Unter der großen Welle von ChatGPT hat AIGC begonnen, die Modebranche zu verändern

Fünf Tage nachdem es online ging, überstieg die Zahl der Nutzer eine Million und in zwei Monaten überstieg sie 100 Millionen ... Dies ist der Startrekord von ChatGPT, dem „Spitzenreiter“ im Technologiekreis, der den Auslöser war Der AIGC-Trend hält bis heute an. Der allmächtige Dialog und die exquisiten Zeichnungen, die in Sekundenschnelle erstellt werden und allgemein als „müde KI-Arbeiter“ bekannt sind, machen echten Arbeitern Angst.

Tatsächlich ist künstliche Intelligenz im Wesentlichen ein technisches Werkzeug. Hinter den Herausforderungen verbergen sich größere Chancen. Unternehmer sind begeistert davon, wie sie diese mit KI kombinieren können, um Effizienz und Produktivität zu steigern, während immer mehr intelligente Mitarbeiter aktiv KI-Anwendungen erlernen, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. Die durch KI neu definierte Arbeitsweise macht Unternehmen auch stärker von Kreativen abhängig, die Veränderungen aktiv annehmen und Arbeitsmodelle im neuen Zeitalter etablieren.

In einer Branche, die verrückt nach Effizienz und Produktivität ist, muss Mode im Vordergrund stehen. Wie wird AIGC also von der Modebranche genutzt? Welche Stärkung wird es den Designern bringen? Wie können Bekleidungsunternehmen, die sich der Digitalisierung verschrieben haben, die Chancen von AIGC nutzen? Oder hier können wir Ihnen einige Antworten geben:

Die Modebranche ist eine sehr geeignete Branche für die Implementierung von AIGC.

Werfen wir zunächst einen Blick auf die Grundprinzipien der Modebranche: Im Wesentlichen die Modebranche setzt auf eine Vielzahl „neuer Innovationen“ – Eine Branche, die den Konsum antreibt. Hier geht es Frauen, die immer denken, sie hätten ein Kleidungsstück weniger in ihrem Kleiderschrank, vielleicht genauso. Aus Sicht von Konsumentenporträts bestimmen zunehmend personalisierte Bekleidungsbedürfnisse auch die natürlichen, nicht standardmäßigen Eigenschaften von Bekleidungsprodukten. Um den vielfältigen Konsumbedürfnissen der Bekleidungskonsumenten gerecht zu werden, müssen Bekleidungsmarken aktiv Multi-SKU-Strategien verfolgen. Am Beispiel einer weltweit führenden Instant-E-Commerce-Plattform für Mode liegt die tägliche Nachfrage nach neuen Produkten bei 5.000 bis 6.000 SKUs. Es genügt zu erkennen, dass „kontinuierliche Kreation“ ein Modestreben ist, das nie aufhört.

Gleichzeitig weist die Modebranche noch eine weitere Besonderheit auf: Sie ist eine Branche, die „Annäherungen“ nutzt, um Ideen zu liefern. In mehreren Filmen über Mode, sei es „Dior und ich“ oder „Coco Chanel“, haben wir das künstlerische Bild der Geburt eines Kleidungsstücks gesehen: Ein Designmeister findet Inspiration, zeichnet auf der Grundlage der Inspiration eine Skizze und Darauf aufbauend arbeiten das gesamte Produktionsteam und die Designer zusammen, um durch die Kombination von Stoffen, Accessoires und Technologie schließlich ein hochwertiges Kleidungsstück zu präsentieren. Hier kommt es vor allem auf die „Inspiration“ des Meisters an, und was er zeichnet, ist auch eine „Skizze“. Die Besonderheit der Modebranche besteht darin, dass sie äußerst kreativ ist und diese kreativen Ideen oft eine gewisse Genauigkeitstoleranz aufweisen, was auch mit den Merkmalen aktueller AIGC-Anwendungen übereinstimmt.

Die Modebranche blickt auf eine lange Geschichte zurück und hat eine komplette Industriekette gebildet, von den Rohstoffen über Design und Produktion bis zum Verkauf der fertigen Produkte, mit einer großen Menge strukturierter Daten. Nehmen Sie als Beispiel die Pantone-Farbkarte, eine Farbe, die häufig in der Modebranche verwendet wird. Die neue Version der TPG-Farbkarte für Bekleidung und Textilien umfasst 2.310 Farben, die keine metallischen Farbkarten und Farbbrückenkarten enthalten. Hinter diesen scheinbar subjektiven Kleidungsfarben stehen tatsächlich 2310 eindeutige Standardfarbnummern. Es sind diese strukturierten Daten, die den Grundstein für die Anwendung von AIGC in der Bekleidungsindustrie legen.

