AIGC大熱后，設(shè)計師林儷和版師張宇都覺得自己混得比對方慘，經(jīng)營模特攝影工作室的“浪豬灰頭”也覺得正在失去生意。
4萬億服裝行業(yè)，正在被新一波AI技術(shù)改變
，且沖擊和機遇并存——麥肯錫分析
，未來3到5年，生成式AI可能會幫助服裝
、時尚及奢侈品行業(yè)的營業(yè)***創(chuàng)造1500億美元的增量
，樂觀估計可高達2750億美元。
億邦動力注意到，AIGC對服裝行業(yè)的影響主要集中于商品企劃
、產(chǎn)品設(shè)計
、零售終端三個環(huán)節(jié)，AIGC提升設(shè)計師效率
、數(shù)字人+
3D服裝給消費者帶來新體驗
，這些新內(nèi)容都將給服裝行業(yè)帶來新機會。
只不過
，要想解決行業(yè)內(nèi)從設(shè)計到生產(chǎn)到營銷多環(huán)節(jié)的難題
，并非易事。服裝行業(yè)也曾經(jīng)過幾輪AI洗禮
，從RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
，1990年提出）到GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)，2014年提出）到如今的Diffusion（擴散模型）
，每一波AI都試圖打通整個產(chǎn)業(yè)鏈
。那么，這一輪生成式AI會對服裝行業(yè)產(chǎn)生哪些影響
？AIGC將影響哪些崗位就業(yè)
？AI能力外溢到供應(yīng)鏈，能夠產(chǎn)生多大影響
？
01
設(shè)計師、版師、模特，誰被沖擊？
1 AIGC干不掉設(shè)計師
設(shè)計師和版師是服裝設(shè)計中的主要崗位，一個負(fù)責(zé)將天馬行空的靈感變成一張張圖紙
，一個負(fù)責(zé)將圖紙變成樣衣
。
Midjourney和Stable Diffusion一度給設(shè)計師林儷帶來很大的職業(yè)生涯危機，輸入提示詞
，5秒內(nèi)生成六張設(shè)計圖
，還可以不停更新。林儷從事快時尚設(shè)計快5年
，見過不少設(shè)計高手
，還是被Stable Diffusion的生成效果驚艷了一把，“關(guān)鍵是速度快且量大
，感覺分分鐘要失業(yè)
。”
“上新”是快時尚的命脈，品牌企業(yè)對創(chuàng)造力和效率有***追求
。堅持用了半年Midjourney和Stable Diffusion
，林儷放心下來，“大模型確實在生成速度上遠(yuǎn)超設(shè)計師，但AIGC只是一個素材生成方式
，輸入什么提示詞
，需要哪些元素，到底要用哪張
，這些都需要我們來做選擇
。我現(xiàn)在的靈感圖都由AIGC完成，效率大概提升了3倍
。”
而且
，AIGC目前只是在單款服裝的設(shè)計上提供了靈感。除了單款設(shè)計
，設(shè)計師還需要做一些系列企劃——比如當(dāng)季主推的款有哪些系列
，哪些款式搭配起來好看，常規(guī)款和主推款怎么搭配。甚至這些款式在門店的陳列，都得在設(shè)計師企劃時去規(guī)劃——主推款式放在什么位置
，效果如何，在門店如何陳列
。顯然這些工作內(nèi)容都超出AIGC的范圍。
“單從款式設(shè)計上來說
，其實絕大多數(shù)服裝企業(yè)都有自己的版型基礎(chǔ)
，也就是大體‘規(guī)矩’，在這個‘規(guī)矩’內(nèi)
，設(shè)計師會去判斷用什么樣的顏色、輔料
、裝飾性元素
。AIGC就是在這個環(huán)節(jié)給出靈感和幫助。”林儷補充
。
AIGC到底能幫服裝設(shè)計師做什么
？知衣科技創(chuàng)始人兼CEO鄭澤宇認(rèn)為主要有三方面：
***，提供靈感
。
第二
，快速生成出大量符合提示詞的圖片。
第三
，降低設(shè)計的成本
