


Di bawah gelombang hebat ChatGPT, AIGC telah mula mengubah industri fesyen
Lima hari selepas ia dilancarkan, bilangan pengguna melebihi satu juta, dan dua bulan melebihi 100 juta... Ini adalah rekod pelancaran ChatGPT, "pemimpin teratas" dalam kalangan teknologi, yang mencetuskan kegilaan AIGC yang berterusan sehingga kini. Dialog mahakuasa dan lukisan indah yang dihasilkan dalam beberapa saat, biasanya dikenali sebagai "pekerja AI yang letih" membuatkan pekerja sebenar berasa cemas.
Malah, kecerdasan buatan pada asasnya adalah alat teknikal di sebalik cabaran, terdapat peluang yang lebih besar. Usahawan teruja tentang cara menggabungkannya dengan AI untuk mempercepatkan kecekapan dan produktiviti, manakala semakin ramai pekerja pintar sedang giat mempelajari aplikasi AI untuk meningkatkan keupayaan mereka. Cara kerja yang ditakrifkan semula oleh AI juga menjadikan perusahaan lebih bergantung kepada pencipta yang secara aktif menerima perubahan dan mewujudkan model kerja dalam era baharu.
Dalam industri yang gila mengejar kecekapan dan produktiviti, fesyen mesti berada di hadapan. Jadi, bagaimanakah AIGC akan digunakan oleh industri fesyen? Apakah pemerkasaan yang akan dibawa kepada pereka bentuk? Bagaimanakah syarikat pakaian yang telah dibaptiskan oleh pendigitalan boleh merebut peluang AIGC? Atau di sini boleh memberi anda beberapa jawapan:
Industri fesyen adalah industri yang sangat sesuai untuk pelaksanaan AIGC
Pertama sekali, mari kita lihat yang pertama prinsip industri fesyen: intipati Di atas, industri fesyen ialah industri yang bergantung pada sejumlah besar "produk baharu" untuk memacu penggunaan. Di sini, wanita yang selalu berfikir bahawa terdapat kurang satu item pakaian dalam almari pakaian mereka mungkin merasakan perkara yang sama. Dari perspektif potret pengguna, keperluan pakaian yang semakin diperibadikan juga menentukan sifat semula jadi bukan standard produk pakaian. Untuk memenuhi keperluan penggunaan terpelbagai pengguna pakaian, jenama pakaian mesti aktif melaksanakan strategi berbilang SKU. Mengambil platform e-dagang fesyen segera global yang terkemuka sebagai contoh, permintaan harian untuk produk baharu ialah 5,000-6,000 SKU. Cukuplah untuk melihat bahawa "penciptaan berterusan" adalah mengejar fesyen yang tidak pernah berhenti.
Pada masa yang sama, industri fesyen juga mempunyai ciri lain: ia adalah industri yang menggunakan "penghampiran" untuk menyampaikan idea. Dalam beberapa filem tentang fesyen, sama ada "Dior and I" atau "Coco Chanel", kami telah melihat gambaran artistik kelahiran sehelai pakaian: seorang pakar reka bentuk mencari inspirasi, melukis lakaran berdasarkan inspirasi, dan kemudian membina di atasnya. Seluruh pasukan pengeluaran dan pereka bekerjasama untuk akhirnya mempersembahkan pakaian mewah melalui gabungan fabrik, aksesori dan teknologi. Di sini, perkara yang paling penting ialah "inspirasi" tuan, dan apa yang dilukisnya juga adalah "lakaran". Kekhususan industri fesyen ialah ia sangat didorong kreatif, dan idea kreatif ini selalunya mempunyai toleransi tertentu untuk ketepatan , yang juga selaras dengan ciri AIGC semasa aplikasi.
Industri fesyen mempunyai sejarah yang panjang dan telah membentuk rantaian industri yang lengkap, daripada bahan mentah kepada reka bentuk dan pengeluaran kepada jualan produk siap, dengan sejumlah besar data berstruktur. Ambil kad warna Pantone, warna yang biasa digunakan dalam industri fesyen, sebagai contoh Versi baharu kad warna TPG pakaian dan tekstil mempunyai 2,310 warna, yang tidak termasuk kad warna metalik dan kad jambatan warna. Warna pakaian yang kelihatan subjektif ini sebenarnya mempunyai 2310 nombor warna standard yang jelas di belakangnya. Data berstruktur inilah yang meletakkan asas untuk aplikasi AIGC dalam industri pakaian.
