CLO3D虛擬技術下黑白條紋的顯瘦效果分析

王紅歌，孫曉婉,2

(1.河南工程學院 服裝學院，河南 鄭州 451191； 2.浙江理工大學 服裝學院，浙江 杭州 310018)

色彩、形狀及點線面的多重組合使得圖案設計百花齊放。條紋是最普遍的圖案形式，既可理解為點的延續，又可解讀為常規的線條，還可說成線排列重組后的面[1]。同時，條紋具有強烈的方向性、秩序感和節奏感，具備引導視線向條紋盡頭延伸的能力，給人極大的使用與研究空間。早在1867年，德國著名科學家赫爾曼·赫爾姆霍茲在《生理光學手冊》[2]中提出了赫爾姆霍茨正方形錯覺圖，即同一個正方形，由水平線條組成時看起來更高，由垂直線條組成時看起來更寬。Thompson和Mikellidou通過2D/3D界面下的2組實驗，發現橫條紋使女性的臀部顯得更瘦，證實了赫爾姆霍茲正方形錯覺對服裝穿著的適用性[3-5]。然而Swami等[6]則質疑該實驗設計的合理性，其通過研究得出相反結論，即穿著橫條紋服飾時身材更顯寬。針對上述研究分歧，Ashida等[7]發現，著裝者的身材、服裝評價者的特點及實驗樣本的呈現次序均會影響赫爾姆霍茲正方形錯覺在服裝中的應用。而趙伶俐等[8]的研究發現線條粗細以及線條間距等都會影響赫爾姆霍茲正方形錯覺效應在服裝上的表現。韓楚悅[9]則認為橫線條與豎線條的視錯覺帶來的心理效應各有千秋。馮程程[10]得出條紋中線條變化與人體曲線及動態變化相關關系。雖然關于條紋的顯瘦效果已展開了諸多研究，但各方意見仍不盡一致，有待更深入的探索。

本文排除色彩、款式等干擾要素，以黑白條紋(方向、寬度)、人體體型、基礎面料為著力點，基于比例優化的H型連衣裙，運用CLO3D虛擬技術，開展條紋連衣裙顯瘦效果的驗證與探究，并總結相應規律，以期為條紋面料開發及連衣裙的生產設計提供一些參考。

1 實驗設計

1.1 連衣裙款式設計

連衣裙是女性夏季穿著的主要服裝品類，其款式變化各異，視覺呈現千差萬別。為契合研究目的，排除款式干擾，確定以無分割、無腰線連衣裙為實施載體，連衣裙廓形為H型，肩點距離、裙長、腰線上下區域長度等吻合黃金矩形思維。連衣裙款式設計思路及呈現效果見圖1。

圖1 連衣裙款式設計思路及呈現效果Fig.1 Design thoughts & effects of dress style. (a)Front;(b)Back

1.2 條紋面料設計

1.2.1 基礎面料選擇

選擇夏季連衣裙常用的純棉、亞麻/棉混紡、純羊毛、桑蠶絲、滌綸及棉/粘膠混紡(編號依次為M1～M6)作為基礎面料，面料信息如表1所示 。

表1 面料信息Tab.1 Information for fabrics

1.2.2 條紋方案確定

黑白條紋方案涵蓋方向、寬度、間距等要素。以市場調研為手段，兼顧實驗結論的有效性與覆蓋度，確定預方案為：橫、豎向，黑白紋等寬，條紋寬度范圍為0.5～9.0 cm，遞增間距為0.5 cm。常見的黑白條紋如圖2所示。條紋方案確定流程如圖3所示。

