服装设计的个性化定制中运用人工智能技术的研究

2024-03-15韩旭

西部皮革 2024年2期

韩旭

（北京向沂嘉诚科技有限公司，北京 102488）

0 引言

人工智能（AI）就其本质而言，是对人的思维信息过程的模拟。分析市场数据和消费者反馈，人工智能可以识别出潜在的时尚趋势和流行元素，为设计师提供有价值的参考和指导。传统的服装设计过程通常需要耗费大量的时间和精力，而人工智能可以通过自动化和优化算法，快速生成不同款式、颜色和材质的设计方案，缩短了设计周期。通过学习算法，人工智能还能够根据个人的喜好和体型特征，为消费者提供个性化的服装推荐和定制设计，辅助设计师进行面料选择、款式搭配和生产优化等多个环节，提高了设计的准确性和实用性。借助人工智能技术，设计师可以实现资源的高效利用、缩短设计周期，减少设计成本与耗材，推动可持续发展理念在服装设计中的应用。

1 人工智能在服装定制中的应用

过去，个性化定制主要服务于高端人群，随着生活水平的提高，越来越多的人希望通过衣着服饰来展现自己的风格，传统的批量生产已经无法满足消费者的需求，所以个性化定制已然成为越来越多的大众消费者的穿衣趋势。对此国内众多公司纷纷应用人工智能技术布局服装设计的上下游赛道。

今年的3月18日，我国安徽首家AI无人定制服装店在合肥百利中心开业，该店致力打造无人定制衣服场景体验的新主题，为消费者们带来全新便捷的线下科技体验。消费者可以通过App，上传自己照片，确认后台量体数据后选择自己心仪的款式、颜色、布料等，填上地址，可以收到量身定制的衣服，真正的把科技化带入量体裁衣的领域，让高定市场的价格更趋于大众化。

人工智能技术通过机器学习和生成模型的应用，人工智能系统可以根据设计师的要求和目标，自动生成多种可实施的设计方案，并向设计师展示。这不仅提供了更多的选择空间，还加速了设计决策的进程，从而提高了整体的设计效率和创新性。耐克就采用了AI技术来优化生产线，提高生产效率。Adidas在其快速工厂中也应用AI技术进行材料的智能选择和生产调度，以快速响应市场变化缩短生产周期。

人工智能在虚拟试衣应用方面也具备独特的优势，美国创业公司Zeekit使用人工智能及计算机视觉技术，让消费者可以更方便地在家中就试穿衣服，避免了前往实体店的麻烦。如今，淘宝、京东、天猫等App都具备虚拟试衣功能，京东的3D试衣功能可以通过商品SKU实现快速试衣、更加的直观准确展示出服装的特点。

2 人工智能的机制与原理

在个性化定制领域，AI算法可以通过大数据对客户进行深入分析。通过收集、整理客户的个人信息和消费行为，建立客户画像，并提取关键信息。帮助企业更全面地了解客户，为个性化定制提供基础数据支持。基于客户画像和行为数据，AI算法使用聚类分析和推荐算法，快而准地预测出客户的喜好。通过机器学习，算法可以根据相似用户的购买历史和评价，为客户推荐适合的服装款式、配饰。借助计算机视觉和三维建模，AI根据客户的身体数据和穿衣喜好，快速生成设计方案。再根据客户的身体特征，提供合适的尺码和款式建议，进一步优化个性化定制的效果。

这些应用的实现依靠了人工智能技术中的机器学习和深度学习原理。机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进的方法，它可以使用大量的服装设计数据进行训练，以发现模式和规律。在个性化定制领域，机器学习的关键是通过训练模型来发现数据背后的规律和模式。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、聚类分析以及神经网络等。这些算法可以根据给定数据集的特征和标签，通过不断调整算法的参数，使模型学会从数据中提取关键信息，从而实现对未知数据的准确预测和分类。