Di bawah usaha mencapai kecekapan melampau dan keperluan untuk banyak kreativiti, industri fesyen menjadi medan eksperimen terbaik untuk pelaksanaan AIGC.
Apakah jenis syarikat yang boleh melaksanakan AIGC dalam industri fesyen?
Dari peringkat pelaksanaan, syarikat terkemuka yang menyediakan perkhidmatan pendigitalan fesyen, mempunyai pemahaman adegan profesional, pangkalan data yang baik dan keupayaan pembangunan model yang berterusan, akan mempunyai keupayaan untuk melaksanakan AIGC dalam industri fesyen.
Kami telah melihat sebuah syarikat domestik terkemuka yang memfokuskan pada pendigitalan industri pakaian dan baru sahaja mengeluarkan aplikasi berasaskan AIGC - Lingdi Style3D. Menurut maklumat rasmi, Style3D ialah penyedia penyelesaian digital 3D terkemuka di dunia yang memberi tumpuan kepada perkhidmatan industri pakaian. Ia ialah perusahaan yang menyediakan perkhidmatan kepada keseluruhan rangkaian industri pakaian, termasuk peniaga fabrik, pedagang aksesori, pengeluar reka bentuk dan pemilik jenama, dan telah mengumpulkan sejumlah besar data berstruktur.
Keupayaan kemunculan AIGC sangat bergantung pada sokongan sejumlah besar data berstruktur Walaupun model AI yang kini berada di pasaran boleh mencapai kesan aplikasi dalam pelbagai senario dan bidang. mereka tidak sesuai untuk industri fesyen menegak Bukan penyelesaian yang optimum. Sebabnya, di satu pihak, profesionalisme data, dan di sisi lain, wilayah penumpuan model.
Apabila kami berhubung dengan model Style3D, kami melihat bahawa mereka mentakrifkan model mereka sebagai "model industri Style3D" dan mengatakan bahawa mereka mempunyai gesaan lengkap yang sesuai untuk industri pakaian, serta model berasaskan industri. Berikut ialah ujian mudah berdasarkan gambar baharu di e-dagang:
Masukkan penerangan yang kompleks dan khusus tentang pakaian tertentu "pakaian lengan virago, lengan berbentuk akar teratai, butiran fabrik yang rumit , imej katalog produk fesyen, pencahayaan studio, pandangan hadapan, imej segi empat sama”. Secara ringkasnya, apa yang kita ingin hasilkan ialah gaun lengan teratai. Apabila gesaan adalah konsisten dan model menumpu secara berbeza, sisihan sedikit akan menghasilkan hasil yang berbeza.
Berikut ialah dua gambar hasil yang di sebelah kiri ialah skirt lengan bercantum teratai 3D yang dihasilkan oleh model industri Style3D dan dipasangkan dengan pemaparan model dijana menggunakan salah satu gambar AI yang paling popular Gambar model lengan bergoyang yang dihasilkan oleh alat:
Anda boleh lihat Style3D Pakaian yang dihasilkan oleh model itu lebih sesuai dengan lengan sendi teratai yang diterangkan dalam industri pakaian. Dengan sejumlah besar data berstruktur yang sesuai untuk reka bentuk pakaian, perpustakaan model pakaian yang kaya dan enjin simulasi yang berkuasa dan canggih yang dibangunkan sendiri, Style3D boleh menjana karya pakaian yang lebih tepat yang memenuhi piawaian reka bentuk. Boleh dikatakan bahawa data dan model industri menegak adalah asas aplikasi AIGC dan prasyarat untuk melayani pelanggan dalam industri menegak.
Bagaimana cara menggunakan AIGC untuk membantu dalam reka bentuk pakaian?