，提高設(shè)計的精度和投產(chǎn)效率比。
“但目前AIGC能夠達到的效果只有第二點
，***和第三步還在測試中
，1-2年內(nèi)實現(xiàn)還有困難。”鄭澤宇補充。
鄭澤宇也認(rèn)為
，AIGC還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上取代設(shè)計師
，“AIGC只是一個素材生成方式，判斷這些圖是否是設(shè)計師或品牌方想要的
，到底用哪張
，這才是最重要的問題。”
2 20年后再無版師？
AIGC取代不了設(shè)計師
，但可以取代版師。這是凌迪科技Style3D首席科學(xué)家王華民對本輪AI的預(yù)判
。
版師指從事服裝制版工作的人
，制版在整個服裝生產(chǎn)流程中承上啟下——對上，要和設(shè)計師溝通樣衣的工藝細(xì)節(jié)
；對下
，要向樣衣工或生產(chǎn)工廠交代縫制樣衣的注意事項，把控樣衣（非大貨）質(zhì)量
。
一件衣服的設(shè)計圖出來后
，還得經(jīng)歷“打版-修改-再打版-再修改”的過程。“有時候一個裝飾是要2.5厘米還是3.5厘米
，得樣衣出來之后再看效果
，
因為這就是一個感覺的東西，就是大一點小一點
，左一點右一點
，得來回調(diào)整。”林儷回了一個不忍直視的表情
。
這個過程往往耗時耗力
，“設(shè)計師很多是不懂打版的，或者懂得不多
，他需要和版師反復(fù)溝通
，時間成本和溝通成本就會很高。”王華民認(rèn)為
。
和林儷在同一公司的版師張宇也認(rèn)同AIGC對版師們的威脅
，版師要將設(shè)計師的2D稿子變成生產(chǎn)需要的CAD圖，同時生產(chǎn)出樣衣
，供設(shè)計師進行修改
。“2D轉(zhuǎn)3D，這個活兒很專業(yè)也很套路化�
，F(xiàn)在一些復(fù)雜的版
，我們已經(jīng)不用自己立裁
，而是把3D效果給到設(shè)計師去看，讓他們直接在3D上做調(diào)整
。”張宇說
。
在凌迪的Style3D AI產(chǎn)業(yè)大模型中，只要將相應(yīng)的服裝拖入設(shè)計框
，點擊AI生成版片
，幾秒內(nèi)可以將版片和3D效果獨立出來。
“20年后
，當(dāng)我們的模型足夠大
，設(shè)計師會變得更全能，因為他的工具更多了
。”王華民補充
，“到時候，最***的情況是設(shè)計師自己設(shè)計
，自己打版
，甚至人人都可以成為設(shè)計師。”
3 電商不需要模特了？
除了設(shè)計師和版師
，模特界也開始“地震”。
在電商平臺的款式的詳情頁背后
，是十幾個人的分工協(xié)作
，需要從請模特、攝影師
、造型師
、助理等+準(zhǔn)備服裝+影棚租賃or出外景+選片+修片+配圖說明，成本百元到千元不等
。
微博賬號“浪豬灰頭”曾發(fā)出一張模特攝影工作室的價格表：一天8小時拍攝
，需要支出3.6萬元。其中攝影費（包含400張修圖）1萬
，男模和女模費用超2萬，化妝費2000元
，搭配費4000元
。
圖片：來自網(wǎng)絡(luò)
“請多個模特的話，得同時照顧幾個模特的檔期
，大量的服裝也需要提前熨燙和整理
。而且照片數(shù)據(jù)大，數(shù)量也多
，下載
、制作
、挑選的過程至少5天。我們一個服裝專場至少10天就要上線
，經(jīng)常得招20個兼職人員才夠用
。”“浪豬灰頭”補充。
而在凌迪科技推出的AI產(chǎn)業(yè)模型中
，這些人員和費用都可以省略
，只需輸入關(guān)鍵詞，就可以生成“數(shù)字模特”
。
輸入“歐洲女子的臉型
，中分長發(fā)，典雅氣質(zhì)
，妝容干凈”
，就能生成對應(yīng)臉型。
上傳一個模特姿勢圖
，就能生成對應(yīng)姿勢的模特圖
。
輸入背景關(guān)鍵詞“超現(xiàn)實主義背景，極簡主義的建筑風(fēng)格
