服装行业有了全能助手

◎洪恒飞　本报记者　江　耘

日前，虹软科技股份有限公司（以下简称“虹软科技”）的“AI大模型驱动的服装工业智能变革”入选了工业和信息化部公布的《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》。

“在传统服装工业领域，服装设计、生产制造、商业拍摄等多个场景面临转型升级的迫切需求。”虹软科技总裁助理文燕向科技日报记者介绍，垂直领域AI大模型的出现，将助力服装产业紧跟智能化变革趋势，精准满足市场和消费者日益多样化、个性化的需求。

智能商拍还原细节

服装行业的三大核心组成环节是设计、生产、销售。销售主要依赖电商平台和线下实体门店两大渠道。其中，电商平台的销量与商业拍摄的质量密切相关。智能商业拍摄场景是虹软科技打造的AI大模型主要应用场景之一。

在传统商业拍摄场景下，服装上新后，商家通常要协调摄影师、模特进行实景拍摄。但这一过程存在周期长、成本高、流程繁琐、同质化严重等问题。

“服装行业呈现出设计时效性强、产品更新周期短、流行趋势变化快的特点。”文燕介绍。据业内测算，仅国内一家中小服装商家每年在商业拍摄上的支出便达到数万元到数十万元不等。如此高昂的成本，束缚了商家的发展步伐。

2023年10月，虹软科技以自研的视觉大模型ArcMuse计算技术引擎为底座，首次发布并上线了PhotoStudio？AI智能商拍云工作室（以下简称“PSAI”）测试版，推动智能商业拍摄场景落地。在该场景下，用户只需上传服装图片，精心挑选模特与拍摄场合，数十秒至几分钟内，PSAI即可生成精致的商业拍摄图片或视频。上线测试大半年后，PSAI在2024年5月正式运行，为用户提供多元化的模特数字资源与海量的室内外环境选择，满足各种商业拍摄照片或视频的生成需求。不同肤色、不同外形的模特，身穿不同材质、款式的新品服装，在模拟森林、雪山、草原、沙漠等环境进行展示……截至目前，PSAI已接入多个头部电商平台，聚集数十万个注册商家。

“AI生成绝非粗制滥造的代名词。与传统依赖海量互联网素材‘投喂’的视觉大模型不同，ArcMuse计算技术引擎还基于小语料库进行深度训练。”文燕介绍，智能商业拍摄场景的落地，由大模型发挥创造力，小语料库训练的小模型负责指导与控制，加上计算机视觉和计算机图形学底层引擎包的深度协同，从而确保生成的内容符合应用需求，而不是生成仅有创意却缺乏细节与真实度的图片和视频。

文燕介绍，在智能商业拍摄场景下，平均每张图片可为商家节约90％的成本。

随着ArcMuse计算技术引擎的不断升级，智能商业拍摄场景也在不断优化。ArcMuse计算技术引擎凭借持续的算法创新与工程优化，不断突破通用大模型在计算成本、适配效率、推理速度等方面的局限。今年3月，PSAI利用内部新迭代的蒸馏框架优化了文本与图像生成的控制精度。在智能商业拍摄场景下，其提示词响应的准确性和图像生成的可靠性进一步得到提升，为用户带来更加优质、高效的拍摄体验。

有望实现私人定制

当前，大型服装生产企业的设计师拿到需求后，会利用CLO3D、Style3D等服装工业软件，进行版式设计，生成3D渲染模拟，输出后端加工环节的工程文件。这样可以有效提高服装设计、生产效率。但对于中小企业来说，相关软件的授权使用成本和培训门槛仍然较高。

文燕告诉记者，虹软科技基于ArcMuse计算技术引擎，融合3D仿真技术，正在构建面向纺织服装行业的智能设计平台，推动智能服装设计场景的落地，以期实现低门槛的服装私人定制。

未来，在智能服装设计场景中，顾客无需再为难以准确传达需求而烦恼，只要直接描述心中所想，设计师便能在平台的智能辅助下，从海量面料库和工艺库中精准挑选出最合适的面料与工艺；随后，快速生成模特着装效果图或走秀视频。在顾客确认效果后，平台会自动生成版式和加工文档，为后续生产环节提供清晰指引。

要推动智能服装设计场景的落地，离不开视觉大模型和3D仿真技术的发展。视觉大模型和3D仿真技术好比构成服装数字化的“创意左脑”与“工程右脑”，两者融合的趋势正在加快。

但是，文燕指出，要将AI大模型真正应用到服装设计场景，急需服装行业专业级的语料库加持。该语料库涵盖时尚设计、版型解构、面料光谱分析、工艺缺陷检测等核心环节的工业级数据。

文燕认为，智能服装设计场景的落地需要头部企业牵头，整合其他科技企业、高校、行业协会等多方资源，在开发视觉技术、构建行业知识图谱、培育数据工程师人才队伍等方面各展所长，为更多服装产业数智化场景的建设提供可复制的技术路线图。