《AIGC系列文章3》借助AIGC，產生消費者心中最想穿的衣服

服裝設計的規格和風格因人而異，往往成為服裝設計師的一大難題，尤其手工訂製服裝需要花上很多的時間、人力、金錢、材料等成本，還要擔心做出來的服裝不符合客戶需求。藉由導入AI生成式內容（AI-generated contents, AIGC），讓AI聽到使用者希望穿何種衣服、呈現何種風格偏好，AI就會依據使用者需求設計出一套合身又好看的衣服，讓使用者不必為挑選衣服而煩惱。

【技術發展背景】

在AIGC出現之前，服裝設計多半為紡織廠大量生產，也有少數高檔名牌由專業設計師操刀客製化；但服裝設計和成本控管之間如何取得平衡點，也是服裝設計師所煩惱的課題。近年隨著3D建模的發展，服裝設計師可以在3D模型上繪製貼圖，作為服裝布料和材質選用的參考，並更快速地產出雛形設計圖。

後來又隨著「元宇宙（Metaverse）」的興起，並且結合虛擬櫥窗（Virtual window shopping）、擴增實境暨虛擬實境（Augmented/virtual reality, AR/VR）、虛擬鏡面（Virtual mirror）等技術應用，服裝設計師開始著眼於虛擬人物化身（Avatar）的穿著，將3D掃描和3D建模後所產生的衣服，投射到使用者的視野中，讓使用者體驗到「穿新衣」的新鮮感。

圖 1 AI設計師與虛擬服裝

資料來源： Baukh, 2023

【技術介紹與應用現況】

設計師在決定如何設計衣服之前，可以先藉由ChatGPT，來詢問設計服裝的素材、質地，穿著的對象、樣式，甚至是歷年來的流行趨勢，如此一來，可協助設計師在設計服裝之前就做好萬全準備。

另外，以AIGC所蒐集到的素材為基礎的「AI設計師」，有兩種方式來產出設計圖，其一為，使用者可利用下關鍵字的方式，讓AI設計師描繪出使用者想要的服裝；另一種方式為聊天機器人（Chatbot），使用者可向AI設計師請求要穿什麼樣的衣服，AI設計師就會蒐集相關素材，再依據使用者提供的關鍵字合成為一套衣服。

圖 2 以關鍵字來產生服裝圖片

資料來源： Smith, 2022

圖 3 以聊天機器人方式來產生服裝設計圖

資料來源： McDowell, 2023

【未來展望／挑戰】

AI服裝設計除了能更迅速產生服裝設計圖、更精確選擇服裝材質，來節省產出時間和投入資源以外，AI設計師幕後運作的AIGC機制，還要學習使用者偏好，以及不斷求新求變的時裝趨勢，才能預測未來服裝設計上的規格和樣式需求，來迎合使用者的引頸期盼。

封面圖片來源: 123RF

參考資料

1. Baukh, O. (2023, March 28). How to use ChatGPT for Fashion Product Development. Retrieved from Techpacker: https://techpacker.com/blog/design/chat-gpt-for-fashion-product-development/ 
   
   
2. McDowell, M. (2023, May 9). Gallery: Generative AI in fashion and beauty. Retrieved from Vogue Business: https://www.voguebusiness.com/gallery/gallery-generative-ai-in-fashion-and-beauty 
   
   
3. Smith, M. S. (2022, October 29). AI-Generated Fashion Is Next Wave of DIY Design. Retrieved from IEEE Spectrum: https://spectrum.ieee.org/dall-e-fashion-design