规划、打版、营销，在这三个环节，已经有“服装规划+AIGC”产品相继面世

数字人+3D服装的AI组合拳，正在把一个样式的传播本钱，拉低到无法幻想。未来也许品牌方供给一件衣服的相片就能够组织一场走秀和直播。

“AI+3D技能将改动传统的人货场模式。”王华民认为，“经过文生图，我们能够生成模特、生成背景、生成姿势，具体能省多少还没有衡量。我们主要是工具给到他，至于他们怎样运用，应用在哪些场景，能节省多少钱，就看他们怎么运用这个工具。”

二、AI技能路径之于服装，有何不一样

规划、打版、营销，在这三个环节，已经有“服装规划+AIGC”产品相继面世。

• 万事利丝绸与无界AI协作，探索AIGC +丝巾规划；
• 知衣科技与西湖心辰协作，推出服装工业模型“FASHION DIFFUSION”，要做服装职业的Midjourney，在找款、改款与规划等场景中提升规划功率；
• 供应链服务企业魔鱼发布“魔鱼GPT”，进步服装规划师进步作业功率；
• 凌迪科技Style3D发布的Style3D AI工业模型，供给AI预测趋势、AI生成图案/版片/原料/图像等功能，企图构建起数字时尚工业的“基础设施”。

服装规划在过去也一直被AI赋能，这一轮AI与此前有什么不同？王华民认为，尽管都是AI，可是10年前的AI、5年前的AI和这2年的AI各不相同，“一个人说自己是AI从业者，你得看看他干的是哪一个AI。”

AI职业阅历了RNN、GAN、Diffusion等多轮迭代，此前的服装AI都根据GAN，即用生成模型和判别模型相互竞争，生成模型用于发明一个看起来像真图片的图片，判别模型用于判别一张图片是不是实在的图片，两个模型一同对抗练习，终究两个模型的能力越来越强，终究到达稳态。

和GAN相比，Diffusion模型只需要练习生成模型，练习目标函数简略，能够实现更优的图像样本质量和更好的练习稳定性。

王华民指出，“GAN的可控性较差，很多东西停留在学术上或者论文上，Diffusion比GAN更容易练习，一起将可控性全体上了一个台阶，练习作用也有了很大提升。”

根据Diffusion模型的AIGC有两个显着优势：

1）下降规划工具的运用门槛，进步职业渗透率

以往的服装规划作业，需要把握绘画、PS技能，而在本轮AI工业模型中，经过自然语言描述，就能直接生成规划图。

比方打开知衣科技的FASHION DIFFUSION运用界面，风格、样式、特征一望而知，只需挑选样式、颜色、原料等选项，10多秒，AI就能生成T台走秀风格、淘宝抖音产品风格，以及INS小红书社媒风格等各种风格的样式图片。

图片来源：知衣科技官网

这样的便利性和“低门槛”背后，是知衣科技超10亿的服饰图片与500+服装规划标签的职业沉淀，以及西湖心辰在深度学习方面的积累。

2）一个模型满足多个使命

传统AI的作业方式是一个使命练习一个算法模型，且各个模型之间互相独立。比方要做图片查找，练习一个模型；要做图片生成，再练习一个模型。

而大模型能够一个模型处理多个使命，比方Style3D AI 工业模型供给AI生成图片、AI生成版片、AI生成原料、AI生成图片等多种功能。