未来のジェネレーションAIがアパレルファッション産業に新たな機会をもたらす

AIGCがヒットした後、デザイナーの林夫婦と版師の張宇は自分が相手よりも惨めに混ざっていると感じ、モデル撮影スタジオを経営する「浪豚灰頭」も商売を失いつつあると感じた。

4兆のアパレル業界は、新たなAI技術によって変化しつつあり、衝撃とチャンスが共存している――マッキンゼー氏は分析し、今後3〜5年、生成型AIはアパレル、ファッション、贅沢品業界の営業***が1500億ドルの増加を創出するのを助ける可能性があり、2750億ドルに達すると楽観的に見積もっている。

億邦動力は、AIGCがアパレル業界に与える影響は主に商品企画、製品設計、小売端末の3つの段階に集中しており、AIGCはデザイナーの効率を高め、デジタル人+3 Dアパレルは消費者に新しい体験をもたらし、これらの新しい内容はすべてアパレル業界に新しい機会をもたらすことに注目している。

ただ、業界内の設計から生産からマーケティングまでの多段階の難題を解決するのは容易ではない。アパレル業界もいくつかのAI洗礼を経て、RNN（再帰ニューラルネットワーク、1990年提案）からGAN（生成対抗ネットワーク、2014年提案）から現在のDiffusion（拡散モデル）まで、AIの波ごとに産業チェーン全体を打破しようとしたことがある。では、このラウンドジェネレーションAIはアパレル業界にどのような影響を与えるのでしょうか。AIGCはどのような雇用に影響を与えるのか。AI能力がサプライチェーンに流出し、どの程度の影響を与えることができますか。

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デザイナー、版師、モデル、衝撃を受けたのは誰ですか。

1 AIGCはデザイナーを辞められない

デザイナーと版師はファッションデザインの主要な職場であり、天馬行空のインスピレーションを図面に変え、図面を服に変える責任を負っている。

MidjourneyとStable Diffusionは一時デザイナーの林夫婦に大きなキャリア危機をもたらし、提示語を入力し、5秒以内に6枚の設計図を生成し、更新を続けることもできる。林夫婦はファストファッションデザインに従事して5年近く、多くのデザインの達人を見たことがあるが、やはりStable Diffusionの生成効果に驚いた。

「上新」はファストファッションの命脈であり、ブランド企業は創造力と効率を追求している。MidjourneyとStable Diffusionを半年間使い続け、林夫婦は安心した。「大きなモデルは確かにデザイナーをはるかに上回る速度で生成されているが、AIGCは素材生成方式にすぎず、どんな提示語を入力するのか、どんな要素が必要なのか、どれを使うのか、これらはすべて私たちが選択する必要がある。私の今のインスピレーション図はすべてAIGCが完成し、効率は約3倍に向上した」。

また、AIGCは現在、シングルウェアのデザインにインスピレーションを与えているだけだ。1つのデザインだけでなく、デザイナーはシーズンのメインモデルにはどのシリーズがあり、どのデザインが組み合わせて美しいのか、レギュラーモデルとメインモデルがどのように組み合わせるのかなど、いくつかのシリーズ企画を行う必要があります。これらのデザインの店頭への陳列も、デザイナーが企画する際に計画しなければならない。これらの作業内容はAIGCの範囲を超えていることは明らかです。

「デザインだけで言えば、ほとんどのアパレル企業は独自のバージョンベース、つまり大体の“ルール”を持っていて、この“ルール”の中で、デザイナーはどのような色、補助材料、装飾的な要素を使うかを判断します。AIGCはこのコーナーでインスピレーションと助けを与えます」と林夫婦は付け加えた。

