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人工智能在纺织品图案设计领域的应用
纺织品图案设计行业现状
随着国内服装市场的快速发展,纺织品图案设计服务市场规模也在稳步增长。据统计,2022年我国的纺织品设计市场规模预计超过3000亿元人民币。其中,针对服装和面料的印花图案设计是重要组成部分。
从发展趋势看，当前和未来一段时期,纺织品图案设计服务市场呈现出以下发展趋势:
1）个性化设计需求增长。消费者对个性化和定制化印花提出了更高要求,市场对新颖独特图案的需求不断增长。
2）设计与技术深度融合。从手工绘制向智能设计发展,数字技术被广泛应用于提高设计效率。
3）设计要素丰富化。表现手法更加丰富,传统印花外还应用渐变、涂鸦、3D立体等创意元素。
4）功能化设计崛起。除美学外,材料功能如抗菌、防水、防紫外线也引导部分设计。
展望未来,数字技术特别是AI的介入，将持续推动这一市场实现智能化升级。可以预见,借助新一代信息技术的力量,未来的纺织品图案设计市场一定会成为时尚、功能和商业价值的完美结合。
目前,我国大多数面料生产企业仍然采用传统的人工设计流程。每个新款图案的设计周期长,一般需要2周到1个月。而每年都要推出2-4个季节的新品,对企业的设计产出能力提出了更高的要求。同时,由于创意和灵感的限制,传统设计也难以保证图案的丰富多样和个性化。整体来说，企业图案设计的效率和创新能力还有待提高。
同时我们看到，随着生成式AI逐渐发展成熟，相比国内企业,一些国外大型快时尚与奢侈品面料品牌已开始尝试AI生成设计、智能制造等新技术。这使其能更快地推出多个季节的产品,生产出风格多样的个性化图案,在全球范围内形成了很大的竞争优势。这也带来了一定的行业竞争压力。因此，国内面料设计行业亟须进行技术革新和数字化转型，亟须借助新技术,通过技术创新与过程再造,使用信息化与智能化手段，提高核心竞争力。
生成式AI技术概述
生成式AI是一种无监督的机器学习方法。通过学习大规模训练集的数据分布,构建创造性生成模型的人工智能技术。它可以在没有明确训练目标的情况下,根据学习到的数据模式自行生成新的内容。生成式AI系统的训练过程无需人工标注大量样本。它通过自动编码器、生成对抗网络(GAN)等深度神经网络架构,从海量非标注数据中直接学习数据的潜在分布规则。然后根据所学的分布规律,使用随机噪声作为输入,输出符合该分布的新样本。
生成式AI可广泛应图像、语音、文本等创意设计领域。目前自动生成图像、视频的工具已日益成熟,一些代表性系统如国外的MidJourney, Stable Diffusion, DALL-E等,能够根据语言描述自动生成视觉效果丰富的图像。
相比上一代的分析型AI，生成式AI无需人工提取数据特征和构建明确生成规则。它通过端到端的深度神经网络架构,直接从数据中学习生成模型,可自动完成创意设计任务。这样可显著降低开发成本,提高创作效率。并可产生丰富多样、新颖独特的作品。
生成式AI在纺织品图案设计领域的应用
我们看到，在国内的行业中，一些对新技术的出现有着敏锐嗅觉，对原创设计有着执着追求的企业，已经开始在企业中应用最前沿的生成式AI技术，来提高企业的设计效率，降低成本，甚至产生增量的业务价值。
以柯桥某面料出口企业为例，充分发挥企业数据资源丰富、市场应用场景充分等优势，针对纺织品图案设计创意能力不足的痛点，从流行趋势研究、图案创意设计、AI提示词工程等维度，开展了人工智能图案生成设计技术的研发与产业化应用实践；开展“生成式AI技术”的女装面料图案设计方法与体系的研究和
图案生成模型训练等工作；搭建了基于生成式人工智能技术的AI图案
设计平台。达到提升公司图案设计设计效率及创新能力、提高产品
附加价值、增强企业市场竞争力的目的。
在试用AI工具前，该企业面临有如下问题：
第一：个性化需求。客户越来越多的个性化要求，对设计的要求越来
越高，而通过大量增加设计师又与现在客户单花型订单量越来越小，订单
利润降低的行业背景相违背。
第二：设计效率。行业需要快速响应季节变化和时尚趋势，在季
节高峰期，设计师的速度跟不上开发的需求。
第三：人才培养。设计师难培养难留住。一个设计师需要经过 3-5年内部不停培训才会成熟，而成熟的设计师又容易流失，导致公司设计稿水
平的不稳定。
第四：图案设计创意能力不足。设计师缺乏图案流行趋势引导设计企
划和设计构思，缺少能够激发设计师创意灵感的专业设计素材，且设计师
可能会陷入创意枯竭，难以产生新的图案概念。
第五：设计成本高。企业往往每年需要大量采购设计手稿。每幅设计手稿单价
高达 500 欧元左右。
在使用了上海如途网络科技公司的图蝇AI设计平台后，企业在降本增效方面上迎来质的飞跃。
平台于 2023 年 7 月 15 日建成，在两个多月的使用过程中，已经取得了非常
良好的效果，具体如下：
1、市场数据
已经使用平台设计出 300+成熟的设计稿，推向市场后已经给予正反馈
和订单。前期推广的设计稿已经有 32 个设计稿得到法国、意大利市场的
订单，经过后续推广肯定会有更多设计稿下单。
2、企业专属AI模型