，畫面充滿活力
，具有夢幻般的建筑空間”，就能得到多張對應(yīng)風(fēng)格的背景圖
。
數(shù)字人+3D服裝的AI組合拳
，正在把一個款式的傳播成本，拉低到無法想象
。未來也許品牌方提供一件衣服的照片就可以組織一場走秀和直播
。
“AI+3D技術(shù)將改變傳統(tǒng)的人貨場模式。”王華民認(rèn)為
，“通過文生圖
，我們可以生成模特、生成背景
、生成姿勢
，具體能省多少還沒有衡量。我們主要是工具給到他
，至于他們怎么使用
，應(yīng)用在哪些場景，能節(jié)約多少錢
，就看他們?nèi)绾问褂眠@個工具
。”
02
AI技術(shù)路徑之于服裝，有何不一樣
設(shè)計
、打版
、營銷
，在這三個環(huán)節(jié)，已經(jīng)有“服裝設(shè)計+AIGC”產(chǎn)品相繼面世
。
萬事利絲綢與無界AI合作
，探索AIGC +絲巾設(shè)計；
知衣科技與西湖心辰合作
，推出服裝產(chǎn)業(yè)模型“FASHION DIFFUSION”
，要做服裝行業(yè)的Midjourney，在找款
、改款與設(shè)計等場景中提升設(shè)計效率
；
供應(yīng)鏈服務(wù)企業(yè)魔魚發(fā)布“魔魚GPT”，提高服裝設(shè)計師提高工作效率
；
凌迪科技Style3D發(fā)布的Style3D AI產(chǎn)業(yè)模型
，提供AI預(yù)測趨勢、AI生成圖案/版片/材質(zhì)/圖像等功能
，試圖構(gòu)建起數(shù)字時尚產(chǎn)業(yè)的“基礎(chǔ)設(shè)施”
。
服裝設(shè)計在過去也一直被AI賦能，這一輪AI與此前有什么不同
？王華民認(rèn)為
，雖然都是AI，但是10年前的AI
、5年前的AI和這2年的AI各不相同
，“一個人說自己是AI從業(yè)者，你得看看他干的是哪一個AI
。”
AI行業(yè)經(jīng)歷了RNN
、GAN、Diffusion等多輪迭代
，此前的服裝AI都基于GAN
，即用生成模型和判別模型相互競爭，生成模型用于創(chuàng)造一個看起來像真圖片的圖片
，判別模型用于判斷一張圖片是不是真實的圖片
，兩個模型一起對抗訓(xùn)練，最終兩個模型的能力越來越強
，最終達到穩(wěn)態(tài)
。
和GAN相比，Diffusion模型只需要訓(xùn)練生成模型
，訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)簡單，可以實現(xiàn)更優(yōu)的圖像樣本質(zhì)量和更好的訓(xùn)練穩(wěn)定性
。
王華民指出
，“GAN的可控性較差
，很多東西停留在學(xué)術(shù)上或者論文上，Diffusion比GAN更容易訓(xùn)練
，同時將可控性整體上了一個臺階
，訓(xùn)練效果也有了很大提升。”
基于Diffusion模型的AIGC有兩個明顯優(yōu)勢：
1 降低設(shè)計工具的使用門檻
，提高行業(yè)滲透率
以往的服裝設(shè)計工作
，需要掌握繪畫、PS技能
，而在本輪AI產(chǎn)業(yè)模型中
，通過自然語言描述，就能直接生成設(shè)計圖
。
比如打開知衣科技的FASHION DIFFUSION使用界面
，風(fēng)格、款式
、特征一目了然
，只需選擇款式、顏色
、材質(zhì)等選項
，10多秒，AI就能生成T臺走秀風(fēng)格
、淘寶抖音商品風(fēng)格
，以及INS小紅書社媒風(fēng)格等各種風(fēng)格的款式圖片。
圖片來源：知衣科技官網(wǎng)
這樣的便利性和“低門檻”背后
，是知衣科技超10億的服飾圖片與500+服裝設(shè)計標(biāo)簽的行業(yè)沉淀
，以及西湖心辰在深度學(xué)習(xí)方面的積累。
2 一個模型滿足多個任務(wù)