圖2 常見的黑白條紋Fig.2 Common black and white stripes

圖3 條紋方案確立流程Fig.3 Process chart for stripe plan making

根據預方案，參照GB/T 1335—2008《服裝號型》中的女性中間體(160/84A)為對象構建試衣環節所需的虛擬人體，以純棉面料為載體，以條紋方向(2水平)、寬度(18水平)為研究對象開展預實驗。獲取36個實驗樣本，借助問卷星平臺面向在校女大學生收集評價數據，共獲取有效評價120個。分析發現，87.5%的評價人員認為條紋寬度大于6 cm時，條紋寬度占比過大，與人體寬度的協調性差，使得連衣裙的美感不佳。根據上述結論調整條紋方案為：橫、豎向(編號D1、D2)；條紋寬度范圍為0.5～6.0 cm，遞增間距為0.5 cm(編號依次為S1～S12)；黑白條紋紋等寬。

1.3 人體建模

服飾穿著者的體型對條紋的視覺效果會產生影響[7]。參照GB/T 1335.2—2008《服裝號型 女子》，成年女性人體根據胸腰差可分為Y、A、B、C 4種體型。考慮推廣性，本文選取國標中各體型的中間體，即160/84A、160/84Y、160/88B、160/88C，進行人體建模(編號依次為N1～N4)。各體型人體控制部位尺寸如表2所示。

表2 各體型人體控制部位尺寸Tab.2 The human body size for the main part cm

參照表2數據，利用CLO3D軟件的虛擬模特功能對人體控制部位進行數據編輯，完成人體建模。圖4所示為N2的建模結果。

圖4 N2的建模結果Fig.4 Modeling results for N2. (a) Front; (b) Side; (c) Back

1.4 實驗過程

運用CLO3D虛擬技術軟件進人體建模、條紋面料設計、二維紙樣調整及三維虛擬展示以獲取實驗樣本。采用語義差異法以現場評分的形式對實驗樣本進行評分。評分采用5分賦值法，即“顯瘦度弱”(1分)、“顯瘦度較弱”(2分)、“顯瘦度一般”(3分)、“顯瘦度較強”(4分)、“顯瘦度強”(5分)。參照GB/T 10220—2012《感官分析 方法學 總論》，感官檢驗的優選評價員取20人以上即可[11-12]。為保證評價結果的準確性及可靠性，評價員均為大學服裝專業三、四年級學生，人數36人。其中，男性9人(25%)，女性27人(75%)。

實驗樣本的呈現次序會對條紋視覺效果產生影響[7]，所以本文實驗樣本出現的次序保持一致，即以人體體型、條紋寬度為考察依據，形成48組評價，每組評價含12個樣本。實驗樣本展示如圖5所示，圖示為樣本M1D1S3N2和M1D2S3N2。考慮實驗樣本量大、參與人員視覺刺激疲勞等因素，評價實驗分階段展開，期間實驗環境、參與對象等保持一致。

圖5 實驗樣本展示Fig.5 Displaying of experimental samples. (a) Sample M1D1S3N2; (b) Sample M1D2S3N2

評價要求及流程如下：

①場地要求：設置4個實驗條件一致的評價場地，每個場地安排9張桌椅，沿墻放置，間距1 m以上。

②時間要求：單次評價時長為15～20 min，完成6組評價樣本。評價員可根據自身情況對時長、評價量略做調整。間隔時間大于5 min。計時工作由工作人員負責。

③分組及其他要求：評價員被平分為4組，每組固定1個評價場地，每人分配1張桌椅、48組評價樣本(次序一致)及評價表。

④評價流程：首先，第1次評價前，工作人員圍繞評價目的，評價樣本的編碼規則、呈現次序，評價流程等對評價員進行培訓、答疑；其次，評價員按1#～48#的順序依次觀看每組中的12張連衣裙照片，依據感官刺激情況填寫評分表；再次，單次評價結束，評價員與工作人員交接完畢，在規定場所休息，等待下次評價；最后，每次評價結束，工作人員梳理已完成的評價樣本和評分表，核查是否有漏填、歧義之處，若有需重新評價。

