数智融合环境下AIGC在鞋靴设计中的应用与发展

伏邦国，章宇

（1.广东白云学院，广东 广州 510450；2.苏州工艺美术职业技术学院，江苏 苏州 215104）

0 引言

鞋靴设计是一个历史悠久的行业，它的发展一直受到时尚趋势、功能需求和生产技术的影响。随着数智融合时代的到来，数字技术的应用正在彻底改变鞋靴设计行业的格局[1]。人工智能生成设计和计算（AIGC）技术是这一数字技术浪潮中的一部分，它为鞋靴设计带来了前所未有的机遇。AIGC 技术不仅可以加速设计过程，还可以提高设计的个性化程度，降低生产成本，改善产品质量，同时也为市场预测提供更准确的数据支持。鞋类设计制造商Nicoline Van Enter 研究如何运用AI 去生产制造鞋类产品，为本地鞋类制造商提供解决方案，目前主要运用Dall.E 和Midjourney 作为AI 工具探索应用到鞋类的产品研发中。

1 数智融合环境下AIGC 技术概述

随着数字化和智能化技术的快速发展，数智融合环境下的AIGC（人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的融合）技术也日益受到人们的关注。AIGC 技术是一种创新型的技术，它通过将人工智能、大数据、云计算和5G 等技术进行深度融合，实现了更高的智能化水平、更强的计算能力、更高效的数据处理能力以及更广泛的应用场景[2]。

AIGC 技术是人工智能领域中的一种分支，它结合了机器学习和深度学习等技术，通过训练大量数据来自动生成具有特定目标或任务的设计方案。在数智融合环境下，AIGC 技术的基本原理包括数据预处理、模型训练和生成设计三个主要步骤[3]。

首先，数据预处理是AIGC 技术的关键一步，它涉及到对大量数据的清洗、标注和组织。在这个过程中，AIGC 技术会从海量的数据中提取出与特定任务或目标相关的特征，并将这些特征整理成适合机器学习算法的数据集。

其次，模型训练是AIGC 技术的核心部分。在这个阶段，AIGC 技术会使用深度学习算法对预处理后的数据集进行训练，通过学习数据的内在结构和规律来逐渐提高生成设计方案的能力。经过训练的模型可以自动识别出设计方案中的关键要素，并能够根据不同的任务或目标生成最优化的设计方案。

最后，生成设计是AIGC 技术的最终目标。当模型训练完成后，AIGC 技术会根据特定的任务或目标自动生成设计方案。这些设计方案可以是鞋靴的样式、颜色、材料和功能等方面的创新，也可以是根据市场需求预测未来流行趋势的建议。

2 AIGC 技术在鞋靴设计中的应用

2.1 数据收集及分析

在鞋靴设计中应用AIGC 技术，需要收集并分析大量关于鞋靴的数据，包括设计元素和消费者购买行为及喜好。通过深度学习和机器学习算法，AIGC 技术可以提取出有用的信息[4]。数据收集与分析扮演着至关重要的角色，为设计师提供丰富的参考信息，帮助更深入地理解市场状况和消费者需求。数据来源包括内部和外部数据，清洗和预处理确保数据的准确性和可用性。数据探索环节帮助设计师发现数据中的模式、趋势和关联，进一步揭示有价值的信息。用户调查和反馈分析了解用户对产品的满意度和改进建议，有助于优化设计和提升用户满意度。科学的数据驱动决策使设计师更好地理解市场需求和消费者喜好，提高设计的效率和多样性，使鞋靴设计更加智能化、高效化和市场导向化。

2.2 设计生成

2.2.1 设计自动化

AIGC（人工智能生成设计和计算）技术在鞋靴设计领域的应用代表了一项革命性的进步。它可以通过对大量数据的分析，自动生成具有创新性的鞋靴设计方案。设计方案自动化生成主要是以“prompt”为基础的AI 生成器[3]。目前AI 生成器的主要功能和逻辑，以输入文字或者图片，通过AI 生成器生成对应的图片信息。通过“prompt”生成的设计方案不仅在样式和颜色上具有吸引力，而且在材料和功能上也具有新颖性。例如，AIGC 设计生成中，系统可以根据多种输入数据，如鞋靴种类、设计风格、用户需求、和品牌定位，生成各种创意设计方案，涵盖了鞋底、鞋面、鞋跟、鞋带等各个设计元素。这些生成的设计方案不仅能够满足市场需求，还可以根据消费者的需求和流行趋势，自动生成符合市场需求的鞋靴设计。