傳統(tǒng)AI的工作方式是一個任務(wù)訓(xùn)練一個算法模型
，且各個模型之間彼此獨立
。比如要做圖片搜索，訓(xùn)練一個模型
；要做圖片生成
，再訓(xùn)練一個模型。
而大模型可以一個模型解決多個任務(wù)
，比如Style3D AI 產(chǎn)業(yè)模型提供AI生成圖片
、AI生成版片、AI生成材質(zhì)
、AI生成圖片等多種功能
。
服裝行業(yè)的設(shè)計圖需要在2D、3D之間反復(fù)切換：
2D：是設(shè)計師最初在紙面上設(shè)計的內(nèi)容
，如草圖或款式圖
。
2.5D：是版師基于款式圖進行制版
，是連接二維和三維的橋梁，可以稱作2.5D
。
3D：3D數(shù)字服裝與數(shù)字人（Avatar）結(jié)合起來
，有了可交互的方式。
2D：在服裝展示環(huán)節(jié)
，圖形學(xué)技術(shù)通過渲染
，把三維物體變成2D視覺效果，例如輸出電商上新的圖片或視頻
。
王華民認(rèn)為
，“一個模型可以完成這些模態(tài)之間的設(shè)計和轉(zhuǎn)化——我想要干什么，我直接告訴他就行了
，只需要在出口端設(shè)立不同的出口形式
，這是理想狀態(tài)。但也需要2-3年才能完成
。”
目前AI生成的設(shè)計圖
，在精度、分辨率
、細(xì)節(jié)
、算力成本、制作成本
、投產(chǎn)效率比都在測試中
，距離商用還有距離。
鄭澤宇認(rèn)為
，盡管有海量數(shù)據(jù)支持
，但設(shè)計師到底想要什么，提示詞怎么來
，如何清晰描述出你想要的東西
？還是一個問題，還需要通過關(guān)注趨勢預(yù)測或者捕捉靈感去實現(xiàn)
。
同時
，大模型的可控性始終是隱患。王華民認(rèn)為
，怎么***它出的圖是你想要的
，而且可以修改、怎么樣去提升可控性穩(wěn)定性
，是AIGC商用的重要一環(huán)
。“只不過我個人覺得，AI里面的很多問題可能都是因為數(shù)據(jù)不夠?qū)е隆?rdquo;
03
AI能否深入服裝供應(yīng)鏈？
“沒有一個萬億級的行業(yè)能夠像服裝行業(yè)這樣來適應(yīng)AIGC
。”Style3D創(chuàng)始人劉郴認(rèn)為
。
盡管這一波人工智能被冠以“第四次工業(yè)革命”，但鄭澤宇覺得
，相比起工業(yè)革命，目前AIGC對服裝行業(yè)的改變還差點意思
。
“工業(yè)革命發(fā)生在生產(chǎn)制造維度上
，AIGC更多在設(shè)計和時尚維度上，它確實會加速品牌迭代
，但想要推動整個產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級
，我覺得它還不夠。服裝的周期長環(huán)節(jié)多
，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級
，還得是整個產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化，而不是單一環(huán)節(jié)的調(diào)整
。”鄭澤宇指出
。
“盡管我們希望以后人人都是設(shè)計師，消費者在C端通過AIGC設(shè)計一件自己喜歡的衣服
，然后通過C2M直接生產(chǎn)
，但中間還有很多環(huán)節(jié)沒有打通。”王華民認(rèn)為
。
中國服裝供應(yīng)鏈已經(jīng)從傳統(tǒng)模式走向快反模式
。億邦智庫認(rèn)為，在小單
、快反
、個性定制等消費新需求驅(qū)動下，數(shù)字技術(shù)重構(gòu)服裝產(chǎn)業(yè)生態(tài)
，倒逼工廠及上下游走向敏捷響應(yīng)
。
不斷推廣的3D技術(shù)、AR制版
、虛擬試衣也在不斷縮短設(shè)計師的時間
