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AI 大模型催生创业者经济,时尚柔性生产再度潮起

2023-09-05 AIcore 来源:区块链网络

原创:时尚内容中心

来源:WWD 国际时尚特讯

作为 AIGC(人工智能内容生成)的核心技术,大模型已经开始向垂直领域深入发展。

8 月 22 日,第二届宋韵服装时尚设计大赛上,浙江省创意设计协会与无界 AI 联合发布了全球首个宋韵汉服模型,该模型被指定为本次大赛唯一推荐使用的 AI 绘画工具,宋韵汉服模型的出现让 AIGC 在时尚圈再次火了。

宋韵汉服模型被称为“最懂中国文化”的 AI 绘画大模型,能够满足专业设计师商用级别的设计需求。模型本身对刺绣、染织、青花瓷、敦煌、故宫、水墨画等不同国风艺术元素有着深入的了解,方便设计师汲取灵感,融汇贯通,利用不同艺术元素的叠加,创造出传统与现代相结合的服装风格,彻底打破设计师的“创意天花板”。

其实,大模型应用于时尚行业在国内并非先例。无界 AI 在今年五月就与杭州丝绸界“老字号”、国礼丝绸品牌万事利达成合作,探索 AIGC 技术在丝巾设计领域的应用。

从 2021 年 ChatGPT 的出现引发了国内的大模型热潮,到今天 AIGC 多次应用于时尚消费端,这一技术在时尚赛道上究竟有多大的想象空间?据赛迪顾问的数据统计显示,截至 7 月,中国累计有 130 个大模型问世,而 2023 年前七个月的时间就出现了 64 个,占比接近 50%。当下,随着越来越多 AIGC 垂直场景的落地,国内大模型的发展也逐渐进入到应用阶段。

大模型作为 AIGC 的基础,带来了新的技术设计和创新能力,并将为产业链注入新的活力。时尚行业作为创意的重要领域,将率先进入 AIGC 时代。对于生产商而言,AIGC 将帮助企业更好地把握产品附加值的创造,有效提升“微笑曲线”。

所谓"微笑曲线"理论,是产品的价值在生产过程中呈现 U 形分布。在曲线的两端,是产品的设计和销售环节,价值相对较高。而在生产环节中间的部分,价值相对较低。AIGC 带来的创新能力能够用户辅助设计团队优化产品的外观、功能和用户体验,从而提升产品的竞争力和附加值。

可以预见,智能资源将成为时尚行业的核心竞争力。值得时尚从业者关注的,除了利用AIGC提升已有的作业流程,更重要的是如何变革范式。

AIGC创新范式:用户创作与软性生产重塑时尚格局

关注大模型对时尚行业的变革,需要回到 AIGC 本身。其到底颠覆了哪些关键逻辑?

首先,AIGC 最大的突破便是将自然语言作为人与机器的沟通语言。这将传统人工智能升级为一种理解、超越和生成各种自然语言文本的超级“系统”。此前,与机器沟通需要通过计算机语言,然而,AIGC 消除了这个门槛。因此,AIGC 所带来的变革不再局限于特定领域或人群,而是与每个人息息相关的全面性突破。

其次,AIGC 的本质是内容生产力变革。相较PGC(Professional Generated Content,专业内容生成),UGC(User Generated Content,用户内容生成),AIGC 实现了内容生成主体从人向机器的转变,解放了内容生产力。融合人工智能技术和智能化设计工具与算法,显著降低了产品设计的准入门槛,从而使得设计变得更加普遍。

理解了 AIGC 的关键突破后,大众参与创作和生产作为时尚行业的变革方向也就呼之欲出了。这不仅刺激了消费者对个性化定制产品的需求,同时也推动了线上线下融合的新商业模式,从而在商业和消费领域带来了全新的机遇和变革。目前,部分企业的落地场景和未来愿景也证实了这个方向

这次宋韵服装 AIGC 设计创新平台的推出,不仅为普通大众提供了参与宋韵服装时尚设计的全新机会,入围作品也将被真正制作出来并且成为商品进入市场。同时,在宋韵汉服模型的未来愿景中,宋韵汉服模型将助力普通用户实现个性化定制,让每个人都能为自己设计、制作一件独一无二的宋韵服饰。从创意的提示词输入,到设计完成后的快递邮寄,整个消费体验将如同网购般便捷。

更早探索 AIGC 的万事利此前也曾透露,与无界合作的十余个 LORA 模型计划在年底前完成所有训练工作。届时,用户能够通过万事利的小程序,通过输入文字或语音选择自己喜欢的风格模型,并基于此生成丝巾图案。基于数字化快反生产链,在万事利的 AI“未来工厂”,一条丝巾从设计生产到实物最快 1 小时。

AIGC 确实使时尚行业能更广泛地普及柔性生产。与自动化生产线主要实现单一品种的大批量生产的「刚性生产」不同,AIGC 在提高消费者创造力的同时,将把消费者裹挟入包括设计、生产、销售的每一个环节,形成了以消费者为导向的、按需定制的时尚发展方向。如万事利董事长李建华所说:“将审美权利、设计权利交还给每位消费者,AI 数字美学设计师承担的是美学设计赋能和服务角色。”

铁杵成针:大模型的铸锻与创新

AIGC 带来了消费者参与创作的新柔性生产模式,但打造底层模型并不简单。

对于大模型而言,训练数据集是底层资产,在训练数据集方面,数据越多,数据质量越高,标签越细,大模型的威力就会越强。以“宋韵汉服模型”为例,大模型需要先成为汉服研究领域的专家。单单是裙子,就有需要区分包括马面裙、百迭裙、褶裙、四破、一片式等超过 30 种款式。而材质上,也需要了解刺绣、妆花、螺钿、织金等的区别,以及对于图案展现的区别。此外,朝代信息、纹样等大量晦涩难懂的信息也需要以数据的形式“喂”给大模型。

同时,数据训练不仅涉及晦涩难懂的专业知识,更需要教会机器具备设计的能力。万事利与微软小冰合作联手打造的“西湖一号”人工智能模型中,能够对 50 余万个花型数据中的美学规律解构,可以为全世界 80 亿人每人设计 10 万条不重样的丝巾。但打造这个数据库并不容易,由于卷积神经网络只能接受矢量图形的素材,因此需要设计师进行手工描稿的工作,单份描稿就需要耗费一位设计师 3 天的工作量,打造大模型需要花大量的人力物力,成本非常高。

因此,数据集的质量和复杂的构建过程是大模型发挥强大能力的关键要素,但同时也提出了更高的要求。大模型固然具备很多难点,但将其运用于新的范式革新,完成大模型落地的「最后一公里路」,这将是未来最重要的工作。例如,在生产端,以需定产的方式对立的是传统大规模量产的生产模式,因此在柔性制造中,对生产线和供应链的反应速度提出了更高的要求。

毫无疑问,AIGC 的技术创新正在激发着创业者的创意,催生出新的经济模式,同时也推动着时尚格局的重塑。大模型对于时尚行业而言并不是一个“风口型”变革,继续铸锻大模型,让铁杵成针,这将是一个缓慢、长久、且深刻的过程。

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编译者/作者:AIcore

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