服裝設計的個性化定制中運用人工智能技術的研究

韓旭

（北京向沂嘉誠科技有限公司，北京 102488）

0 引言

人工智能（AI）就其本質而言，是對人的思維信息過程的模擬。分析市場數據和消費者反饋，人工智能可以識別出潛在的時尚趨勢和流行元素，為設計師提供有價值的參考和指導。傳統的服裝設計過程通常需要耗費大量的時間和精力，而人工智能可以通過自動化和優化算法，快速生成不同款式、顏色和材質的設計方案，縮短了設計周期。通過學習算法，人工智能還能夠根據個人的喜好和體型特征，為消費者提供個性化的服裝推薦和定制設計，輔助設計師進行面料選擇、款式搭配和生產優化等多個環節，提高了設計的準確性和實用性。借助人工智能技術，設計師可以實現資源的高效利用、縮短設計周期，減少設計成本與耗材，推動可持續發展理念在服裝設計中的應用。

1 人工智能在服裝定制中的應用

過去，個性化定制主要服務于高端人群，隨著生活水平的提高，越來越多的人希望通過衣著服飾來展現自己的風格，傳統的批量生產已經無法滿足消費者的需求，所以個性化定制已然成為越來越多的大眾消費者的穿衣趨勢。對此國內眾多公司紛紛應用人工智能技術布局服裝設計的上下游賽道。

今年的3月18日，我國安徽首家AI無人定制服裝店在合肥百利中心開業，該店致力打造無人定制衣服場景體驗的新主題，為消費者們帶來全新便捷的線下科技體驗。消費者可以通過App，上傳自己照片，確認后臺量體數據后選擇自己心儀的款式、顏色、布料等，填上地址，可以收到量身定制的衣服，真正的把科技化帶入量體裁衣的領域，讓高定市場的價格更趨于大眾化。

人工智能技術通過機器學習和生成模型的應用，人工智能系統可以根據設計師的要求和目標，自動生成多種可實施的設計方案，并向設計師展示。這不僅提供了更多的選擇空間，還加速了設計決策的進程，從而提高了整體的設計效率和創新性。耐克就采用了AI技術來優化生產線，提高生產效率。Adidas在其快速工廠中也應用AI技術進行材料的智能選擇和生產調度，以快速響應市場變化縮短生產周期。

人工智能在虛擬試衣應用方面也具備獨特的優勢，美國創業公司Zeekit使用人工智能及計算機視覺技術，讓消費者可以更方便地在家中就試穿衣服，避免了前往實體店的麻煩。如今，淘寶、京東、天貓等App都具備虛擬試衣功能，京東的3D試衣功能可以通過商品SKU實現快速試衣、更加的直觀準確展示出服裝的特點。

2 人工智能的機制與原理

在個性化定制領域，AI算法可以通過大數據對客戶進行深入分析。通過收集、整理客戶的個人信息和消費行為，建立客戶畫像，并提取關鍵信息。幫助企業更全面地了解客戶，為個性化定制提供基礎數據支持。基于客戶畫像和行為數據，AI算法使用聚類分析和推薦算法，快而準地預測出客戶的喜好。通過機器學習，算法可以根據相似用戶的購買歷史和評價，為客戶推薦適合的服裝款式、配飾。借助計算機視覺和三維建模，AI根據客戶的身體數據和穿衣喜好，快速生成設計方案。再根據客戶的身體特征，提供合適的尺碼和款式建議，進一步優化個性化定制的效果。

這些應用的實現依靠了人工智能技術中的機器學習和深度學習原理。機器學習是一種讓計算機通過數據學習和改進的方法，它可以使用大量的服裝設計數據進行訓練，以發現模式和規律。在個性化定制領域，機器學習的關鍵是通過訓練模型來發現數據背后的規律和模式。常見的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、聚類分析以及神經網絡等。這些算法可以根據給定數據集的特征和標簽，通過不斷調整算法的參數，使模型學會從數據中提取關鍵信息，從而實現對未知數據的準確預測和分類。