AIGCはいったいファッションデザイナーのために何ができるのだろうか。知衣科技創始者兼CEOの鄭澤宇氏は、主に3つの面があると考えている：

***、インスピレーションを提供します。

第二に、プロンプトに合った画像をすばやく大量に生成する。

第三に、設計のコストを下げ、設計の精度と生産性比を高める。

「しかし、現在AIGCが達成できる効果は第2点だけで、***と第3ステップはまだテスト中で、1-2年以内に実現するのは難しい」と鄭澤宇氏は付け加えた。

鄭澤宇氏も、AIGCはデザイナーに代わるものではないと考えている。「AIGCは素材の生成方法であり、これらの図がデザイナーやブランド側が望んでいるものか、どれを使っているのかを判断することが最も重要な問題だ」。

2 20年後には版師がいないのか？

AIGCはデザイナーに代わることはできないが、版師に代わることはできる。これは凌迪科学技術Style 3 D首席科学者の王華民氏の今回のAIに対する予審である。

版師とは服装の製版に従事する人を指し、製版は服装の生産プロセス全体の中で上から下へ――上に対して、デザイナーとサンプルの工芸の詳細を疎通しなければならない、下に対して、縫製工または生産工場に縫製の注意事項を伝え、サンプル（非大型品）の品質を制御しなければならない。

1枚の服の設計図が出てきたら、「打版-修正-再打版-再修正」の過程を経なければならない。「時には1つの装飾は2.5センチか3.5センチで、服が出てきてから効果を見ることがあります。これは感覚的なもので、少し大きくて小さくて、左に少し右になって、何度も調整しなければならないからです」林夫婦は直視に耐えられない表情を返した。

この過程は往々にして時間と労力を費やし、「デザイナーの多くはバージョンを理解していないか、あまり理解していないが、彼は版師と繰り返しコミュニケーションをとる必要があり、時間コストとコミュニケーションコストが高くなる」と王華民氏は考えている。

林夫婦と同じ会社にいる版師の張宇もAIGCが版師たちに脅威を与えていることを認めており、版師はデザイナーの2 D原稿を生産に必要なCAD図に変え、同時にサンプルを生産し、デザイナーに修正を提供しなければならない。「2 Dは3 Dを回転して、この仕事はとても専門的であり、やり方も非常に複雑です。今ではいくつかの複雑な版で、私たちはもう自分で裁断する必要はありません。3 D効果をデザイナーに見せて、彼らに直接3 Dで調整してもらいます」と張宇氏は言った。

凌迪のStyle 3 D AI産業大モデルでは、該当する服装をデザイン枠にドラッグし、AIをクリックして版画を生成すれば、数秒で版画と3 D効果を独立させることができる。

「20年後、私たちのモデルが十分に大きいと、デザイナーはもっと万能になります。彼のツールはもっと多くなったからです」と王華民氏は付け加えた。「その時、最も***な状況はデザイナーが自分でデザインし、自分でバージョンを作り、誰もがデザイナーになることができます」。

3電子商取引にモデルは必要ないのか？

デザイナーや版師のほか、モデル界でも「地震」が始まった。

電子商取引プラットフォームのデザインの詳細ページの背後には、十数人の分業協力があり、モデル、カメラマン、スタイリスト、アシスタントなどを招待する+衣装の準備+スタジオのレンタルorロケーションの選択+修理+図面の説明をする必要があり、コストは100元から千元まで様々である。

微博アカウント「浪豚灰頭」はモデル撮影スタジオの価格表を出したことがある。1日8時間撮影するには、3万6000元を支出する必要がある。そのうち撮影費（修図400枚を含む）は1万、男性モデルと女性モデルの費用は2万元を超え、化粧費は2000元、コーディネート費は4000元だった。

画像：ネットワークから

「複数のモデルを招待するには、いくつかのモデルのスケジュールを同時に配慮しなければならず、大量の服も事前にアイロンをかけて整理する必要がある。しかも写真データが大きく、数も多く、ダウンロード、制作、選別の過程は少なくとも5日間。私たちの1つのファッション専門店は少なくとも10日でオンラインになり、常に20人のアルバイトを募集しなければならない」「浪豚灰頭」は補充した。

