时尚行业的蓬勃活力源自无限的创意，而创意的展现往往伴随着一定的灵活性和包容性。这种特性为生成式人工智能（AIGC）在时尚领域的广泛应用开辟了广阔的空间。

据麦肯锡的最新分析报告预测，AIGC有望在接下来的3至5年内，为服装、时尚与奢侈品行业带来显著的利润跃升，其保守估算的增量高达1500亿美元，而乐观预期更是可能突破2750亿美元大关。

智灵动力联合创始人、元裳大模型负责人、AIGCxFashion发起人朱旭琪，在近期接受时代周报记者专访时表示：“当前，AIGC在服装行业主要应用于创意设计和营销内容的生成。借助生成模型，充分发挥AIGC在设计和营销环节的成本和技术优势，已成为业界和公众普遍认可的价值赋能方式。”

图为朱旭琪，智灵动力联合创始人、元裳负责人、AIGCxFashion发起人（受访者供图）

智灵动力成立于2023年，为了更好地服务于时尚和服装行业，公司内部孵化了元裳大模型。

元裳大模型的诞生源于对AI技术创新的追求，旨在推动服装行业从传统生产模式向数字化、智能化的转型。朱旭琪向时代周报记者介绍：“我们的初衷源于一个客户对服装设计模型的需求。机缘巧合之下，元裳大模型于2023年成功实现了服装行业的首个PMF（Product Market Fit，产品市场匹配度）落地，并开始推进元裳大模型在时装行业的广泛应用。”

AIGC重塑服装创意设计新生态

时代周报：在创意概念设计环节，AIGC如何确保生成的设计既符合时尚潮流，又能满足男装、女装、汉服等不同品类的独特风格需求？

朱旭琪：这是一个多维度的问题。技术上，AIGC需整合大量时尚数据进行训练，捕捉流行趋势，并结合历史数据预测未来潮流。AIGC收集来自社交媒体、时尚网站、时装秀和市场调研的数据，利用AI实时跟踪和预测流行趋势。元裳大模型通过设置风格标签，重视品类标签的针对性训练，在模型内做好服装品类名称的对齐支持，方便使用时尚潮流的风格迁移，结合内置已对齐的名称，让专属服装模型可以较好地融合生成。同时，通过微调或LoRa方式，实现更多品类和风格的快速融合生成。

时代周报：元裳大模型如何助力服装行业改进？与同类产品相比有何独特之处？

朱旭琪：元裳大模型为产业提供了成熟的业务框架，以多模态自研模型组为核心，构建了从时尚元素采集到数据库管理的标准化数据资产管理系统。元裳大模型已建立了一套数据标准模型，能无缝嵌入任何数字化阶段，支持企业建立自训练迭代框架，训练私有设计模型，捕捉时尚特征的多模态模型及特征向量数据库。通过这一架构，实现了一站式数据通路，根据企业交互形态，开发符合时尚设计的视觉应用，提供从设计到试衣再到3D秀场的链式智能服务。元裳大模型为多方利益相关者提供了解决方案，确保每张生成的图像都具价值。

AIGC推动服装行业数智化转型步伐

时代周报：AIGC要实现服装行业全品类的工业流程自动化，行业内各方需在哪些方面共同努力？

朱旭琪：首先是培养跨界人才，即既懂AI技术又了解服装设计和生产的复合型人才。高校已开始调整专业方向，如将传统服装设计专业升级为“数字时尚”，以培养复合型人才。其次是打造协同生态，服装行业链条长，涉及设计、生产、销售等环节，各方需打破“信息孤岛”，通过云端协作平台、数据共享机制等方式实现高效协同。最后是政策和行业规范的支持，涉及知识产权管理、数据隐私保护等法律问题，需完善法律法规和行业规范保障，建立完善的数据管理体系，统一数据标准与规范，加速行业发展。

时代周报：服装行业产业链庞大且分散，涉及设计、生产、销售等多个环节。在服装制版闭环化方面遇到的瓶颈，是技术层面的问题更多，还是行业标准、数据规范等方面的问题更多？

朱旭琪：我认为这两个方面相互交织，解决一个问题需同时考虑另一个方面。制版瓶颈集中在设计的精准度与多样性、数据的质量与行业接受度上。制版涉及服装结构、剪裁、布料适应性等多维度技术细节，对生成设计提出了高要求。需更高精度的仿真技术和计算能力支持制版过程闭环。目前AI生成服装成衣多偏向常规款式个性修饰，对极具个性化或细分市场设计需求，AIGC在成衣制版可靠性方面存在不足。同时，服装制版标准化问题也不容忽视，不同品牌、地区制版方式、尺寸标准、标注规则不同，导致AIGC应用面临数据不兼容挑战。AIGC在服装行业，尤其是传统制造商中接受度和适应性低，高价值制版案例数据获取存在产业分布门槛，品类多且数据分散，技术推广和数据价值共享仍需克服。

时代周报：对于想要借助AIGC实现转型升级的服装企业，有何具体建议和策略？

朱旭琪：数据是核心驱动力。企业应积极构建完善的数据管理体系，包括统一数据标准与规范、搭建数据平台等基础设施。同时，结合业务场景和服务需求，系统梳理并构建企业自身的数据资产和模型资产，充分挖掘其价值。在此基础上，积极探索AI技术在业务环节中的优化与重构，逐步培养内部团队的AI应用能力，打造技术竞争力。无需苛求全流程AI化，可采取“小步快跑”策略，选择具体环节率先落地AI技术，实现从0到1突破。通过实际应用积累经验，逐步迭代完善，最终实现AI技术全面渗透与价值释放。

就业结构迎来全面变革

时代周报：未来几年，AIGC在时尚、服装行业将有哪些新的发展趋势和突破方向？

朱旭琪：随着技能能力的增强与完善，个性化定制与智能设计将成为重要趋势。AI技术整合消费者体型、偏好、行为习惯等数据，生成高度定制化服饰设计，满足个性化需求。数字时装秀兴起将推动实时观看与互动体验发展。消费者可根据个人体型、肤色和风格获得最适合服饰推荐，通过虚拟试衣技术享受个性化和便捷购物体验。此外，AIGC深入赋能将推动时尚教育与培训模式变革，培养技术与创意融合能力的新型人才，推动行业创新与升级。

时代周报：AIGC技术与服装产业链各环节深度融合后，将对行业就业结构产生哪些具体改变？

朱旭琪：AIGC技术深度融合将推动服装行业就业结构全面变革。设计师角色从传统手工绘图转向创意引领与AI技术应用，专注优化AI生成设计方案。新兴职位如“AI时尚顾问”或“AI设计导师”将专注于指导设计师使用AIGC工具、优化设计过程、解决AI生成设计中的问题，并根据市场反馈对AI模型进行训练和调优。AIGC在制版环节应用可帮助制版师通过AI自动生成最优版型和裁剪方案，减少繁琐手动操作和反复调整。制版师将更多关注设计实际执行和数据调整，而非从零开始手工制版。AI制版工程师或将成为新兴职位，负责设计制版系统、训练AIGC模型生成不同款式制版，并确保自动化制版过程精准度与创新性。传统工艺师和缝纫工工作内容也将变化，部分重复性强、技术要求低的工作将被机器人和自动化设备取代，而部分传统工艺可能结合AIGC技术创新。在营销与客户服务领域，AIGC将推动个性化营销成为主流，AI生成的广告和推荐内容将减少对传统文案需求。虚拟客服将逐步替代人工客服处理常见咨询问题，AI驱动的营销专家将专注于定制化策略与用户体验优化。

（文章来源：时代周报，经授权转载）