Unter dem Streben nach extremer Effizienz und dem Bedarf an viel Kreativität entwickelt sich die Modebranche zum besten Experimentierfeld für die AIGC-Implementierung.

Welche Unternehmen können AIGC in der Modebranche implementieren?

Auf der Implementierungsebene werden führende Unternehmen, die die Modedigitalisierung unterstützen, über professionelles Szenenverständnis, eine gute Datenbank und kontinuierliche Modellforschungs- und -entwicklungsfähigkeiten verfügen, in der Lage sein, AIGC in der Modebranche zu implementieren.

Wir sehen ein führendes inländisches Unternehmen, das sich auf die Digitalisierung der Bekleidungsindustrie konzentriert und gerade eine AIGC-basierte Anwendung veröffentlicht hat – Lingdi Style3D. Nach offiziellen Angaben ist Style3D der weltweit führende Anbieter digitaler 3D-Lösungen mit Schwerpunkt auf der Bekleidungsindustrie. Es handelt sich um ein Unternehmen, das die gesamte Kette der Bekleidungsindustrie bedient, darunter Stoffhändler, Accessoire-Händler, Designhersteller und Markeninhaber, und eine große Menge strukturierter Daten gesammelt hat.

Die Emergenzfähigkeit von AIGC hängt stark von der Unterstützung einer großen Menge strukturierter Daten ab. Obwohl die derzeit auf dem Markt befindlichen KI-Modelle Anwendungseffekte in mehreren Szenarien und Bereichen erzielen können, sind sie nicht die optimale Lösung dafür Vertikale Modebranche. Der Grund liegt zum einen in der Professionalität der Daten, zum anderen in der Modellkonvergenzregion.

Als wir mit Style3D-Modellen in Kontakt kamen, sahen wir, dass sie ihr Modell als „Style3D-Industriemodell“ definierten und sagten, dass sie über vollständige Eingabeaufforderungen verfügten, die für die Bekleidungsindustrie geeignet seien, sowie über branchenbasierte Modelle. Das Folgende ist ein einfacher Test, der auf neuen Bildern zum Thema E-Commerce basiert:

Geben Sie eine komplexe und spezifische Beschreibung eines bestimmten Kleidungsstücks ein: „Kleid mit Virago-Ärmeln, Ärmel in Lotuswurzelform, komplizierte Stoffdetails, Bild aus dem Modeproduktkatalog, Studiobeleuchtung“. , Vorderansicht, quadratisches Bild“. Um es einfach auszudrücken: Was wir erzeugen wollen, ist ein Kleid mit Lotusärmeln. Wenn die Eingabeaufforderungen konsistent sind und das Modell unterschiedlich konvergiert, führt eine geringfügige Abweichung zu unterschiedlichen Ergebnissen.

Das Folgende ist ein 3D-Lotus-Ärmelkleid, das mit dem Style3D-Industriemodell erstellt wurde und von einer Modelldarstellung des Lotus begleitet wird. verbundene Ärmel, die mit einem der beliebtesten KI-Bilderzeugungstools generiert wurden:

Es ist zu erkennen, dass das vom Style3D-Modell generierte Kleid eher den in der Beschreibung beschriebenen geknoteten Ärmeln entspricht Bekleidungsindustrie. Mit einer großen Menge strukturierter Daten, die für das Bekleidungsdesign geeignet sind, einer umfangreichen Bekleidungsmodellbibliothek und einer selbst entwickelten leistungsstarken und hochentwickelten Simulations-Engine kann Style3D genauere Bekleidungsarbeiten generieren, die den Designstandards entsprechen. Man kann sagen, dass die Daten und Modelle vertikaler Branchen die Grundlage von AIGC-Anwendungen und eine Voraussetzung für die Betreuung von Kunden in vertikalen Branchen sind.

Wie kann ich AIGC beim Kleidungsdesign unterstützen lassen?

Im Rahmen des von AIGC verursachten Karnevals freuen wir uns tatsächlich darauf, wie Style3D sagte, Modelle auf Industrieniveau zu erstellen, um der Branche zu dienen.

