动力，显著改善了原有的协作流程，并将服装研发的协作效率提升到了一个新的水平。
1)AI与3D技术助力服装研发效率的提升
在传统服装设计流程中，主要依赖于基于CAD的2D平面设计。这一流程包括设计师绘制设计图、版师确定版型和选择面料、与工厂沟通以制作实物样衣、邮寄样衣或亲自前往工厂进行审款、反复修改打样以及人工核算报价等步骤。AI技术的介入，能够帮助设计师迅速生成多种设计方案，从而减少手工绘图和样品制作所需的时间。3D设计技术的运用，实现了在线打版和数字样衣审款等环节，有效减少了重复劳动，提升了整体工作效率。
此外，Style3D的数字样衣使得研发流程全面在线化，有效缩小了跨区域协作的时空障碍，使得项目协同模式能够随时随地高效完成。随着服装企业对设计资源数字化的不断积累和沉淀，通过云端在线调用成千上万的版型、模型、面料数据和设计方案成为可能。这不仅使得设计效果可以即时可视化查看，在线进行版型验证和面料搭配效果的测试，也极大地提高了研发效率。
2)AI＋3D助力服装成衣成本节约
根据厦门一家时尚服饰品牌的统计，该品牌每年产生超过3000款样衣的浪费，每款样衣的平均打样成本约为1500元，导致每年物料成本的浪费高达450万元。通过在设计阶段运用AI技术模拟布料使用情况，优化裁剪方案，可以减少对实物样衣的需求，从而节约成本。此外，采用3D数字研发技术，设计师、版师和采购商等可以在线上对虚拟样衣进行沟通，实时在线修改版型和面料数据，省去反复修改实体样衣的环节，进一步降低企业的研发成本。同时，企业能够通过数据分析预测市场趋势，合理安排生产计划，避免因过量库存而导致的资源浪费。
3)AI与3D技术的结合引领服装产业新制造
与设计环节的改进相比，Style3D技术更深层次的价值在于将设计方案直接与工厂生产线相连接。以AI和3D设计为起点，Style3D铺展开一条服装产业互联网数字化升级的道路。基于服装数字研发，企业能够建立产品研发数据库，规范研发数据管理，便于设计资源的重复利用。同时，Style3D还自主研发了智能核价和自主BOM(物料清单)系统，使得在设计研发结束时即可同步计算出生产成本。数字样衣所附带的BOM数据不仅可以直接连接到智能制造工厂，还能为生产和销售的管理决策提供支持，增强供应链的快速响应能力。
4)AI降低服装研发门槛
通过利用人工智能工具，用户可以输入文本描述，包括所期望的服装款式、装饰细节以及特定特征，还有设计所用的材料等信息。这些工具能够生成多种设计方案供用户选择。一旦选定了满意的设计方案，用户可以继续使用AI进行迭代设计，或者直接在生成的设计上进行修改。这一过程在一定程度上降低了进入设计和服装研发领域的门槛，使得任何人都能够借助AI工具来绘制自己的创意，并迅速将这些创意转化为设计草图、原型乃至最终产品。
3、目前企业在AI应用遇到的问题，以及解决建议
近年来，尽管人工智能(AI)在纺织行业的生产领域已经开始应用，为该行业带来了前所未有的发展机遇，但同时，这一进程中的许多环节也遭遇了诸多挑战和问题。
1)数据
对于AI来说，数据的重要性不言而喻。服装行业面临的一个主要问题在于，过去我们所拥有的数据往往是非结构化和不完整的，无法满足多模态的需求。所谓多模态，指的是数据应涵盖文字、图像、线稿、版片以及3D模型。此外，在中文语言环境下，中文和行业术语的多义性问题需要得到解决，以实现统一性。除了依赖于过往积累的行业数据，Style3D正在积极开拓更多数据资源，并投入大量人力和精力于数据的积累工作。
2)模型
在AI模型方面，需要解决的挑战包括稳定性、可控性和安全性。除了持续优化AI模型外，企业还必须依赖于高质量的数据来实现模型更强的可控性和更高的安全性。除了依赖人工标注，Style3D还开发了一些自动化工具来进行数据清洗，以帮助提升安全性。
3)评估
对于AI模型而言，如何定义评估函数是一个关键问题。在服装行业，一方面，量化评价设计的好坏是困难的；另一方面，设计的标准化也颇具挑战，因为设计本身具有较强的主观性。Style3D拥有一支专业的设计师团队，并且正在探索如何定义评估指标，以开发出一个既合理又符合实际需求的评估模型。