2 結果與分析

2.1 評價數據的整體概述

評價實驗中，36個評價員對576個實驗樣本逐一打分，即生成576×36個原始評分。利用SPSS軟件對評分進行預處理，即原始評分的異常值檢測、描述性統計分析等。將36名評價員對同一實驗樣本的評分進行均值處理，則每個實驗樣本對應1個顯瘦度評分，由此獲得文件Ⅰ，包含576個數據樣本，據此可展開進一步統計分析。條紋連衣裙顯瘦度整體評價如表3所示。

表3 條紋連衣裙顯瘦度整體評價Tab.3 Overall evaluation of thin effect of striped dress

由表3可知，評價員對連衣裙顯瘦度的平均態度為“顯瘦度一般”(3分)，但最高評分為4.75分，則接近“顯瘦度強”(5分)，對應樣本M4D1S1N1(桑蠶絲、橫條紋、寬度0.5 cm、160/84A)和M5D1S1N3(滌綸、橫條紋、寬度0.5 cm、160/88B)。同時，最低評分為1.86分，接近“顯瘦度較弱”(2分)，對應樣本M1D2S12N1(純棉、豎條紋、寬度6 cm、160/84A)和M6D2S12N3(棉/粘膠、豎條紋、寬度6 cm、160/88B)。此外，顯瘦度評分的偏度系數為0.63，大于0，表明顯瘦度評分呈正偏態分布；峰度系數為-0.71，小于0，表明兩側極端評分較多。進一步分析發現，此類評分主要來自豎條紋實驗樣本。

為更清晰地呈現評價員對576個實驗樣本顯瘦情況的態度，以顯瘦度區間為依據對文件Ⅰ進行分類，共7類。各區間樣本數統計結果如圖6所示。

圖6 各區間樣本數統計結果Fig.6 Statistic results of sample number for each range

由圖6可知，顯瘦度在“一般”(3分)及以上的數據樣本有240個，占比41.7%。此240個數據樣本組成文件Ⅱ。

對比文件Ⅰ、Ⅱ發現，條紋寬度對顯瘦度影響很大，且條紋寬度為4～6 cm的實驗樣本，其顯瘦度評分均小于3分。同時，條紋方向對顯瘦度影響也較大，文件Ⅰ中，顯瘦度評分小于3分的豎條紋實驗樣本有205個，占比35.6%，而橫條紋實驗樣本有131個，占比22.7%。文件Ⅱ中，橫條紋實驗樣本有157個，占比65.4%，且顯瘦度評分均值為4.01分，而豎條紋樣本的顯瘦度評分均值為3.25分，表明橫條紋顯瘦度更優，有悖于“豎條紋更顯瘦”的說法，與赫爾姆霍茲正方形錯覺則一致。此外，基礎面料、人體體型對顯瘦度的影響規律尚不清晰，需進一步分析。

2.2 面料質地與顯瘦度的統計分析

為減少分析誤差，6種基礎面料對顯瘦度的影響分析依據文件Ⅱ展開。面料與顯瘦度的描述性統計如表4所示。

表4 面料與顯瘦度的描述性統計Tab.4 Descriptive statistics of fabric and thin effect

由表4可知，6種基礎面料的顯瘦度評分均值都在“一般—較強”區間內，數值差異不大。其中，M4(桑蠶絲)顯瘦度最佳，M5(滌綸)顯瘦度最弱。為深入探究不同面料對顯瘦度的影響，基于文件Ⅱ，以基礎面料為變量，遴選29個數據樣本，組成文件Ⅲ，以此開展Shapiro-Wilk正態性檢驗和配對t檢驗。配對t檢驗中，M5為對照組，其他為實驗組。Shapiro-Wilk正態性檢驗統計如表5所示，配對相關性統計(面料)如表6所示，配對t檢驗(面料)如表7所示。

表5 Shapiro-Wilk正態性檢驗統計Tab.5 Shapiro-Wilk normality test statistics

表6 配對相關性統計(面料)Tab.6 Paired correlation statistics(material)

表7 配對t檢驗(面料)Tab.7 Paired t-test(material)

