未來(lái)のジェネレーションAIがアパレルファッション産業(yè)に新たな機(jī)會(huì)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慘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(yè)界は、新たなAI技術(shù)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(yè)界の営業(yè)***が1500億ドルの増加を創(chuàng)出するのを助ける可能性があり、2750億ドルに達(dá)すると楽観的に見(jiàn)積もっている。

億邦動(dòng)力は、AIGCがアパレル業(yè)界に與える影響は主に商品企畫(huà)、製品設(shè)計(jì)、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(fèi)者に新しい體験をもたらし、これらの新しい內(nèi)容はすべてアパレル業(yè)界に新しい機(jī)會(huì)をもたらすことに注目している。

ただ、業(yè)界內(nèi)の設(shè)計(jì)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(yè)界もいくつかのAI洗禮を経て、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(xiàn)在のDiffusion（拡散モデル）まで、AIの波ごとに産業(yè)チェーン全體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(yè)界にどのような影響を與えるのでしょうか。AIGCはどのような雇用に影響を與えるのか。AI能力がサプライチェーンに流出し、どの程度の影響を與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(shuí)ですか。

1 AIGCはデザイナーを辭められない

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(chǎng)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(zé)任を負(fù)っている。

MidjourneyとStable Diffusionは一時(shí)デザイナーの林夫婦に大きなキャリア危機(jī)をもたらし、提示語(yǔ)を入力し、5秒以?xún)?nèi)に6枚の設(shè)計(jì)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(dá)人を見(jiàn)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(yè)は創(chuàng)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(yǔ)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(xiàn)在、シングルウェアのデザインにインスピレーションを與えているだけだ。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畫(huà)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、デザイナーが企畫(huà)する際に計(jì)畫(huà)しなければならない。これらの作業(yè)內(nèi)容はAIGCの範(fàn)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(yè)は獨(dú)自のバージョンベース、つまり大體の“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(bǔ)助材料、裝飾的な要素を使うかを判斷します。AIGCはこのコーナーでインスピレーションと助けを與えます」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(chuàng)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畫(huà)像をすばやく大量に生成する。

第三に、設(shè)計(jì)のコストを下げ、設(shè)計(jì)の精度と生産性比を高める。

「しかし、現(xiàn)在A(yíng)IGCが達(dá)成できる効果は第2點(diǎn)だけで、***と第3ステップはまだテスト中で、1-2年以?xún)?nèi)に実現(xiàn)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(cè)が望んでいるものか、どれを使っているのかを判斷することが最も重要な問(wèn)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。これは凌迪科學(xué)技術(shù)Style 3 D首席科學(xué)者の王華民氏の今回のAIに対する予審である。

版師とは服裝の製版に従事する人を指し、製版は服裝の生産プロセス全體の中で上から下へ――上に対して、デザイナーとサンプルの工蕓の詳細(xì)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(chǎng)に縫製の注意事項(xiàng)を伝え、サンプル（非大型品）の品質(zhì)を制御しなければならない。

1枚の服の設(shè)計(jì)図が出てきたら、「打版-修正-再打版-再修正」の過(guò)程を経なければならない。「時(shí)には1つの裝飾は2.5センチか3.5センチで、服が出てきてから効果を見(jiàn)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(diào)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(guò)程は往々にして時(shí)間と労力を費(fèi)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(shí)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。

林夫婦と同じ會(huì)社にいる版師の張宇もAIGCが版師たちに脅威を與えていることを認(rèn)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(shí)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(mén)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斷する必要はありません。3 D効果をデザイナーに見(jiàn)せて、彼らに直接3 Dで調(diào)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(yè)大モデルでは、該當(dāng)する服裝をデザイン枠にドラッグし、AIをクリックして版畫(huà)を生成すれば、數(shù)秒で版畫(huà)と3 D効果を獨(dú)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萬(wàn)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(shí)、最も***な狀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(shuí)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(xì)ページの背後には、十?dāng)?shù)人の分業(yè)協(xié)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+衣裝の準(zhǔn)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(shí)間撮影するには、3萬(wàn)6000元を支出する必要がある。そのうち撮影費(fèi)（修図400枚を含む）は1萬(wàn)、男性モデルと女性モデルの費(fèi)用は2萬(wàn)元を超え、化粧費(fèi)は2000元、コーディネート費(fèi)は4000元だった。

畫(huà)像：ネットワークから

「複數(shù)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(shí)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。しかも寫(xiě)真データが大きく、數(shù)も多く、ダウンロード、制作、選別の過(guò)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(mén)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(bǔ)充した。