一方、凌迪科技が打ち出したAI産業モデルでは、これらの人員と費用は省略でき、キーワードを入力するだけで、「デジタルモデル」を生成することができる。

「ヨーロッパ女子の顔型、ミディアムロング、上品な雰囲気、メイクがきれい」と入力すると、対応する顔型が生成されます。

モデルの姿勢図をアップロードすると、姿勢に対応したモデル図が生成されます。

背景キーワード「シュールな背景、ミニマリズムな建築スタイル、画面が活気に満ち、幻想的な建築空間」を入力すると、対応するスタイルの背景図が複数枚手に入る。

デジタル人間+3 D衣装のAIコンボパンチは、1つのデザインの伝播コストを想像できないほど低くしている。将来的には、ブランド側が服の写真を提供すればショーや生中継を組織できるかもしれない。

「AI+3 D技術は伝統的な人貨物場のモデルを変えるだろう」と王華民氏は考えている。「文生図を通じて、私たちはモデルを生成し、背景を生成し、姿勢を生成することができ、具体的にどのくらい節約できるかはまだ測っていない。私たちは主にツールを彼に与え、彼らがどのように使用するか、どのシーンに応用するか、どのくらい節約できるかは、彼らがどのようにこのツールを使用するかにかかっている」

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AI技術の経路は服装にあり、何が違うのか

デザイン、パターン作成、マーケティングの3つの段階で、すでに「アパレルデザイン+AIGC」製品が相次いで登場している。

万事利シルクと無界AIが協力し、AIGC+スカーフデザインを探索する、

知衣科技は西湖心辰と協力し、アパレル産業モデル「FASHION DIFFUSION」を発売し、アパレル業界のMidjourneyを作り、金探し、金直し、デザインなどのシーンでデザイン効率を向上させる。

サプライチェーンサービス企業の魔魚が「魔魚GPT」を発表し、ファッションデザイナーの仕事効率を高めた、

凌迪科技Style 3 Dが発表したStyle 3 D AI産業モデルは、AIがトレンドを予測し、AIがパターン/レイアウト/材質/画像を生成するなどの機能を提供し、デジタルファッション産業の「インフラ」を構築しようとしている。

服のデザインは過去にもAIによって与えられてきたが、このAIはこれまでと何が違うのだろうか。王華民氏は、いずれもAIだが、10年前のAI、5年前のAIとこの2年のAIはそれぞれ違うと考えている。「一人で自分がAI事業者だと言っているが、彼がどのAIをやっているのか見なければならない」。

AI業界はRNN、GAN、Diffusionなどの多ラウンド反復を経て、これまでのアパレルAIはGANに基づいて、つまり生成モデルと判別モデルで互いに競争し、生成モデルは本物の画像のように見える画像を創造し、判別モデルは1枚の画像が本物の画像であるかどうかを判断し、2つのモデルは一緒に訓練に対抗し、最終的に2つのモデルの能力はますます強くなり、最終的には定常状態に達する。

GANと比べて、Diffusionモデルは訓練生成モデルだけを必要とし、訓練目標関数は簡単で、より優れた画像サンプル品質とより良い訓練安定性を実現することができる。

王華民氏は、「GANの制御性は悪く、学術上や論文にとどまっているものが多く、DiffusionはGANよりも訓練しやすいと同時に、制御性を全体的にステップアップさせ、訓練効果も大きく向上した」と指摘した。

Diffusionモデルに基づくAIGCには2つの明らかな利点があります。

1設計ツールの使用敷居を下げ、業界浸透率を高める

従来のアパレルデザインの仕事では、絵画、PSのスキルを身につける必要があったが、今回のAI産業モデルでは、自然言語で記述することで、直接設計図を生成することができる。

例えば、知衣科技のFASHION DIFFUSION使用インタフェースを開くと、スタイル、デザイン、特徴が一目でわかり、デザイン、色、材質などのオプションを選択するだけで、10秒以上で、AIはT台走秀スタイル、淘宝動音商品スタイル、INS小紅書社メディアスタイルなどの各スタイルのデザイン画像を生成することができる。

