Sous la grande vague de ChatGPT, AIGC a commencé à transformer l'industrie de la mode

Cinq jours après sa mise en ligne, le nombre d'utilisateurs a dépassé le million, et il a dépassé les 100 millions en deux mois... C'est le record de lancement de ChatGPT, le « top » du cercle technologique, qui a déclenché le L’engouement pour l’AIGC qui perdure encore aujourd’hui. Le dialogue omnipotent et les dessins exquis produits en quelques secondes, communément appelés « travailleurs fatigués de l'IA », rendent les vrais travailleurs anxieux.

En fait, l’intelligence artificielle est essentiellement un outil technique Derrière les défis se cachent de plus grandes opportunités. Les entrepreneurs sont enthousiastes à l’idée de la combiner avec l’IA pour accélérer l’efficacité et la productivité, tandis que de plus en plus d’employés intelligents apprennent activement les applications de l’IA pour accroître leurs capacités. La manière de travailler redéfinie par l’IA rend également les entreprises plus dépendantes des créateurs qui s’adaptent activement aux changements et établissent des modèles de travail dans la nouvelle ère.

Dans une industrie folle de recherche d'efficacité et de productivité, la mode doit être à l'avant-garde. Alors, comment l’AIGC sera-t-elle utilisée par l’industrie de la mode ? Quelle responsabilisation cela apportera-t-il aux designers ? Comment les entreprises de vêtements baptisées par la digitalisation peuvent-elles saisir les opportunités de l’AIGC ? Ou ici, je peux vous donner quelques réponses :

L'industrie de la mode est une industrie très appropriée pour la mise en œuvre de l'AIGC

Tout d'abord, jetons un coup d'œil aux premiers principes de l'industrie de la mode : Essentiellement, l'industrie de la mode s'appuie sur un grand nombre de « nouvelles innovations » » Une industrie qui stimule la consommation. Ici, les femmes qui pensent toujours qu’il y a un vêtement de moins dans leur garde-robe peuvent ressentir la même chose. Du point de vue des portraits des consommateurs, les besoins vestimentaires de plus en plus personnalisés déterminent également les attributs naturels non standard des produits vestimentaires. Afin de répondre aux besoins de consommation diversifiés des consommateurs de vêtements, les marques de vêtements doivent poursuivre activement des stratégies multi-SKU. En prenant comme exemple une plateforme mondiale de commerce électronique de mode instantanée de premier plan, la demande quotidienne de nouveaux produits est de 5 000 à 6 000 SKU. Il suffit de constater que la « création continue » est une quête de mode qui ne s’arrête jamais.

En même temps, l'industrie de la mode a aussi une autre caractéristique : c'est une industrie qui utilise « l'approximation » pour livrer des idées. Dans plusieurs films sur la mode, que ce soit "Dior et moi" ou "Coco Chanel", on a vu le tableau artistique de la naissance d'un vêtement : un maître du design trouve l'inspiration, dessine un croquis basé sur l'inspiration, et puis s'appuie sur celle-ci. Toute l'équipe de production et les designers travaillent ensemble pour enfin présenter un vêtement haut de gamme grâce à la combinaison de tissus, d'accessoires et de technologie. Ici, le plus important est « l'inspiration » du maître, et ce qu'il dessine est aussi un « croquis ». La particularité de l'industrie de la mode est qu'elle est extrêmement créative, et ces idées créatives ont souvent une certaine tolérance de précision, qui correspond également aux caractéristiques des applications AIGC actuelles.

L'industrie de la mode a une longue histoire et a formé une chaîne industrielle complète, des matières premières à la conception et à la production jusqu'à la vente de produits finis, avec une grande quantité de données structurées. Prenons comme exemple la carte de couleurs Pantone, une couleur couramment utilisée dans l'industrie de la mode. La nouvelle version de la carte de couleurs TPG pour vêtements et textiles compte 2 310 couleurs, qui n'incluent pas les cartes de couleurs métalliques ni les cartes de pont de couleurs. Ces couleurs de vêtements apparemment subjectives ont en réalité 2310 numéros de couleurs standard clairs derrière elles. Ce sont ces données structurées qui jettent les bases de l’application de l’AIGC dans l’industrie du vêtement.