一方、凌迪科技が打ち出したAI産業(yè)モデルでは、これらの人員と費(fèi)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(shì)図をアップロードすると、姿勢(shì)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、畫(huà)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數(shù)枚手に入る。

デジタル人間+3 D衣裝の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。將來(lái)的には、ブランド側(cè)が服の寫(xiě)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(shù)は伝統(tǒng)的な人貨物場(chǎng)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(shì)を生成することができ、具體的にどのくらい節(jié)約できるかはまだ測(cè)っていない。私たちは主にツールを彼に與え、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(jié)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」

　　02

AI技術(shù)の経路は服裝にあり、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(chǎng)している。

萬(wàn)事利シルクと無(wú)界AIが協(xié)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(xié)力し、アパレル産業(yè)モデル「FASHION DIFFUSION」を発売し、アパレル業(yè)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(yè)の魔魚(yú)が「魔魚(yú)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(yè)モデルは、AIがトレンドを予測(cè)し、AIがパターン/レイアウト/材質(zhì)/畫(huà)像を生成するなどの機(jī)能を提供し、デジタルファッション産業(yè)の「インフラ」を構(gòu)築しようとしている。

服のデザインは過(guò)去にもAIによって與えられてきたが、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(yè)者だと言っているが、彼がどのAIをやっているのか見(jiàn)なければならない」。

AI業(yè)界はRNN、GAN、Diffusionなどの多ラウンド反復(fù)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(jìng)爭(zhēng)し、生成モデルは本物の畫(huà)像のように見(jiàn)える畫(huà)像を創(chuàng)造し、判別モデルは1枚の畫(huà)像が本物の畫(huà)像であるかどうかを判斷し、2つのモデルは一緒に訓(xùn)練に対抗し、最終的に2つのモデルの能力はますます強(qiáng)くなり、最終的には定常狀態(tài)に達(dá)する。

GANと比べて、Diffusionモデルは訓(xùn)練生成モデルだけを必要とし、訓(xùn)練目標(biāo)関數(shù)は簡(jiǎn)単で、より優(yōu)れた畫(huà)像サンプル品質(zhì)とより良い訓(xùn)練安定性を?qū)g現(xiàn)することができる。

王華民氏は、「GANの制御性は悪く、學(xué)術(shù)上や論文にとどまっているものが多く、DiffusionはGANよりも訓(xùn)練しやすいと同時(shí)に、制御性を全體的にステップアップさせ、訓(xùn)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つの明らかな利點(diǎn)があります。

1設(shè)計(jì)ツールの使用敷居を下げ、業(yè)界浸透率を高める

従來(lái)のアパレルデザインの仕事では、絵畫(huà)、PSのスキルを身につける必要があったが、今回のAI産業(yè)モデルでは、自然言語(yǔ)で記述することで、直接設(shè)計(jì)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(kāi)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(zhì)などのオプションを選択するだけで、10秒以上で、AIはT臺(tái)走秀スタイル、淘寶動(dòng)音商品スタイル、INS小紅書(shū)社メディアスタイルなどの各スタイルのデザイン畫(huà)像を生成することができる。

畫(huà)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、知衣科學(xué)技術(shù)の10億を超えるアパレル畫(huà)像と500+アパレルデザインラベルの業(yè)界沈殿と、西湖心辰の深さ學(xué)習(xí)の蓄積がある。

2モデルが複數(shù)のタスクを満たす

従來(lái)のAIの働き方は、タスクがアルゴリズムモデルを訓(xùn)練し、各モデル間で互いに獨(dú)立している。例えば畫(huà)像検索をしたり、モデルを訓(xùn)練したり、畫(huà)像生成を行うには、もう1つのモデルを訓(xùn)練します。

一方、大モデルは1つのモデルで複數(shù)のタスクを解決することができ、例えばStyle 3 D AI産業(yè)モデルはAIによる畫(huà)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による畫(huà)像生成などの多機(jī)能を提供する。

アパレル業(yè)界の設(shè)計(jì)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?jī)?nèi)容で、スケッチや図面など。

2.5 D：版師が設(shè)計(jì)図に基づいて製版し、2次元と3次元を結(jié)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：服裝展示の一環(huán)で、図形學(xué)技術(shù)はレンダリングを通じて、3次元物體を2 D視覚効果に変えて、例えば電子商取引上の新しい畫(huà)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(shè)計(jì)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(shè)立するだけで、これは理想的な狀態(tài)だ。しかし、完成するには2-3年かかる」と考えている。

