AI 如何創造獨家時尚設計？

生成式 AI 正在改變時尚，將簡單的想法轉化為獨特的設計概念。設計師現在只需輸入文字提示或基本草圖，AI 系統便能即時生成原創服裝視覺和印花。

例如，AI 可以將情緒板或描述轉換成高保真度的服裝原型（甚至是 3D 模型）。這讓品牌能在裁剪布料前，先虛擬預覽材質和圖案。

業界領袖稱這是創意上的突破——Collina Strada 創辦人 Hillary Taymour 形容 AI 是「遊戲規則改變者」，幫助她以意想不到的方式重新構思熟悉的概念。

現在讓我們一起了解 AI 如何創造獨家時尚設計，以及有哪些獨特的 AI 設計工具可供使用！

1. 生成式 AI 在時尚設計中的應用
2. AI 驅動的時尚設計工具
3. 案例研究：品牌如何運用 AI 打造獨特系列
4. AI 時尚設計的主要趨勢與優勢
5. 展望未來：AI 作為創意協作者

生成式 AI 在時尚設計中的應用

頂尖時尚分析師報告指出，生成式 AI（如 DALL·E 和 Midjourney 背後的技術）在未來幾年內，可能為行業帶來數千億美元的增值。這些 AI 工具本質上是設計師的「創意夥伴」，它們吸收大量時尚數據，然後輸出全新視覺——從複雜印花到完整服裝草圖。

舉例來說，設計師可能輸入「復古花卉連衣裙配霓虹色點綴」，AI 就會生成一系列符合該描述的新穎連衣裙設計。這大大加快了構思過程：設計師不必手繪數十種變化，而能在幾分鐘內產出數百個 AI 驅動的樣稿。

正如一份報告所述，生成式 AI 能夠 「將草圖、情緒板和描述轉換為高保真設計」，豐富創作流程。

AI 也被用來優化傳統設計流程。許多品牌現正利用 AI 在生產前視覺化服裝。例如，零售商可能用文字轉圖像模型，查看布料圖案在夾克輪廓上的效果，或是顏色在連衣裙上的搭配。

這種虛擬原型製作幫助設計師更快且更有依據地決定剪裁、材質和顏色，避免浪費實體樣品。根據衛報報導，「許多品牌利用 AI 協助設計流程，從文字提示生成服裝圖片……以便在生產前做出明智決策」。

簡言之，生成式 AI 讓時尚品牌能瞬間從構想到視覺概念，徹底加速設計初期階段。

AI 驅動的時尚設計

AI 驅動的時尚設計工具

越來越多專業平台讓時尚從業者能輕鬆使用這些 AI 功能。有些工具直接整合到品牌工作流程中，另一些則對所有人開放。例如，Cala 是一款 AI 設計應用，首批獲得 OpenAI DALL·E 模型的時尚公司。它允許品牌從文字提示生成逼真的服裝圖片，甚至可針對品牌風格進行 AI 微調。

Vogue Business 報導，Cala 每週吸引數百名新用戶，涵蓋全球頂尖品牌及獨立設計師，並持續新增如模特兒實景預覽及品牌專屬微調等功能。實際上，設計師只需輸入新鞋或連衣裙的描述，即可即時看到模特兒身上的逼真渲染圖。

其他 AI 服務則讓任何用戶都能創作自訂時尚。例如，Reebok Impact Instagram 機械人讓用戶上傳圖片，利用生成式 AI 設計獨特運動鞋圖案。內衣品牌 Adore Me 推出文字驅動工具「AM By You」，讓顧客輸入提示（如「海上夕陽」），生成獨家胸罩與內褲套裝印花。

這些 DIY 工具凸顯 AI 設計的普及化：即使沒有專業訓練的人，也能構思圖案並轉化為服裝。品牌甚至將 AI 功能嵌入創意工作室——例如 H&M 集團計劃在其 Creator Studio 加入生成式文字轉圖像工具，讓顧客能設計並訂製帶有 AI 藝術作品的服飾。

整體而言，AI 時尚工具的生態系迅速擴張。新應用和平台不斷湧現（部分專注於運動鞋、手袋或 3D 打印高級訂製）。這些 AI 工具的承諾是 每次輸出皆獨一無二——每個生成的設計都不同。

正如某 AI 工具廣告所說，它「幫助設計師和品牌從簡單概念創造獨特、原創的時尚設計……將想像力轉化為獨一無二的服裝」。與 AI 合作，設計師等於擴充了團隊，擁有一個永不枯竭的「無限素描本」，源源不絕的新點子。