Der Herstellungsprozess eines Kleidungsstücks ist oft ein Prozess, bei dem subjektive Vorstellungen ständig durch Daten überprüft werden, was schnelle Änderungen und wiederholte Designs erfordert. Mit anderen Worten: Die SKU muss die richtige Breite und Tiefe haben. Während sich die gesamte Industriekette von trendorientierter Kleidung über Musterkleidung bis hin zum tatsächlichen Markteintritt bewegt, stehen Unternehmen daher ständig vor Effizienz- und Kostenherausforderungen. Künstliche Intelligenz kann in vielen Szenarien in der Bekleidungsindustrie eine größere Rolle spielen.

Wir haben die am häufigsten verwendeten neuen E-Commerce-Szenarien basierend auf dem Style3D-Industriemodell zum Ausprobieren ausgewählt. Klicken Sie auf das Video, um die vollständige Anwendung anzuzeigen:

• Zunächst können die verschiedenen Komponenten generiert werden über die Style3D AI-Anwendung, nämlich Stoffmuster, Accessoires-Design, Muster usw. Wir können sehen, dass eine Eingabeaufforderung, die den Fachbegriffen der Branche entspricht, in Verbindung mit einem auf Branchendaten basierenden Modell verschiedene strukturierte Elemente genau generieren kann, die für die Branche geeignet sind.
• Nachdem die „Komponenten“, aus denen ein Kleidungsstück besteht, vollständig verfügbar sind und frei ausgetauscht werden können, kann Style3D AI nun schnell ein digitales 3D-Kleidungsstück erstellen, indem es die Silhouette selbst verwendet und es nach Bedarf ändert geändert.
• Dann besteht der nächste Schritt darin, automatisch die digitale Person zu generieren, die das Kostüm tragen wird. Mit dem KI-generierten „Körper enthaltenden Avatar“ können Designer den Körpertyp, das Alter, die Frisur, die Hautfarbe usw. eines digitalen Menschenmodells auf der Plattform je nach Bedarf definieren und letztendlich ein äußerst realistisches digitales Modell erstellen.

• Fügen Sie schließlich je nach den Attributen verschiedener Marken unterschiedliche Hintergründe hinzu und zeigen Sie diese mit digitalen Menschen an. Dies ist ein neues Produktbild, das direkt für E-Commerce-Produkte verwendet werden kann.

Auf dieser Basis können auch verschiedene Marketingmaterialien, die für verschiedene Plattformen geeignet sind, basierend auf KI effizient generiert und je nach Bedarf in mehreren Szenarien ersetzt werden. Darüber hinaus erfolgt diese Erzeugung selbst im Industriemodell, wodurch sich die Gesamterzeugungsgeschwindigkeit direkt erhöht.

Es ist erwähnenswert, dass digitale Kleidung, die auf der Grundlage des Style3D-Industriemodells generiert wurde, nicht nur in E-Commerce-Szenarien, sondern auch in der virtuellen Welt von Metaverse verwendet werden kann und die direkt verbundene Produktion vollständig unterstützt.

Wir können uns vorstellen, dass es eine enorme Ermächtigung für die gesamte Bekleidungsindustrie sein wird, wenn mehr Szenen umgesetzt werden:

Zuallererst bietet es jedem Verbraucher eine reichhaltigere Produktauswahl. Die KI ermöglicht mehr Auswahlmöglichkeiten für die Komponenten des Produkts, und dann bietet das Produkt selbst auch mehr Kombinationsmöglichkeiten. Zweitens gibt es große Unterstützung für Kreative. KI kann Designern dabei helfen, die Grenzen kreativer Quellen zu erweitern, sich mehr auf den Output der Kreativität selbst zu konzentrieren und das Design eines Kleidungsstücks mit mehr Inspiration zu vervollständigen.

In Bezug auf weitere soziale Auswirkungen wird AIGC die Bedürfnisse der Verbraucher und die Produktionsmöglichkeiten unendlich näher bringen. Wir können davon ausgehen, dass die gesamte produzierte Kleidung kein Abfall ist. Der eigentliche Abfall ist der nicht verbrauchbare Bestand und die dafür investierten Ressourcen. AIGC wird es Produktentwicklern ermöglichen, Markttrends besser zu erfassen und Marktbedürfnisse zu erfüllen.

Nach der Kommunikation mit Style3D glauben wir, dass künstliche Intelligenz in der Modebranche in Zukunft in der Lage sein wird, sich wiederholende Aufgaben zu übernehmen und kreativem Personal wie Designern und Schnittmachern besser zu dienen.

Wir freuen uns auch auf die Entstehung größerer Modelle der Dienstleistungsbranche, die umgesetzt werden können, damit AIGC die Entwicklung der Produktivität wirklich fördern kann.

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