À la recherche d'une efficacité extrême et du besoin de beaucoup de créativité, l'industrie de la mode est en train de devenir le meilleur terrain expérimental pour la mise en œuvre de l'AIGC.

Quels types d'entreprises peuvent mettre en œuvre l'AIGC dans l'industrie de la mode ?

Du point de vue de la mise en œuvre, les entreprises leaders qui servent la numérisation de la mode, disposent d'une compréhension professionnelle de la scène, d'une bonne base de données et de capacités continues de recherche et développement de modèles, auront la capacité de mettre en œuvre l'AIGC dans l'industrie de la mode.

Nous voyons une entreprise nationale leader se concentrer sur la numérisation de l'industrie de l'habillement et vient de publier une application basée sur AIGC - Lingdi Style3D. Selon les informations officielles, Style3D est le premier fournisseur mondial de solutions numériques 3D axées sur l'industrie de l'habillement. Il s'agit d'une entreprise qui dessert l'ensemble de la chaîne de l'industrie de l'habillement, y compris les marchands de tissus, les marchands d'accessoires, les fabricants de designs et les propriétaires de marques, et qui a accumulé une grande quantité de données structurées.

La capacité d'émergence de l'AIGC repose fortement sur la prise en charge d'une grande quantité de données structurées. Bien que les modèles d'IA actuellement sur le marché puissent produire des effets d'application dans plusieurs scénarios et domaines, ils ne constituent pas la solution optimale pour le cas. industrie de la mode verticale. La raison en est, d’une part, le professionnalisme des données, et d’autre part, le domaine de convergence du modèle.

Lorsque nous sommes entrés en contact avec les modèles Style3D, nous avons vu qu'ils définissaient leurs modèles comme des « modèles industriels Style3D » et disaient qu'ils disposaient d'invites complètes adaptées à l'industrie du vêtement, ainsi que des modèles basés sur l'industrie. Ce qui suit est un test simple basé sur de nouvelles photos sur e-commerce :

Saisissez une description complexe et spécifique d'un certain type de vêtement "robe à manches virago, racine de lotus manches en forme, détails de tissu complexes, image du catalogue de produits de mode, éclairage du studio, vue de face, image carrée ». Pour faire simple, ce que nous voulons générer, c'est une robe à manches lotus. Lorsque les invites sont cohérentes et que le modèle converge différemment, un léger écart produira des résultats différents.

Ce qui suit sont deux images de résultat. Celle de gauche est une jupe à manches à volants 3D générée par le modèle industriel Style3D et associée à un rendu de modèle. à droite, un rendu de modèle utilisant le modèle le plus populaire. Une image d'un modèle à manches à volants générée par un outil de génération d'images IA :

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On constate que la robe générée par le modèle Style3D correspond davantage aux manches nouées décrites dans l'industrie du vêtement. Avec une grande quantité de données structurées adaptées à la conception de vêtements, une riche bibliothèque de modèles de vêtements et un moteur de simulation puissant et sophistiqué auto-développé, Style3D peut générer des travaux vestimentaires plus précis qui répondent aux normes de conception. On peut dire que les données et les modèles des industries verticales constituent le fondement des applications AIGC et une condition préalable pour servir les clients des industries verticales.

Comment laisser AIGC vous assister dans la conception de vêtements ?

Dans le cadre du carnaval provoqué par l'AIGC, ce que nous attendons avec impatience, comme le dit Style3D, est de créer des modèles de niveau industriel pour servir l'industrie.

