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理论与方法

丝绸JOURNALOFSILK

大数据驱动的生成式AI在服装设计中的应用

———以Midjourney为例

Theapplicationofbigdata-drivengenerativeAIinfashiondesignTakingMidjourneyasanexample

于家蓓,朱伟明

(浙江理工大学服装学院,杭州310018)

摘要:大数据的驱动促进了生成式智能的飞速发展,在设计领域其应用不断演进,极大地拓展了设计的尺度和可能性,

展现了在设计创新中的巨大潜力。为探索大数据与生成式智能的关联,分析技术的发展现状及在垂直领域的应用并以

此为基础推导设计流程的转变,文章以Midjourney为例针对不同的应用场景,分析总结数据与智能时代的服装设计模

式。基于双钻设计模型提出了智能时代设计流程四钻图,该流程结合了数据驱动预测和智能技术的应用验证了智能时

代设计思维的重构、设计方法的变革,以及设计学研究范式的转换。超学科融合下,大数据为设计学提供海量信息以精准把

握设计趋势,生成式智能以其学习创新能力为设计学提供新视角,延伸设计边界,成为连接人文、社会、自然等领域的桥梁。

关键词:大数据;人工智能;生成式智能;设计模式;服装设计;Midjourney

中图分类号:TS941.2文献标志码:A文章编号:10017003(2024)09002008

DOI:10.3969/j.issn.1001-7003.2024.09.003

从信息化到数字化再到智能化,数据在成为关键生产要1数据智能时代的设计发展与现状

素的同时,也对各个专业领域的设计模式、流程运作、商业形

1.1大数据驱动生成式智能高速发展

[1]

态及科学范式产生了深刻影响。人工智能(Artificial

随着参数规模的增长,机器学习的集成及模型结构的不

Intelligence,AI)和大数据处理技术的飞速发展在各个领域都

断升级,人工智能生成内容的样本多样性和逼真度得到了显

带来了深远的影响与变革,服装行业中生成式智能在企业的

[4]

著提高。以自然语言处理领域具有代表性突破的Chat

全流程介入重构了服装设计诸多环节,数智技术正在产业土

GPT为例,其参数量从GPT的1.17亿增加到GPT-3的1750

壤中实现自身巨变。行业变化产生了智能化的新需求,也催

[2]亿,具备生成多种形式内容和执行各种任务能力的GPT-4参

生了很多新的理论、模式、方法、业态,当下人工智能生成内

数量更是达到万亿级别。AIGC汇集了大量的机器学习技术,

容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)正推动着虚

实融生趋势下的设计范式转化。如监督式学习、非监督式学习、深度学习和强化学习。在学习

传统的服装设计往往是设计师主观偏好和经验积累的结过程中,通过定义的损失函数来量化模型预测结果与实际结

果,但面对日益多样化与个性化的消费需求,设计方法亦需要果之间的偏差,并借助梯度下降、随机梯度下降、动量法等多

与时俱进。通过机器学习和深度学习等算法,人工智能可以种优化算法调整模型参数以最小化损失函数值,从而确保生

分析和学习