Di bawah karnival yang disebabkan oleh AIGC, perkara yang sebenarnya kami nantikan ialah, seperti yang dikatakan Style3D, untuk mencipta model peringkat industri untuk berkhidmat kepada industri.
Proses pembuatan sehelai pakaian selalunya merupakan proses di mana idea subjektif sentiasa disahkan oleh data, memerlukan perubahan pantas dan reka bentuk berulang. Dengan kata lain, SKU perlu mempunyai lebar dan kedalaman yang betul. Oleh itu, apabila keseluruhan rantaian industri beralih daripada berasaskan trend kepada pakaian sampel kepada kemasukan pasaran sebenar, syarikat sentiasa menghadapi cabaran kecekapan dan kos. Kecerdasan buatan boleh memainkan peranan yang lebih besar dalam banyak senario dalam industri pakaian.
Kami memilih senario e-dagang baharu yang paling banyak digunakan berdasarkan model industri Style3D dan mencubanya Klik pada video untuk melihat aplikasi penuh:
- Pertama, melalui aplikasi Style3D AI, pelbagai komponen boleh dihasilkan iaitu corak fabrik, rekaan aksesori, corak dan sebagainya. Kita dapat melihat bahawa gesaan yang mematuhi syarat profesional industri, ditambah dengan model berdasarkan data industri, boleh menjana pelbagai elemen berstruktur yang sesuai untuk industri dengan tepat.
- Selepas "bahagian" yang membentuk sehelai pakaian tersedia sepenuhnya dan boleh digantikan secara bebas, Style3D AI kini boleh menghasilkan sehelai pakaian dengan cepat menggunakan siluet 3D itu sendiri pakaian digital dan ubah suai gaya mengikut keperluan.
- Kemudian langkah seterusnya ialah menjana secara automatik orang digital yang akan memakai kostum itu. "Avatar yang mengandungi badan" yang dijana oleh AI akan membolehkan pereka bentuk menentukan jenis badan, umur, gaya rambut, warna kulit, dll. model manusia digital pada platform mengikut keperluan, dan akhirnya menghasilkan model digital yang sangat realistik.
- Akhir sekali, tambah latar belakang yang berbeza mengikut atribut jenama yang berbeza, digabungkan dengan orang digital Paparan ialah imej produk baharu yang boleh digunakan terus pada produk e-dagang.
Atas dasar ini, pelbagai bahan pemasaran yang sesuai untuk platform berbeza boleh dijana dengan cekap berdasarkan AI dan digantikan dalam berbilang senario mengikut keperluan. Lebih-lebih lagi, generasi ini sendiri dijalankan dalam model perindustrian, secara langsung meningkatkan kelajuan penjanaan keseluruhan.
Perlu dinyatakan bahawa pakaian digital yang dihasilkan berdasarkan model industri Style3D bukan sahaja boleh digunakan dalam senario e-dagang, tetapi juga dalam dunia maya Metaverse, dan menyokong sepenuhnya sambungan langsung Pengeluaran.
Kita boleh bayangkan jika lebih banyak adegan dilaksanakan, ia akan menjadi pemerkasaan besar untuk seluruh industri pakaian:
Pertama sekali, ia memberikan setiap pengguna pilihan produk yang lebih kaya AI membolehkan lebih banyak pilihan untuk komponen produk, dan kemudian produk itu sendiri juga mempunyai lebih banyak kombinasi. Kedua, terdapat sokongan besar untuk kreatif. AI boleh membantu pereka bentuk mengembangkan sempadan sumber kreatif, lebih menumpukan pada output kreativiti itu sendiri dan melengkapkan reka bentuk sehelai pakaian dengan lebih banyak inspirasi.
Dari segi kesan sosial selanjutnya, AIGC akan mendekatkan keperluan dan keupayaan pengguna secara tidak terhingga . Kita boleh membuat andaian bahawa jika semua pakaian yang dihasilkan boleh dimakan, ia bukanlah satu pembaziran. AIGC akan membolehkan pencipta produk memahami arah aliran pasaran dengan lebih baik dan memenuhi keperluan pasaran.