由表5～7可知，Shapiro-Wilk檢驗中，顯著性均大于0.05，說明文件Ⅲ中6種面料的顯瘦度評分均服從正態分布。配對t檢驗中，各對組的顯著性均大于0.05，表明顯瘦度評價中M5與其他面料的差異性不具備統計學意義，且在配對相關性分析中，M5與其他面料的顯瘦度評分呈正相關(顯著性均小于0.05)，雖相關性不夠強，但表征趨勢一致。由此得出結論：基礎面料對顯瘦度的影響不大。原因有二，其一，基礎面料上繪制黑白條紋后，視線集中點發生了轉移，更關注條紋；其二，虛擬場景下，面料屬性參數設置受限，呈現的虛擬展示效果與實際著裝效果存在差異。

2.3 條紋方向與顯瘦程度的統計分析

以文件Ⅱ中條紋寬度在0.5～3.0 cm的橫條紋數據樣本為對象進行統計分析，分析結果如表8所示。可知，條紋寬度在0.5～3.0 cm的橫條紋實驗樣本有144個，而顯瘦度評分在4分及以上的實驗樣本有90個，表明橫條紋對人體體型、條紋寬度的約束小于豎條紋。此外，顯瘦度評分均值隨著條紋寬度的增加而依次減小，呈反比關系。

表8 條紋寬度和方向與顯瘦度的描述性統計Tab.8 Descriptive statistics of stripe width and direction with thin effect

同上，對文件Ⅱ中的豎條紋數據樣本分析發現，豎條紋顯瘦度整體弱于橫條紋，但融合人體體型要素開展多視角分析，可得出豎條紋連衣裙在胖體(N3/N4)上的顯瘦度優于標準體(N1)和瘦體(N2)。此外，從文件Ⅰ遴選條紋寬度為4～6 cm的數據樣本，組成文件Ⅳ，對其展開統計分析發現，豎條紋的顯瘦度優于橫條紋，一定程度說明豎條紋顯瘦度與條紋排列的密度、位置有關系。人體寬度協調的寬條紋更易牽引視線延伸，即豎條紋的位置設置合適即可修飾人體。由此可知，條紋方向對顯瘦度有影響，但影響不具備絕對性，需綜合評判。

2.4 人體體型與顯瘦程度的統計分析

基于文件Ⅰ，以人體體型要素為變量，分遴選144個數據樣本，組成文件Ⅴ，以此展開配對t檢驗。其中，N1(160/84A)為對照組，N2、N3、N4為實驗組，基本統計信息如表9所示，配對相關性統計(人體)如表10所示，配對t檢驗(人體)如表11所示。

表9 基本統計信息Tab.9 Basic statistic information

表10 配對相關性統計(人體)Tab.10 Paired correlation statistics(human body)

表11 配對t檢驗(人體)Tab.11 Paired t-test(human body)

由表9～11可知，不同體型的條紋顯瘦度均為“一般”(3分)，且N1與其他體型的顯瘦度評分呈正相關，相關系數趨于1。配對t檢驗中，各配對組的顯著性均大于0.05，表明顯瘦度評價中N1與其他體型的差異性不具備統計學意義，即體型變化對顯瘦度的影響不顯著，但結合2.3節中的分析結論，即人體體型對豎條紋的顯瘦度有影響，由此表明人體體型變化對條紋顯瘦度的影響不具備獨立性，需綜合其他關聯要素進行綜合分析。各體型顯瘦度較好的實驗樣本如表12所示。

表12 各體型顯瘦度好的實驗樣本Tab.12 Experimental samples showing good thin effect

由表12可知，條紋寬度為S1(0.5 cm)，條紋方向為橫向時，人體體型對條紋顯瘦度的影響微乎其微且無規律可循。此外，各體型顯瘦度較好的實驗樣本中，M3(純毛)、M4(蠶桑絲)均出現3次，頻次最高；M5(滌綸)、M1(純棉)次之，M2(亞麻/棉)、M6(棉/粘膠)最弱。這與2.2節中的相關分析結論趨于一致。

