清博智能 CTO 朱旭琪：AIGC赋能服装行业应用丨中国 AIGC 产业应用峰会

1 月 5 日上午，由杭州未来科技城管委会、余杭区科技局和余杭区企业（人才）综合服务中心联合指导，时戳科技主办，AI 新智界提供媒体特别支持的“智求共赢・中国 AIGC 产业应用峰会暨无界 AI 生态合作伙伴大会”在杭州正式开幕。

本次大会将深度聚焦 AIGC 应用，邀请到了全国各地近百家合作伙伴参会，以及来自产研、投资机构、高校、AIGC 创业者等众多行业精英和专家，共同分享过去一年 AIGC 应用进展，探讨未来发展趋势。

清博智能联合创始人、CTO朱旭琪出席并做《AIGC赋能服装行业应用》主题演讲。他表示，目前AIGC在服装行业，主要是解决了创意概念设计和营销推广。但对于面向工业流程，因为它有些规格约束，它有些工业级的可控精准调整，如果希望实现去掉打版师或者3D建模师全自动流程，目前都还是存在瓶颈的。

以下是AI新智界整理的演讲内容，为方便阅读进行了部分删减：

我们知道当下的AI是从决策式AI进入生成式AI，生成式AI有图像、文本、声音和3D模型的。这些新增的AIGC模型都会对原来的产业链和环节进行了一些迭代和更新。我们自己公司原来是做数据出身的，所以我们能接触服装行业也是非常偶然的。落地到客户层面，我们确实是和传统的服装行业做了接触和联系。从我们不充足的服装行业经验来说，我们认为服装行业有这么几个基本的环节，这是传统的链路，从创意的概念设计，到生产前处理，包括打版，包括打版后的工业数据进入到生产系统里做生产的制作，然后进入物流、零售，以及营销推广。在这个过程中，我们可以看到每个环节在AIGC产生之前，它都有自己原来已经有的一些数字化系统或者决策系统。不管是创意还是生产处理，都已经是有了，只不过AIGC进入之后，我们发现AIGC对刚刚创意概念设计到营销推广，这两块目前嵌入是最多的。

从我们的观点来看，整个服装行业智能化或者数字化的流程一共分为4个阶段，目前我们应该是处于第3和第4个阶段。我们的设计生成化，在鞋业里设计，包括这种概念的改版，或者类似的，已经非常普及了。在目前，包括在项目实践中还出现了一些瓶颈，就是制版的闭环化，目前还是比较难的。

第一阶段，我们知道都比较简单，像CRM，像PLM，都已经非常成熟了。第二阶段，MES和ERP，这一块也是传统数据工具都已经解决掉了。第三阶段，设计生成，刚才大家看到的服装和鞋的各种案例，基本上属于文生图或者图生图的这个领域。再加上PA营销这一块的图生视频和文生视频的支持。在服装设计领域，我们也可以看到随着自研的模型，以及一些开源模型的普及，可以看到圈内有大量的应用。

对于服装的模型来说，当然这里是以元裳大模型举例，包括前面列的这些模型，基本上都有这些特性。首先它的基座就不是通用的文生图的模型，它都是有专门服装的图片去训练了这个模型。包括里面一些设计风、Prompt引擎工程、纹理设计元素。我们在做服装模型，或者交付客户时也遇到了，除了服装图片训练之外，最重要的是客户需要你把一些基本的款式和可调的东西能做专门的训练和针对。我们知道服装，男装、女装，以及它的样式特别多，这里的词汇也特别丰富。除了服装的款式词汇之外，还有大量的材质词汇，这些材质词汇还要做中英文对应，以及相应同义词的处理。这个过程实际上是非常行业化，非常繁琐化，也是需要行业伙伴来做一些支持。我们在之前一些实践中，客户也提供了类似的数据积累。

在做了这些基础的模型之后，在交付给客户的应用端，我们还需要实现多角度的呈现，以及线稿生成，或者是模特的姿态摆放，以及一些场景。因为还有一些品牌有自家的模特，还要把这个形象，或者是它的VIP客户训练成穿衣服必须是她本人的形象，类似这样的功能。以及服装的调色，整体来说这还是偏创意概念设计和营销推广，这两方面功能的实现和集成。

最重要的一点，因为我们原来是做情报出身的，所以我们在这一块有一个非常大的优势，就是我们对于这种行业的情报或者前沿趋势，我们自己的采集和分析能力是非常强大的，所以我们把这里趋势也好、行业情报也好，会转成在模型里可以支持的一些简单文本概念的对应。设计师不用再去关注最新时尚的一些内容，他只要用文本来表述，我们就可以结合做生成。