現(xiàn)在A(yíng)Iが生成した設(shè)計(jì)図は、精度、解像度、細(xì)部、計(jì)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來(lái)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(xiàn)するのかと考えている。やはり問(wèn)題であり、トレンド予測(cè)やインスピレーションを注目して実現(xiàn)する必要があります。

同時(shí)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(huán)だと考えている。「ただ個(gè)人的には、AIにおける多くの問(wèn)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(yè)界のようにAIGCに適応できる兆レベルの業(yè)界はない」とStyle 3 D創(chuàng)業(yè)者の劉郴氏は考えている。

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

「産業(yè)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(fù)を加速させるが、産業(yè)全體のモデルチェンジ?グレードアップを推進(jìn)するには、まだ足りないと思う。アパレルのサイクルは長(zhǎng)い部分が多く、産業(yè)モデルチェンジ?グレードアップを推進(jìn)するには、単一の部分の調(diào)整ではなく、産業(yè)全體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(shuí)もがデザイナーであり、消費(fèi)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。

中國(guó)のアパレルサプライチェーンはすでに伝統(tǒng)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(gè)性カスタマイズなどの消費(fèi)の新たな需要の駆動(dòng)の下で、デジタル技術(shù)はアパレル産業(yè)の生態(tài)を再構(gòu)築し、工場(chǎng)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(shù)、AR製版、仮想試著もデザイナーの時(shí)間を短縮し、産業(yè)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(fàn)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、工蕓、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(dǎo)力がある」。

どのように設(shè)計(jì)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(wèn)題であり、アパレル業(yè)界のデータは極度に分散しており、異なる?yún)⒓诱撙问证宋栅椁欷皮辍ⅳ郅趣螭晒灿肖鈦贿_(dá)もしていないことがアパレル業(yè)界のデジタル化のボトルネックだと考えている。産業(yè)全體の変革にとって、データの浸透はより緊急でボトルネックな一環(huán)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(dòng)力は投入された動(dòng)力よりはるかに大きい」とある業(yè)者は指摘した。「結(jié)局、1つの工場(chǎng)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(chǎng)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(huán)として多くの企業(yè)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(zé)任者は、「現(xiàn)在の設(shè)計(jì)と生産の速反は実現(xiàn)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(tǒng)的な方法なのか。生地は物理や化學(xué)などの過(guò)程に関連しているため、まだ速反能力が強(qiáng)くなく、この問(wèn)題は短期的にも解決できない」と億邦動(dòng)力に伝えた。

その根源を追求すると、アパレル業(yè)界は巨大で分散している--この業(yè)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(yè)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(huán)境で生きているので、危機(jī)感が強(qiáng)い」と鄭澤宇氏は考えている。

この背景の下で、どのようにして服裝の設(shè)計(jì)、生産、販売からの局所的な協(xié)力と閉ループを?qū)g現(xiàn)しますか？鄭澤宇氏は、SheInは受注の次元から産業(yè)チェーン全體をつなぐ良いモデルを作ったと指摘した。SheInは工場(chǎng)に安定した注文を提供することができ、工場(chǎng)は安心して出荷することができます。SheInは生地を工場(chǎng)に早めに渡し、ブランドも安心して協(xié)力することができます。

設(shè)計(jì)と生産を通じたメリットもすぐに現(xiàn)れ、設(shè)計(jì)ドラフトから打版から下大品まで、ブランド內(nèi)部の流れが速ければ、2 ~ 3日で下大品を?qū)g現(xiàn)することができる。

現(xiàn)在、知衣科技もこのようなデジタル化協(xié)力を行っている--デザイナーの構(gòu)想から始まり、デザイナーが金を選ぶ時(shí)にどの図を見(jiàn)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(shuí)が版を打って、線(xiàn)稿見(jiàn)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(shuí)が注文して、どのくらい注文しましたか、どの工場(chǎng)に配布され、いつ生地が倉(cāng)庫(kù)に到著し、いつ生産が開(kāi)始され、いつ出荷され、工場(chǎng)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(jié)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?xún)?nèi)に完了します。

この局所的な産業(yè)チェーン協(xié)同の中で、前端はデジタル設(shè)計(jì)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(xié)同の下でこそ、AIGCの効率的な優(yōu)位性を発揮することができる。私たちは誰(shuí)もがデザイナーになれる時(shí)間に近づいている」と鄭澤宇氏は考えている。