深度学习则是机器学习的一种特殊形式，它模拟人脑神经元的结构，并通过多层神经网络来实现对复杂模式和特征的学习。通过大量的训练数据和反向传播算法，深度学习可以根据输入数据的特征层次逐渐提取和学习更加抽象、高级的特征，从而实现对复杂任务的有效处理。在个性化定制中，机器学习和深度学习的关键步骤包括数据准备、模型选择、模型训练和评估等阶段。这些数据作为训练集用于模型的学习和训练。根据具体的问题和数据特点，选择合适的机器学习或深度学习算法作为模型的基础架构。可以根据需求选择决策树、神经网络、支持向量机等算法，或者使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。使用训练数据对选定的模型进行训练。训练过程中，模型根据输入数据的特征进行计算，并不断调整权重和参数，以最大程度地减小预测结果与标签之间的误差。通过不断迭代和优化，机器学习和深度学习算法可以逐渐提高个性化定制的精确度和准确度，实现更好的客户体验和企业效益。

3 人工智能驱动服装定制的挑战

虽然个人智能领域目前已经取得了长足的发展进步但是仍面临一系列的问题与挑战。

3.1 数据隐私和安全

个性化定制离不开用户数据的收集与分析，而这些数据涉及到用户的个人信息和偏好。如何保护好用户数据的隐私和安全成为了人工智能背后的一个重要的问题。个性化定制需要收集大量用户的个人信息和购物行为但目前往往存在未经授权或非法获取用户敏感信息的客户端。数据需要进行存储和传输。在存储和传输过程中如何确保安全，隐私数据如何不被黑客入侵或泄露，也是值得思考的问题。基于用户在参与个性化定制时应享有知情权和选择权。他们应该清楚地知道自己的数据将被收集和使用的目的，并有权选择是否愿意共享自己的数据。定制的企业或者个人能否提供透明的政策和隐私保障机制，免除客户的后顾之忧。

3.2 用户接受度

一些用户更倾向于传统的购物方式，他们更喜欢直接去实体店面试穿、可以直观的触摸面料，并与销售员进行交流和咨询。基于这些用户的消费习惯，她们对于通过线上平台进行个性化定制感到陌生或不信任。对于个别客户来说，参与个性化定制可能需要涉及提供详细的身体参数、款式偏好和面料要求。增加了用户的参与成本和投入，他们可能会愿意选择更快速、方便的购物方式。尽管服装设计的个性化定制给客户带来了更贴合自己需求的产品，但一些客户最终还是会对智能化设计的效果产生疑虑。担心经过AI设计的产品虽然效率提高，但质量和服装的款式是否能满足自己的预期和要求，尚心存疑虑。

3.3 技术的复杂性与成本

实施和维护个性化定制所需的人工智能技术是需要一定成本的。涉及到人才培养、技术基础设施、数据处理和算法开发等方面。对于人工智能来说，运用于服装设计领域仍存在着技术复杂性与成本的问题。尽管人工智能在一些领域取得了显著的进展，如图像识别、模型生成和数据分析等方面，在服装设计过程中仍然面临一系列挑战。

首先，虽然人工智能算法可以通过学习大量的服装样式和审美观点来生成设计草图，但它很难真正理解和表达设计师想要传达的情感和创意。设计是一种艺术形式，涉及复杂的情感交流和直觉性判断，这是目前人工智能尚无法完全取代的。因此，在设计过程中，仍然需要人类设计师的参与和创造。

其次，人工智能在设计参数和技术选择方面也存在一定的局限性。虽然它可以通过分析数据和流行趋势来提供一些指导，但在考虑到服装的实际制作过程和缝制工艺等方面时，人工智能仍然需要人类专业知识的支持和指导。毕竟，服装设计不仅仅是外观和审美的呈现，还涉及到实际穿着和生产的可行性。因此，设计师仍然需要根据自己的经验和专业知识做出最终的决策。

此外，人工智能在服装设计中的广泛应用也面临成本的问题。开发和部署适用于服装设计的人工智能算法需要大量的时间、资源和专业知识。对于中小规模的品牌或设计师来说，面临较高的投资和运营成本，而基础低配的人工智能软件则无法满足个性化定制的要求，这些就限制了其在服装设计中的应用范围。