个性化模型训练模块成为了企业的特色。已经训练除了 32 个专属风格模型，公司能够提供更多多样性的设计解决方案，从而满足不同客户的需求。并
在创意设计过程叠加模型使用，出现很多新的创意。
3、经济收益
生成式AI在女装印花图案设计领域降低了设计成本和提高了设计效率。传统的女装印花图案设计通常需要雇佣专业的设计师，而生成式AI是一次性投资，购置和维护成本相对较低。
人工智能内容生成技术可以帮助设计师更快速地生成创意丰富、符合市场趋势的纺织图案设计。它可以提高设计效率，降低设计成本，从而增加纺织产品的附加值,公司可以生成大量原创性的设计,更频繁地推出新产品，吸引更多客户，提高竞争力。
以该公司的一个项目案例为例。开发最新风格的细茎手绘花系列。按原来
设计方式，需要一个设计师大约 15 天左右才可以做好这组设计。采用人
工智能设计平台，3天完成了这组30个稿件的设计，等于只要原来20%的时
间就可以完成原来的相同甚至创意更丰富的工作。同时不再完全依赖个别设计师的创意，确保了公司在设计上的持续稳定性，减少了员工流动性带来的风险
4、社会价值
智能时尚印花这个项目对纺织服装行业具有一系列积极的引领作用。这不仅可以推动行业的数字化转型，还可以激发更多企业积极尝试新技术，带来新的商业价值和竞争优势。以下是这种影响的一些关键方面：
1、提高创新能力：人工智能生成技术可以帮助设计师更快速地获得多样化的创意设计方案。这鼓励了更多的创新，有助于创造出独特的图案和款式，从而提高产品附加值。
2、降低生产成本：通过减少手工绘制图案的时间和人力成本，人工智能生成技术有助于企业降低生产成本。这对于提高竞争力和获得更高的利润率至关重要。
3、加速产品上市时间：传统的图案设计过程可能需要数周甚至数月才能完成，而人工智能生成技术可以在短时间内生成设计方案。这缩短了产品开发周期，使企业更快地将新产品推向市场。
4、个性化定制：人工智能生成技术使得个性化定制变得更容易。企业可以根据客户的需求快速生成定制的图案，满足不同客户的需求，提高客户满意度。
5、数字化管理和分析：这些技术还可以帮助企业建立数字化的图案设计管理系统，更好地管理和分析设计数据，为企业提供了更好的数据驱动决策的机会
图一 用AI生成千变万化具有美感的图案花型，已成为企业设计的标准流程
生成式AI功能展示
生成式AI系统建设内容主要包括：智能图案创作、图案模型训练、设计工具等
1. 智能图案创作：包括文生图、 图生图
1.1 文生图：通过输入文字，AI 生成文字所描述的图像。还可以通过各种艺术元素组合（艺术家、绘画风格、艺术效果、艺术风格等），生成理想的图像
文生图示例：flowers pattern,best quality,masterpiece,highres,extremely detailed 8K wallpaper in style of George Birrell
1.2 图生图：通过上传所需进行二次修改的图像，AI 根据输入的图像，
生成文字所描述的目标图像。
图生图示例：原图（蕾丝图案）
图生图示例：AI生成的蕾丝图案
2. 图案模型训练：包括基础大模型训练与小样本训练。可根据提供的一组图像，AI 学习其特征或者风格，从而形成专属的个性化风格模型。进而通过引用该个性化模型，可以实现对输入图像风格的高仿真模仿并生成个性化内容。
模型训练示例：训练素材
模型训练示例：AI模型生成的花型
3. 智能辅助工具：包括提示词标签、画布、四方连续工具等。
通过智能辅助工具，可以快速实现设计创作、接循环、图片放大等工作。
举例1：实现图像的无缝接循环
原图
在保持原图基本不变的情况下，形成完全无缝的上下左右图像扩充效果
举例2：线稿上色
线稿图
线稿上色效果图
举例3：图像融合
初始图像
适配图像
图像融合效果
举例4：实拍面料接循环
结束语
面向未来,生成式AI注定将引领纺织品图案设计的智能化新纪元。其技术本质，是人工智能对人类审美和创造力的模拟；其应用价值，在于释放人类从繁琐劳作中解放出来的更大创造活力。我们已经看到，基于生成式AI的印花图案设计技术,正快速驱动着整个纺织产业迈向智能化时代。
其背后蕴含的是从“制造”到“创造”的产业形态变革。传统企业主要通过手工设计和机械化加工来“制造”产品。而AI驱动下的产业,是数据化的、柔性化的“创造”过程。设计从人类独立完成,向人机互助演进;生产从机械运转,向代码驱动升华。
同时,这也在深刻改写着产品与市场的关系。在这个时代,企业产品的设计迭代周期将数倍加速,生命周期数倍延长。供给端拥有极强定制能力和弹性,可以做到小批量而又个性;这样的供给方式又可激发市场端无限细分的多样化需求。市场的多元化需求和供给的个性化定制之间形成良性循环,推动更替代性和可持续的消费模式被激活。
可以预见,这种基于大数据、人工智能的产业新模式,必将成就具有中国特色的“智造”升级。以数字化、网络化、智能化为核心的新一代信息技术与产业深度融合,将汇聚产业链上下游创新资源,释放生产力,提升品质,赋能千万级的面料从业者。而最终受益者,将是亿万消费者,他们将佩戴上新技术力量下制造的时尚与美丽。
我们相信,这种科技赋能之下的产业数字化革新,一定将成就中国纺织行业更加灿烂的未来！