Selepas berkomunikasi dengan Style3D, kami percaya bahawa dalam industri fesyen, kecerdasan buatan akan dapat mengambil lebih banyak tugas berulang pada masa hadapan dan memberi perkhidmatan yang lebih baik kepada kakitangan kreatif seperti pereka bentuk dan pembuat corak.
Kami juga tidak sabar untuk melihat kemunculan lebih banyak model berskala besar industri perkhidmatan yang boleh dilaksanakan, membolehkan AIGC benar-benar menggalakkan pembangunan produktiviti.
Atas ialah kandungan terperinci Di bawah gelombang hebat ChatGPT, AIGC telah mula mengubah industri fesyen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Perintah shutdown CentOS adalah penutupan, dan sintaks adalah tutup [pilihan] [maklumat]. Pilihan termasuk: -h menghentikan sistem dengan segera; -P mematikan kuasa selepas penutupan; -r mulakan semula; -T Waktu Menunggu. Masa boleh ditentukan sebagai segera (sekarang), minit (minit), atau masa tertentu (HH: mm). Maklumat tambahan boleh dipaparkan dalam mesej sistem.

Panduan Lengkap untuk Memeriksa Konfigurasi HDFS Dalam Sistem CentOS Artikel ini akan membimbing anda bagaimana untuk memeriksa konfigurasi dan menjalankan status HDFS secara berkesan pada sistem CentOS. Langkah -langkah berikut akan membantu anda memahami sepenuhnya persediaan dan operasi HDFS. Sahkan Pembolehubah Alam Sekitar Hadoop: Pertama, pastikan pembolehubah persekitaran Hadoop ditetapkan dengan betul. Di terminal, laksanakan arahan berikut untuk mengesahkan bahawa Hadoop dipasang dan dikonfigurasi dengan betul: Hadoopversion Semak fail konfigurasi HDFS: Fail konfigurasi teras HDFS terletak di/etc/hadoop/conf/direktori, di mana core-site.xml dan hdfs-site.xml adalah kritikal. gunakan

Dasar sandaran dan pemulihan Gitlab di bawah sistem CentOS untuk memastikan keselamatan data dan pemulihan, Gitlab pada CentOS menyediakan pelbagai kaedah sandaran. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah sandaran biasa, parameter konfigurasi dan proses pemulihan secara terperinci untuk membantu anda menubuhkan strategi sandaran dan pemulihan GitLab lengkap. 1. Backup Manual Gunakan Gitlab-Rakegitlab: Backup: Buat Perintah untuk Melaksanakan Backup Manual. Perintah ini menyokong maklumat utama seperti repositori Gitlab, pangkalan data, pengguna, kumpulan pengguna, kunci, dan kebenaran. Fail sandaran lalai disimpan dalam direktori/var/opt/gitlab/sandaran. Anda boleh mengubah suai /etc /gitlab

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Memasang MySQL pada CentOS melibatkan langkah -langkah berikut: Menambah sumber MySQL YUM yang sesuai. Jalankan YUM Pasang Perintah MySQL-Server untuk memasang pelayan MySQL. Gunakan perintah mysql_secure_installation untuk membuat tetapan keselamatan, seperti menetapkan kata laluan pengguna root. Sesuaikan fail konfigurasi MySQL seperti yang diperlukan. Tune parameter MySQL dan mengoptimumkan pangkalan data untuk prestasi.

Panduan Lengkap untuk Melihat Log Gitlab Di bawah Sistem CentOS Artikel ini akan membimbing anda bagaimana untuk melihat pelbagai log Gitlab dalam sistem CentOS, termasuk log utama, log pengecualian, dan log lain yang berkaitan. Sila ambil perhatian bahawa laluan fail log mungkin berbeza -beza bergantung pada versi GitLab dan kaedah pemasangan. Jika laluan berikut tidak wujud, sila semak fail Direktori Pemasangan dan Konfigurasi GitLab. 1. Lihat log Gitlab utama Gunakan arahan berikut untuk melihat fail log utama aplikasi GitLabRails: Perintah: Sudocat/var/Log/Gitlab/Gitlab-Rails/Production.log Perintah ini akan memaparkan produk

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