AIGC 的设计生成不仅仅是简单的自动化设计过程，它还具备了深度的智能和创意性。通过机器学习算法，系统可以学习和模仿人类设计师的思维过程，了解设计的原则和审美标准。这使得AIGC 系统能够生成与人类设计师同等水平的创意设计，甚至在某些情况下超越人类的创造力。AIGC 技术还可以根据不同的目标受众和品牌要求，生成多样化的设计选择，从传统经典到前卫潮流，满足不同消费者群体的需求。

2.2.2 设计个性化

设计生成的过程还具有高度的个性化潜力。通过分析消费者的偏好、购买历史和反馈信息，AIGC 系统可以生成定制化的设计方案，以满足个性化需求。这种个性化设计的能力在时尚行业中尤为重要，因为消费者越来越追求独特性和与众不同。AIGC技术的设计生成可以使每个消费者感到产品是专门为他们而设计的，从而提高了用户满意度和忠诚度。

2.2.3 加速设计流程

AIGC 设计生成还有助于加速设计流程。传统的设计过程可能需要数周甚至数月的时间，而AIGC 技术可以在短时间内生成多个设计方案。这不仅提高了设计师的工作效率，还有助于更快地将产品推向市场。这对于应对市场快速变化和不断涌现的时尚趋势非常重要。此外，AIGC 技术还可以减少设计中的人为错误，提高了设计的准确性和一致性，有助于降低生产成本。虽然AIGC 技术在设计生成中发挥了巨大作用，但它仍需要与人类设计师的智慧和审美相结合，以创造最终令人满意的产品。

2.3 材料选择与优化

AIGC 技术也可以用于鞋靴的材料选择和优化。通过对材料的特性、成本和环保性等因素进行分析，AIGC 技术可以自动选择最合适的材料，并优化材料的组合方式。这不仅可以提高鞋靴的质量和性能，还可以降低生产成本和环保压力。

2.4 虚拟展示与互动体验

随着数字化技术的发展，AIGC 技术在鞋靴设计中还可以实现虚拟展示和互动体验的功能。通过利用3D 技术和虚拟现实技术，AIGC 技术可以生成逼真的鞋靴模型，并在虚拟环境中进行展示。这不仅可以使设计师和消费者更好地预览鞋靴的设计效果，还可以实现消费者与产品的互动体验。例如，消费者可以通过虚拟试穿技术，在购买前体验到鞋靴的舒适度和搭配效果，从而更好地做出购买决策。

2.5 新媒体推广

在鞋靴设计中应用AIGC 技术，还可以利用新媒体进行推广。通过分析消费者在新媒体上的行为和喜好，AIGC 技术可以自动生成适合不同平台的推广内容。这些内容可以是图片、视频、文章等多种形式，以吸引消费者的注意力并提高品牌知名度。例如，AIGC 技术可以根据社交媒体上的用户互动情况，自动生成具有吸引力的推广图片或视频，以吸引更多的消费者关注鞋靴设计。

3 AIGC 在鞋靴设计中的发展

3.1 创新性设计

AIGC 技术为鞋靴设计带来了前所未有的创新机遇。它能够破除传统设计的局限，通过深度学习和大数据分析，探索多样化的设计元素和风格趋势，从而生成创新性的设计方案。设计师可以借助AIGC 技术探索前卫的设计语言、材料组合和款式，推动鞋靴设计的时尚前沿。这不仅丰富了产品的多样性，也满足了消费者对创新和个性化的需求，提高了品牌的吸引力。

3.1.1 多样性设计元素的探索

AIGC 技术可以通过深度学习算法，分析市场趋势和消费者喜好，以探索多样化的设计元素。这包括不同的颜色、材料、形状、图案和细节，从而为设计师提供了更广泛的选择。设计师可以将这些元素组合在一起，创造出全新的鞋靴设计，满足消费者的多样需求。