深度學習則是機器學習的一種特殊形式，它模擬人腦神經元的結構，并通過多層神經網絡來實現對復雜模式和特征的學習。通過大量的訓練數據和反向傳播算法，深度學習可以根據輸入數據的特征層次逐漸提取和學習更加抽象、高級的特征，從而實現對復雜任務的有效處理。在個性化定制中，機器學習和深度學習的關鍵步驟包括數據準備、模型選擇、模型訓練和評估等階段。這些數據作為訓練集用于模型的學習和訓練。根據具體的問題和數據特點，選擇合適的機器學習或深度學習算法作為模型的基礎架構。可以根據需求選擇決策樹、神經網絡、支持向量機等算法，或者使用深度學習框架如TensorFlow、PyTorch等。使用訓練數據對選定的模型進行訓練。訓練過程中，模型根據輸入數據的特征進行計算，并不斷調整權重和參數，以最大程度地減小預測結果與標簽之間的誤差。通過不斷迭代和優化，機器學習和深度學習算法可以逐漸提高個性化定制的精確度和準確度，實現更好的客戶體驗和企業效益。

3 人工智能驅動服裝定制的挑戰

雖然個人智能領域目前已經取得了長足的發展進步但是仍面臨一系列的問題與挑戰。

3.1 數據隱私和安全

個性化定制離不開用戶數據的收集與分析，而這些數據涉及到用戶的個人信息和偏好。如何保護好用戶數據的隱私和安全成為了人工智能背后的一個重要的問題。個性化定制需要收集大量用戶的個人信息和購物行為但目前往往存在未經授權或非法獲取用戶敏感信息的客戶端。數據需要進行存儲和傳輸。在存儲和傳輸過程中如何確保安全，隱私數據如何不被黑客入侵或泄露，也是值得思考的問題。基于用戶在參與個性化定制時應享有知情權和選擇權。他們應該清楚地知道自己的數據將被收集和使用的目的，并有權選擇是否愿意共享自己的數據。定制的企業或者個人能否提供透明的政策和隱私保障機制，免除客戶的后顧之憂。

3.2 用戶接受度

一些用戶更傾向于傳統的購物方式，他們更喜歡直接去實體店面試穿、可以直觀的觸摸面料，并與銷售員進行交流和咨詢。基于這些用戶的消費習慣，她們對于通過線上平臺進行個性化定制感到陌生或不信任。對于個別客戶來說，參與個性化定制可能需要涉及提供詳細的身體參數、款式偏好和面料要求。增加了用戶的參與成本和投入，他們可能會愿意選擇更快速、方便的購物方式。盡管服裝設計的個性化定制給客戶帶來了更貼合自己需求的產品，但一些客戶最終還是會對智能化設計的效果產生疑慮。擔心經過AI設計的產品雖然效率提高，但質量和服裝的款式是否能滿足自己的預期和要求，尚心存疑慮。

3.3 技術的復雜性與成本

實施和維護個性化定制所需的人工智能技術是需要一定成本的。涉及到人才培養、技術基礎設施、數據處理和算法開發等方面。對于人工智能來說，運用于服裝設計領域仍存在著技術復雜性與成本的問題。盡管人工智能在一些領域取得了顯著的進展，如圖像識別、模型生成和數據分析等方面，在服裝設計過程中仍然面臨一系列挑戰。

首先，雖然人工智能算法可以通過學習大量的服裝樣式和審美觀點來生成設計草圖，但它很難真正理解和表達設計師想要傳達的情感和創意。設計是一種藝術形式，涉及復雜的情感交流和直覺性判斷，這是目前人工智能尚無法完全取代的。因此，在設計過程中，仍然需要人類設計師的參與和創造。

其次，人工智能在設計參數和技術選擇方面也存在一定的局限性。雖然它可以通過分析數據和流行趨勢來提供一些指導，但在考慮到服裝的實際制作過程和縫制工藝等方面時，人工智能仍然需要人類專業知識的支持和指導。畢竟，服裝設計不僅僅是外觀和審美的呈現，還涉及到實際穿著和生產的可行性。因此，設計師仍然需要根據自己的經驗和專業知識做出最終的決策。

此外，人工智能在服裝設計中的廣泛應用也面臨成本的問題。開發和部署適用于服裝設計的人工智能算法需要大量的時間、資源和專業知識。對于中小規模的品牌或設計師來說，面臨較高的投資和運營成本，而基礎低配的人工智能軟件則無法滿足個性化定制的要求，這些就限制了其在服裝設計中的應用范圍。