画像ソース：知衣科技公式サイト

このような利便性と「敷居の低さ」の背後には、知衣科学技術の10億を超えるアパレル画像と500+アパレルデザインラベルの業界沈殿と、西湖心辰の深さ学習の蓄積がある。

2モデルが複数のタスクを満たす

従来のAIの働き方は、タスクがアルゴリズムモデルを訓練し、各モデル間で互いに独立している。例えば画像検索をしたり、モデルを訓練したり、画像生成を行うには、もう1つのモデルを訓練します。

一方、大モデルは1つのモデルで複数のタスクを解決することができ、例えばStyle 3 D AI産業モデルはAIによる画像生成、AIによるレイアウト生成、AIによるマテリアル生成、AIによる画像生成などの多機能を提供する。

アパレル業界の設計図は2 D、3 Dの間で繰り返し切り替える必要がある：

2 D：デザイナーが最初に紙面にデザインした内容で、スケッチや図面など。

2.5 D：版師が設計図に基づいて製版し、2次元と3次元を結ぶ橋梁であり、2.5 Dと呼ぶことができる。

3 D：3 Dデジタルウェアとデジタル人間（Avatar）を組み合わせて、インタラクティブな方法があります。

2 D：服装展示の一環で、図形学技術はレンダリングを通じて、3次元物体を2 D視覚効果に変えて、例えば電子商取引上の新しい画像やビデオを出力する。

王華民氏は、「モデルはこれらのモダリティ間の設計と転化を完了することができる--私は何をしたいのか、私は直接彼に言えばいい。輸出先に異なる輸出形式を設立するだけで、これは理想的な状態だ。しかし、完成するには2-3年かかる」と考えている。

現在AIが生成した設計図は、精度、解像度、細部、計算力コスト、製作コスト、生産効率比がテスト中で、商用までまだ距離がある。

鄭澤宇氏は、大量のデータサポートがあるにもかかわらず、デザイナーはいったい何を望んでいるのか、プロンプトはどうやって来て、どのようにしてあなたの欲しいものをはっきりと表現するのかと考えている。やはり問題であり、トレンド予測やインスピレーションを注目して実現する必要があります。

同時に、大モデルの制御性は常に隠れた危険性である。王華民氏は、どのようにしてそれが出した図はあなたが望んでいるものであり、修正し、どのように制御性の安定性を高めることができるかは、AIGCビジネスの重要な一環だと考えている。「ただ個人的には、AIにおける多くの問題はデータ不足によるものかもしれないと思っています」

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AIはアパレルサプライチェーンに深く入り込むことができるか？

「アパレル業界のようにAIGCに適応できる兆レベルの業界はない」とStyle 3 D創業者の劉郴氏は考えている。

この人工知能は「第4次産業革命」と冠されているが、鄭澤宇氏は、産業革命に比べて、現在のAIGCのアパレル業界への変化はもう少し意味があると感じている。

「産業革命は生産製造の次元で発生し、AIGCはデザインとファッションの次元でより多く発生している。それは確かにブランドの反復を加速させるが、産業全体のモデルチェンジ・グレードアップを推進するには、まだ足りないと思う。アパレルのサイクルは長い部分が多く、産業モデルチェンジ・グレードアップを推進するには、単一の部分の調整ではなく、産業全体のデジタル化が必要だ」と鄭澤宇氏は指摘した。

「私たちはこれから誰もがデザイナーであり、消費者はC端でAIGCを通じて自分の好きな服をデザインし、C 2 Mを通じて直接生産することを望んでいるが、中にはまだ通じていない部分が多い」と王華民氏は考えている。