4 解决问题的策略分析

4.1 形成内外数据保护合力

解决设计中涉及的数据隐私和安全问题需要采取一系列措施，以保障客户的合法权益。一是制定更为严格和明确的数据保护法律法规，确保个人隐私权益得到充分保障。明确规定企业在收集、存储和处理用户数据时需要遵守的规范和义务，并建立责任追究制来惩罚数据泄露和滥用行为。二是针对软件后台，使用差分隐私技术有效进行数据保护，通过在原始数据中引入噪声或扰动来保障数据隐私。确保即使在数据被共享或发布的情况下，个体用户的敏感信息也能得到保护，减少数据泄露的风险。三是对于个人敏感信息的用户，采用加密和匿名处理的方式。即使数据被非法获取，也无法读取其中的内容。匿名处理能够消除直接与用户身份相关联的信息，从而保护用户隐私。四是建立严格的数据管理制度，包括限制数据访问权限、实施访问日志记录、监测和检测数据违规行为等。只有经过授权的人员能够访问和处理用户数据，从而减少非法访问和滥用的风险。

4.2 虚拟现实结合让AI易被接受

为了解决服装定制客户的购买习惯、人工智能接受度的问题，可以采取如下针对性策略。

（1）创建一个社交化的个性化定制平台，允许用户共享自己的个性化定制作品和购物心得，与其他用户进行交流和分享。这样的平台可以增加用户之间的互动，扩大个性化定制的影响力，并提高用户对此类服务的接受度。

（2）利用直播平台和视频技术，开展实时的个性化定制演示和互动。设计师或专业顾问可以通过直播向用户展示个性化定制的过程，听取用户意见和反馈，并根据用户需求即时调整设计方案，提供更贴近用户期望的定制化作品。

（3）开发一款智能助手软件，能够分析用户的喜好并提供独特的设计建议。该助手可以借助深度学习和图像识别技术，从用户提供的灵感图片中提取关键元素，并生成个性化设计方案。结合智能语音助手技术，为客户提供即时的个性化定制建议和购物陪伴，通过与用户进的对话、互动，了解其需求，提供定制化的购物推荐和搭配建议。

（4）结合虚拟试衣与增强现实技术，开发一款虚拟形象匹配系统，通过分析用户的身体特征、风格与喜好，精确预测出合适的款式和尺码。用户只需提供自己的照片或进行简单的身体测量，便可获得个性化的服装推荐，实现线上试穿体验。建立个性化定制的线下体验店，为客户提供真实而又创新的试衣体验。通过身体扫描和虚拟仿真技术，客户可以在店内体验不同款式和面料的服装效果，实时调整并享受定制化的购物过程。

4.3 多项并举，降低开发成本

利用已经存在的服装设计数据集和预训练的深度学习模型，通过迁移学习的方法，将已经学习到的特征和知识迁移到新的任务上。这样可以减少个性化定制数据收集和模型训练成本。利用生成对抗网络等技术，在虚拟环境中生成逼真的个性化样衣图像。这样可以避免实际制作和拍摄样衣的成本，根据用户的需求和身体特征生成个性化的样衣效果图。建立一个公共的服装设计数据共享平台，鼓励各个企业和机构对原始数据进行共享。这样可以减少重复采集和标注数据的工作，并促进领域内的合作与交流。利用云计算平台提供的弹性计算和存储能力，根据需求灵活调整资源使用量，避免过高的硬件设备和维护成本。此外，云计算平台还提供了各种成熟的人工智能服务，如图像识别、语音合成等，可以快速集成到服装设计定制系统中，降低开发和部署的成本。

通过对服装设计个性化定制流程的优化和自动化技术，减少人工操作和程序繁琐。例如，利用图像处理技术进行身体测量和尺码推荐，通过算法自动生成符合用户需求的设计方案，以及利用虚拟试穿技术进行样衣预览等。这些措施可以提高效率并降低相关的人力成本。积极参与相关的开源社区和合作项目，共享经验与资源，共同解决人工智能技术在服装设计个性化定制领域的挑战。通过合作与共享，可以减轻个体机构的负担，提高开发效率和成果质量。