AI 時尚設計工具

案例研究：品牌如何運用 AI 打造獨特系列

許多前瞻品牌和設計師已經開始利用 AI 推出獨家系列。一個鮮明例子是以大膽印花聞名的紐約品牌 Collina Strada。2023 年，設計師 Hillary Taymour 將品牌過去數百套造型輸入 AI 生成器 Midjourney，並嘗試新提示。

結果是她 2024 春夏時裝秀系列，呈現完全由 AI 共同設計的新印花和輪廓。Taymour 指出 AI 幫助她 「在創意上更進一步」，產生了她可能不會手繪的驚艷效果（如故障格紋、扭曲星星圖案和水彩花卉）。她稱 AI 是設計流程的「遊戲規則改變者」。

值得一提的是，Collina Strada 實體生產並銷售所有這些 AI 靈感服裝，證明 AI 創作的設計能完全商業化。

另一個值得關注的案例是結合生成設計與按需生產的新創公司 Mmerch。每季 Mmerch 推出超過 1,000 件限量連帽衫，設計皆為 獨一無二。他們透過演算法混合連帽衫的不同部件（帽子、袖子、口袋）及多種顏色、印花和材質，並賦予稀有度，類似 NFT 收藏品。

每件連帽衫本質上都是收藏品：顧客購買「盲盒」數碼代幣（NFT），再兌換實體連帽衫，該服裝呈現其代幣揭示的獨家設計。創辦人 Colby Mugrabi 解釋，這種「新訂製」模式意味著 沒有兩件商品完全相同，但能大規模觸及買家。

Mmerch 認為，這種獨一無二的限量發售不僅令顧客興奮，也更具可持續性：只在售出後生產，避免過度製造。

AI 驅動的時尚活動亦反映此趨勢。紐約首屆 AI 時裝周（2023） 中，數十位數碼設計師使用生成工具競賽。獲勝者 Paatiff、Matilde Mariano 和 OPE 的 AI 生成系列由零售商 Revolve 實體生產並銷售。

此活動（由 Maison Meta 主辦）展示 AI 設計服裝能從演算法走入實際衣櫥。同樣，倫敦時裝週及其他地區的設計師也在試驗 AI：倫敦時裝學院創新機構的學生能迅速將手機提示轉成服裝圖像，Zara 和 H&M 等大品牌也在測試 AI 以加快設計迭代。

AI 時尚案例研究

AI 時尚設計的主要趨勢與優勢

創意加速：AI 工具讓設計師在幾分鐘內探索數百個想法。過去需花數週在紙上或電腦輔助設計的工作，現在只需幾個提示即可完成。這種「超速腦力激盪」能挖掘意想不到的風格和細節。
例如，生成式 AI 可建議全新配色組合或垂墜形態，是人類難以想像的。設計師仍保有完全控制權——AI 輸出是起點，供後續精煉——但整體流程大幅提速。
個人化與獨特性：品牌可利用 AI 提供真正獨一無二的商品。除了像 Mmerch 連帽衫這類限量系列，許多公司允許顧客透過 AI 個人化產品。如前述，Reebok 和 Adore Me 讓消費者透過圖片或文字提示創作自訂設計。
這意味著顧客能擁有別人沒有的服裝。總體來說，AI 讓生產 限量版或訂製款 更加容易。正如 Mmerch 創辦人所言，能給 「許多人……一件獨一無二的設計」 是前所未有的。這迎合了當下時尚對個性與稀有性的渴求。
設計民主化：觀察者指出，AI 正降低時尚界這個傳統上精英主義領域的門檻。過去，時尚設計需專業訓練及昂貴工具。如今，任何擁有電腦或智能手機的人都能嘗試 AI 設計。
倫敦時裝學院的 Matthew Drinkwater 表示，AI 「為過去無法進入時尚產業的人開啟了非傳統的入門之路」。實際上，這可能帶來更多元聲音和新鮮點子。連大型時裝屋也認同這一變化：根據 BoF，73% 時尚高管視生成式 AI 為首要任務，顯示新創與傳統品牌均看好其潛力。
可持續性與商業模式創新：AI 驅動設計支持更環保的做法。由於設計可按需生成，企業能轉向 設計-銷售-生產 模式，避免大量庫存生產，減少浪費。一份報告指出，透過 AI 客製化和 NFT 支持的單件生產 「可透過限制過度生產來減少浪費」。
此外，獨特作品通常更具價值，易被珍藏甚至轉售，延長使用壽命。如此一來，AI 不僅激發創意，也助力時尚企業嘗試循環經濟及數碼與實體混合模式（如服裝上的 QR 碼或區塊鏈認證）。