2.5 條紋寬度與顯瘦程度的統計分析

綜合2.1～2.4節中的分析結論，基于文件Ⅰ，以條紋方向為變量，拆分2組，組成文件Ⅵ(含288個橫條紋數據樣本)和文件Ⅶ(含288個豎條紋數據樣本)。基于文件Ⅰ開展要素交叉分析。條紋寬度與顯瘦度的交叉分析如圖7所示。

圖7 條紋寬度與顯瘦度的交叉分析Fig.7 Cross analysis of stripe width and showing thin effect

由圖7可知，條紋寬度為3.5～6.0 cm時，顯瘦度基本在“較弱—一般”區間，與2.1節中的分析結論趨于一致，即條紋寬度對顯瘦度的影響顯著，但寬度大于3 cm時，對顯瘦度的影響減弱或消失。為進一步研究條紋寬度與顯瘦度的量化關系，并考察條紋寬度范圍、條紋方向對量化關系的干擾情況，本文對文件Ⅰ、文件Ⅱ、文件Ⅵ和文件Ⅶ分別展開統計分析。相關性統計如表13所示。

表13 相關性統計Tab.13 Pearson correlation statistics

由表13可知，4個數據源的統計分析中，相關系數的顯著性sig均為0，小于0.01，說明二者存在相關性，因相關系數小于0，即為負相關。基于文件Ⅱ得到的相關系數為-0.265，表明二者的相關性弱，其他數據源得到的相關系數均趨向-1，為強相關關系，且文件Ⅵ、文件Ⅶ得到的相關系數更佳。由此可知，以條紋方向、顯瘦度區間為變量對文件Ⅰ進行拆分，會對原有數據結構、特征等產生影響。為此，本文基于文件Ⅵ、文件Ⅶ展開線性回歸分析，結果見式(1)(2)所示。

yⅥ=-0.45xⅥ+4.79

(1)

式中：yⅥ代表顯瘦度評分，分；xⅥ代表條紋寬度，cm。

式(1)模型的擬合度判定系數R2=0.899，回歸系數的顯著性值為0.000，方差檢驗的顯著性值為0.000。

yⅦ=-0.25xⅦ+3.50

(2)

式中：yⅦ代表顯瘦度評分，分；xⅦ代表條紋寬度，cm。

式(2)模型的擬合度判定系數R2=0.823，回歸系數的顯著性值為0.000，方差檢驗的顯著性值為0.000。

由式(1)(2)可知，條紋寬度為0.5～6.0 cm時，條紋寬度與顯瘦度評分間的線性關系顯著，且回歸模型的擬合度較好。

3 結 論

通過文獻檢索與市場調研相結合的方法，確定了包含面料、人體體型、條紋方向、條紋寬度4個關聯要素的條紋實驗方案，運用CLO3D虛擬技術，快速獲取了576個實驗樣本(連衣裙虛擬著裝照片)，借助語義差異法和數據統計法完成了實驗樣本的主觀評價與分析，獲得結論如下。

①基礎面料、人體體型、條紋方向、條紋寬度均對黑白條紋的顯瘦度產生影響，但基礎面料、人體體型的影響小。以基礎面料滌綸和體型160/84A為對照組進行的t檢驗得出了不同面料、體型對顯瘦度的影響無差異。

②橫條紋的顯瘦度優于豎條紋，與赫爾姆霍茲正方形錯覺相一致。而豎條紋，雖顯瘦度整體弱于橫條紋，但結合人體體型要素進行多視角分析，可得出豎條紋連衣裙在胖體上的顯瘦度優于標準體和瘦體。

③條紋寬度在0.5～3.0 cm時，等寬排列的黑白條連衣裙顯瘦度較強，與前期的線上調研結論(0.5～4.0 cm的條紋面料市場占比超60%)趨于一致，表明CLO3D軟件的虛擬效果滿足研究需求。

④條紋寬度在0.5～6.0 cm時，其與顯瘦度評分的呈顯著負相關，且基于條紋樣本建立的2個線性回歸模型擬合度均較好。