中国のアパレルサプライチェーンはすでに伝統的なモデルから反高速モデルに向かっている。億邦シンクタンクは、小単、速反、個性カスタマイズなどの消費の新たな需要の駆動の下で、デジタル技術はアパレル産業の生態を再構築し、工場と上下流を敏捷に対応させると考えている。

絶えず普及している3 D技術、AR製版、仮想試着もデザイナーの時間を短縮し、産業チェーンの反応速度を高めている。

サプライチェーンのデジタル化はAIGCの範疇を超えているようだが、鄭澤宇氏は、デザイナーの切り口からサプライチェーンのアップグレードを牽引するのに良い手がかりだと考えている。「デザインは決まっている。サプライチェーン、工芸、生地などのものが決まる。デザインをコントロールすれば、バックエンドサプライチェーンへの誘導力がある」。

どのように設計から出発して、サプライチェーンの変革を牽引しますか？鄭澤宇氏は、データの通流と流通は依然として核心的な問題であり、アパレル業界のデータは極度に分散しており、異なる参加者の手に握られており、ほとんど共有も伝達もしていないことがアパレル業界のデジタル化のボトルネックだと考えている。産業全体の変革にとって、データの浸透はより緊急でボトルネックな一環である。

抵抗は多方面にわたる。「まず、みんなが投入されたくない動力は投入された動力よりはるかに大きい」とある業者は指摘した。「結局、1つの工場もあなたに生産能力を教えたくないので、もしあなたに教えたら、あなたは私の生産能力を超える注文を出さないで、生地工場も最新のモデルをプラットフォームにアップロードして、パクリを防止したくない。だからその中には多くの抵抗がある」。

次に、一部のプロセスは常にデジタル化が難しい。例えば、生地の一環として多くの企業がERPを持っておらず、デジタル化は言うまでもない。あるアパレルブランドの責任者は、「現在の設計と生産の速反は実現できるが、生地の段階では、事前に商品を用意しなければならないのか、それとも伝統的な方法なのか。生地は物理や化学などの過程に関連しているため、まだ速反能力が強くなく、この問題は短期的にも解決できない」と億邦動力に伝えた。

その根源を追求すると、アパレル業界は巨大で分散している--この業界は雇用の大家で、約3億の雇用を提供することができるが、企業の分散度は極めて高く、ブランドの生存周期は平均1年を超えない。「みんなが不確実性の高い環境で生きているので、危機感が強い」と鄭澤宇氏は考えている。

この背景の下で、どのようにして服装の設計、生産、販売からの局所的な協力と閉ループを実現しますか？鄭澤宇氏は、SheInは受注の次元から産業チェーン全体をつなぐ良いモデルを作ったと指摘した。SheInは工場に安定した注文を提供することができ、工場は安心して出荷することができます。SheInは生地を工場に早めに渡し、ブランドも安心して協力することができます。

設計と生産を通じたメリットもすぐに現れ、設計ドラフトから打版から下大品まで、ブランド内部の流れが速ければ、2 ~ 3日で下大品を実現することができる。

現在、知衣科技もこのようなデジタル化協力を行っている--デザイナーの構想から始まり、デザイナーが金を選ぶ時にどの図を見て、どの金を選んで、どのサプライヤーを使って、どの生地を使って、誰が版を打って、線稿見本板図はどんな様子で、どのホールで、どのくらい保管して、どのブランドが貸して、最後に誰が注文して、どのくらい注文しましたか、どの工場に配布され、いつ生地が倉庫に到着し、いつ生産が開始され、いつ出荷され、工場からどのように納品されるか、これらのすべてのプロセスをデータで連結することができます。デザイナーのデザインは、デザインから納品まで、全プロセスが1、2ヶ月以内に完了します。

この局所的な産業チェーン協同の中で、前端はデジタル設計で、中間はデジタルデザインマッチングで、後端はデジタルサプライチェーンプラットフォームで、「この協同の下でこそ、AIGCの効率的な優位性を発揮することができる。私たちは誰もがデザイナーになれる時間に近づいている」と鄭澤宇氏は考えている。