4 解決問題的策略分析

4.1 形成內外數據保護合力

解決設計中涉及的數據隱私和安全問題需要采取一系列措施，以保障客戶的合法權益。一是制定更為嚴格和明確的數據保護法律法規，確保個人隱私權益得到充分保障。明確規定企業在收集、存儲和處理用戶數據時需要遵守的規范和義務，并建立責任追究制來懲罰數據泄露和濫用行為。二是針對軟件后臺，使用差分隱私技術有效進行數據保護，通過在原始數據中引入噪聲或擾動來保障數據隱私。確保即使在數據被共享或發布的情況下，個體用戶的敏感信息也能得到保護，減少數據泄露的風險。三是對于個人敏感信息的用戶，采用加密和匿名處理的方式。即使數據被非法獲取，也無法讀取其中的內容。匿名處理能夠消除直接與用戶身份相關聯的信息，從而保護用戶隱私。四是建立嚴格的數據管理制度，包括限制數據訪問權限、實施訪問日志記錄、監測和檢測數據違規行為等。只有經過授權的人員能夠訪問和處理用戶數據，從而減少非法訪問和濫用的風險。

4.2 虛擬現實結合讓AI易被接受

為了解決服裝定制客戶的購買習慣、人工智能接受度的問題，可以采取如下針對性策略。

（1）創建一個社交化的個性化定制平臺，允許用戶共享自己的個性化定制作品和購物心得，與其他用戶進行交流和分享。這樣的平臺可以增加用戶之間的互動，擴大個性化定制的影響力，并提高用戶對此類服務的接受度。

（2）利用直播平臺和視頻技術，開展實時的個性化定制演示和互動。設計師或專業顧問可以通過直播向用戶展示個性化定制的過程，聽取用戶意見和反饋，并根據用戶需求即時調整設計方案，提供更貼近用戶期望的定制化作品。

（3）開發一款智能助手軟件，能夠分析用戶的喜好并提供獨特的設計建議。該助手可以借助深度學習和圖像識別技術，從用戶提供的靈感圖片中提取關鍵元素，并生成個性化設計方案。結合智能語音助手技術，為客戶提供即時的個性化定制建議和購物陪伴，通過與用戶進的對話、互動，了解其需求，提供定制化的購物推薦和搭配建議。

（4）結合虛擬試衣與增強現實技術，開發一款虛擬形象匹配系統，通過分析用戶的身體特征、風格與喜好，精確預測出合適的款式和尺碼。用戶只需提供自己的照片或進行簡單的身體測量，便可獲得個性化的服裝推薦，實現線上試穿體驗。建立個性化定制的線下體驗店，為客戶提供真實而又創新的試衣體驗。通過身體掃描和虛擬仿真技術，客戶可以在店內體驗不同款式和面料的服裝效果，實時調整并享受定制化的購物過程。

4.3 多項并舉，降低開發成本

利用已經存在的服裝設計數據集和預訓練的深度學習模型，通過遷移學習的方法，將已經學習到的特征和知識遷移到新的任務上。這樣可以減少個性化定制數據收集和模型訓練成本。利用生成對抗網絡等技術，在虛擬環境中生成逼真的個性化樣衣圖像。這樣可以避免實際制作和拍攝樣衣的成本，根據用戶的需求和身體特征生成個性化的樣衣效果圖。建立一個公共的服裝設計數據共享平臺，鼓勵各個企業和機構對原始數據進行共享。這樣可以減少重復采集和標注數據的工作，并促進領域內的合作與交流。利用云計算平臺提供的彈性計算和存儲能力，根據需求靈活調整資源使用量，避免過高的硬件設備和維護成本。此外，云計算平臺還提供了各種成熟的人工智能服務，如圖像識別、語音合成等，可以快速集成到服裝設計定制系統中，降低開發和部署的成本。

通過對服裝設計個性化定制流程的優化和自動化技術，減少人工操作和程序繁瑣。例如，利用圖像處理技術進行身體測量和尺碼推薦，通過算法自動生成符合用戶需求的設計方案，以及利用虛擬試穿技術進行樣衣預覽等。這些措施可以提高效率并降低相關的人力成本。積極參與相關的開源社區和合作項目，共享經驗與資源，共同解決人工智能技術在服裝設計個性化定制領域的挑戰。通過合作與共享，可以減輕個體機構的負擔，提高開發效率和成果質量。

5 結語

個性化定制在服裝設計中的應用越來越受到關注，而人工智能技術的發展為實現這一目標提供了巨大的機會和潛力。因此，需要持續研究和創新，將人工智能與增強現實、虛擬現實等技術整合，以提高個性化定制的準確性和效率。通過進一步探索和應用人工智能技術，個性化定制在服裝設計領域有著廣闊的前景和無限潛力。