Le processus de fabrication d'un vêtement est souvent un processus dans lequel les idées subjectives sont constamment vérifiées par des données, nécessitant des changements rapides et des conceptions répétées. En d’autres termes, le SKU doit avoir la bonne largeur et la bonne profondeur. Par conséquent, à mesure que l'ensemble de la chaîne industrielle passe des vêtements basés sur les tendances aux échantillons jusqu'à l'entrée réelle sur le marché, les entreprises sont constamment confrontées à des défis d'efficacité et de coûts. L’intelligence artificielle peut jouer un rôle plus important dans de nombreux scénarios de l’industrie du vêtement.

Nous avons sélectionné les nouveaux scénarios de commerce électronique les plus utilisés basés sur le modèle industriel Style3D et les avons testés. Cliquez sur la vidéo pour voir l'application complète : #🎜🎜. ##🎜 🎜#

Tout d'abord, l'application Style3D AI peut générer divers composants, à savoir des patrons de tissus, des designs d'accessoires, des patrons, etc. Nous pouvons voir qu'une invite conforme aux termes professionnels de l'industrie, associée à un modèle basé sur les données de l'industrie, peut générer avec précision divers éléments structurés adaptés à l'industrie.

• Une fois que les "pièces" qui composent un vêtement sont entièrement disponibles et peuvent être librement remplacées, Style3D AI peut désormais utiliser la silhouette elle-même, générer rapidement une 3D vêtement numérique et modifiez le style selon vos besoins.
• Ensuite, l'étape suivante consiste à générer automatiquement la personne numérique qui s'apprête à réaliser le costume. L'« avatar contenant le corps » généré par l'IA permettra aux concepteurs de définir le type de corps, l'âge, la coiffure, la couleur de la peau, etc. d'un modèle humain numérique sur la plateforme en fonction des besoins, et finalement de produire un modèle numérique extrêmement réaliste.

Enfin, selon différentes marques Des attributs et des arrière-plans différents, combinés à des personnes numériques pour l'affichage, constituent une nouvelle image de produit qui peut être directement utilisée pour les produits de commerce électronique.

Sur cette base, divers supports marketing adaptés à différentes plateformes peuvent être générés efficacement sur la base de l'IA, et plusieurs scénarios peuvent être remplacés en fonction des besoins. De plus, cette génération elle-même est réalisée dans le modèle industriel, augmentant directement la vitesse globale de génération.

Il convient de mentionner que les vêtements numériques générés sur la base du modèle industriel Style3D peuvent non seulement être utilisés dans des scénarios de commerce électronique, mais également dans le monde virtuel Metaverse, comme ainsi que la production de connexion directe est entièrement prise en charge.

Nous pouvons imaginer que si davantage de scènes étaient mises en œuvre, ce serait un énorme pouvoir pour l'ensemble de l'industrie de l'habillement ：

Tout d'abord, elle offre à chaque consommateur une sélection de produits plus riche. L'IA permet plus de choix pour les composants du produit, et le produit lui-même propose également plus de combinaisons. Deuxièmement, les créatifs bénéficient d’un énorme soutien. L’IA peut aider les concepteurs à repousser les limites des sources créatives, à se concentrer davantage sur le résultat de la créativité elle-même et à compléter la conception d’un vêtement avec plus d’inspiration.

D'un autre effet social, AIGC rapprochera infiniment les besoins des consommateurs et les capacités de fabrication #🎜🎜 #. On peut supposer que si tous les vêtements produits peuvent être consommés, ce n'est pas un déchet. Le véritable déchet est l'inventaire non consommable et les ressources investies pour cela. L'AIGC permettra aux créateurs de produits de mieux comprendre les tendances du marché et de répondre aux besoins du marché.

Après avoir communiqué avec Style3D, nous pensons que dans l'industrie de la mode, l'intelligence artificielle sera capable d'assumer des tâches plus répétitives à l'avenir et de mieux servir les designers et modélistes .et d'autres créatifs.

Nous attendons également avec impatience de voir émerger des modèles d'industrie de services à plus grande échelle qui pourront être mis en œuvre, permettant à l'AIGC de véritablement favoriser le développement de la productivité.

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