3.1.2 创新性材料和工艺的应用

AIGC 技术可以帮助设计师发现和应用创新性的材料和工艺。它可以分析各种材料的性能和可用性，从而推动材料的创新。设计师可以利用AIGC 技术来模拟材料的特性，以选择最适合产品需求的材料，提高鞋靴的质量和性能。

3.1.3 快速原型和反馈迭代

AIGC 技术可以生成虚拟原型，使设计师能够快速测试和调整设计。这加速了设计过程，使设计师能够更迅速地尝试新想法和概念。同时，消费者可以参与到虚拟试穿和评价过程中，提供反馈，从而帮助设计师不断改进和优化设计，确保其创新性和实用性。

3.1.4 时尚趋势的预测和反应

AIGC 技术可以通过分析大数据，预测时尚趋势和市场需求。设计师可以根据这些趋势调整设计方向，更好地满足市场需求。帮助品牌保持时尚前沿，提供具有创新性和吸引力的鞋靴产品。

3.2 技术挑战

虽然AIGC 技术为创新性设计提供了广阔前景，但也伴随着一些技术挑战。尽管AIGC（人工智能生成设计和计算）技术在鞋靴设计中提供了丰富的创新机遇，但它也伴随着一系列技术挑战，需要克服以实现其发展前景。

3.2.1 数据质量和量产难题

AIGC 技术需要大量的高质量数据来进行训练和生成设计。数据的质量直接影响算法的性能，但获取高质量的设计和材料数据可能是具有挑战性的。此外，对于定制化和小批量生产的鞋靴来说，如何扩展AIGC 技术以适应不同规模的生产也是一个挑战。AI 的介入，可能使生产方式也出现改变，未来部分工业产品也许并不需要大型工厂去生产，个人依靠AI 就可以快速在电脑上生成设计模型，然后购买高质量3D 打印机进行生产。这样一来，个体就可以成为一个小型生产加工工厂。运动鞋设计师Kedar Benjamin 使用使用hyperganic（一种基于体素算法的工程软件），其中hypergamic 里面的一款Design to Mold 工具能使用2D，bmps 格式，位图图片建立模型，用于设计鞋类产品，和Zellerfeld 一家知名3D 打印公司合作，利用利用stable Diffusion和Dall.E 以及其他AI 引擎研发设计运动鞋，再利用Zellerfeld 的3D 打印技术，生产出独一无二的鞋类产品。设计师利用Maya 及AI 插件快速设计鞋的模型，然后利用3D 打印，打印出成品鞋。

3.2.2 算法的不断改进

AIGC 技术的核心是其算法，它们需要不断改进和优化以生成更高质量的设计。算法的性能直接影响设计的创新性和实用性。设计生成的过程需要不断的学习和调整，以适应市场需求和时尚趋势的变化。

3.2.3 数据隐私和安全性

大规模数据的使用和共享引发了数据隐私和安全性的担忧。如何保护用户的个人信息，防止数据泄漏和滥用是一个重要的技术挑战。同时，确保生成的设计不侵犯他人的知识产权也是一个伦理和法律问题。

3.2.4 用户体验和虚拟环境的开发

AIGC 技术的应用通常需要虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术来提供沉浸式的试穿和体验。如何开发高质量的虚拟环境，确保用户体验的顺畅和真实感，需要投入大量资源和技术研发。

4 结语

由于AI 对大众视觉审美的调教，未来设计师可能在完成外观设计图后，客户更容易接受更加先进且前卫的设计方案。由于AI 的辅助，未来设计师在设计方案上将获得更多的主动性，节省大量时间成本，设计师也能更多去关注产品的生态及环境搭配，还有实际测试产品和用户体验上。AIGC 技术在鞋靴设计中的应用潜力巨大，能够通过AI 算法和深度学习模型，自动生成各种创新性设计，促进了多样性和个性化的产品开发。在AI 飞速发展的今天，设计师需要借助AI，增强对设计产品的准确判断力，对可持续生产的设计有敏锐的察觉，对设计词汇的精准了解，这些能力将给未来设计师行业带来质的改变。