，提高產(chǎn)業(yè)鏈反應(yīng)速度。
供應(yīng)鏈的數(shù)字化似乎超出了AIGC的范疇
，但鄭澤宇認(rèn)為
，從設(shè)計師切入是牽引供應(yīng)鏈升級的很好抓手，“設(shè)計定了
，供應(yīng)鏈
、工藝、面料這些東西才能定。掌控了設(shè)計
，就有對后端供應(yīng)鏈的引導(dǎo)力
。”
如何從設(shè)計出發(fā)，牽引供應(yīng)鏈變革
？鄭澤宇認(rèn)為
，數(shù)據(jù)打通和流轉(zhuǎn)仍然是核心問題——服裝行業(yè)的數(shù)據(jù)極度分散，掌握在不同參與者手上
，幾乎不共享也不傳遞
，這是服裝行業(yè)數(shù)字化的瓶頸。對整個產(chǎn)業(yè)變革來說
，數(shù)據(jù)打通是更急迫和更瓶頸的那個環(huán)節(jié)
。
阻力是多方面的。“首先
，大家不想要被打通的動力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于打通的動力
。”有從業(yè)者指出，“畢竟
，一個工廠也不愿意告訴你產(chǎn)能是多少
，如果告訴你，你就不會派超過我產(chǎn)能的訂單
；面料廠也不愿意把最新款出上傳平臺
，防止抄襲。所以其中有很多的阻力
。”
其次
，有些環(huán)節(jié)的工藝始終難以數(shù)字化。比如面料環(huán)節(jié)很多企業(yè)沒有ERP
，更不用提數(shù)字化
。有服裝品牌負(fù)責(zé)人告訴億邦動力，“目前設(shè)計和生產(chǎn)的快反可以實現(xiàn)
，但在面料環(huán)節(jié)
，還是得提前備貨，還是傳統(tǒng)方式
，因為面料涉及物理和化學(xué)等過程
，還沒有太強的快反能力，這個問題短期內(nèi)也無法解決
。”
究其根源
，服裝行業(yè)龐大而分散——這個行業(yè)是就業(yè)大戶，能提供約3億的就業(yè)崗位
，但企業(yè)分散度極高
，品牌存活周期平均不超過一年
。“大家都生存在一個高度不確定的環(huán)境下，都有很強的危機感
。”鄭澤宇認(rèn)為
。
在這一背景下，如何實現(xiàn)服裝從設(shè)計
、生產(chǎn)
、銷售的局部協(xié)作與閉環(huán)？鄭澤宇指出
，SheIn做了一個好示范——從訂單的維度去打通整個產(chǎn)業(yè)鏈
。SheIn可以給工廠提供穩(wěn)定的訂單，工廠可以安心出貨
；SheIn會把面料提前給到工廠，品牌也可以放心合作
。
設(shè)計與生產(chǎn)打通的好處也立竿見影
，從設(shè)計草稿到打版到下大貨，如果品牌內(nèi)部流程快
，2~3天可以實現(xiàn)下大貨
。
目前，知衣科技也在進行這樣的數(shù)字化協(xié)作——從設(shè)計師構(gòu)思開始
，設(shè)計師選款時看了哪些圖
，選到哪個款，用了哪個供應(yīng)商
，用了哪些面料
，誰來打版，線稿展樣板圖是什么樣子
，在哪個展廳
，存放了多久，哪些品牌借出
，最后誰下了單
，下了多少訂單，被分發(fā)到哪一個工廠
，什么時候面料到倉
，什么時候開始生產(chǎn)，什么時候出廠
，工廠如何交付
，這些所有流程都能用數(shù)據(jù)串聯(lián)起來。一個設(shè)計師的款式
，從設(shè)計到交付
，全流程一兩個月內(nèi)完成。
在這個局部的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同中，前端是數(shù)字化設(shè)計
，中間是數(shù)字化款式匹配
，后端是數(shù)字化供應(yīng)鏈平臺，“只有在這種協(xié)同下
，才可以將AIGC的效率優(yōu)勢發(fā)揮出來
。我們距離人人都可以當(dāng)設(shè)計師的時間，才會越來越近
。”鄭澤宇認(rèn)為
。
