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。設計師現在可以將文字提示或基本草圖輸入 AI 系統,系統會即時產生原創的服裝視覺與印花。
例如,AI 能將情緒板或描述轉換成高精度的服裝原型(甚至是 3D 模型)。這讓品牌能在裁剪布料前,先虛擬預覽材質與圖案。
業界領袖稱這是創意上的突破——Collina Strada 創辦人 Hillary Taymour 形容 AI 是「改變遊戲規則的力量」,幫助她以意想不到的方式重新詮釋熟悉的概念。
現在,讓我們來了解 AI 如何創造獨家時尚設計,以及有哪些獨特的 AI 設計工具可用!
生成式 AI 在時尚設計中的應用
領先的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,可能為產業帶來數千億美元的價值。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——從複雜的印花到完整的服裝草圖。
舉例來說,設計師可能輸入「復古花卉洋裝搭配霓虹色點綴」,AI 就會生成一系列符合該描述的新穎洋裝設計。這大幅加快了構思過程:設計師不必手繪數十種變化,而能在幾分鐘內產生數百個 AI 驅動的樣稿。
正如一份報告所述,生成式 AI 能 「將草圖、情緒板和描述轉換成高精度設計」,豐富創作流程。
AI 也被用來優化傳統設計流程。許多品牌現今利用 AI 在生產前視覺化服裝。例如,零售商可能使用文字轉圖像模型,查看布料圖案在夾克輪廓上的呈現,或是顏色在洋裝上的搭配效果。
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、材質與色彩,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 從想法轉為視覺概念,徹底加速設計初期階段。
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。有些工具直接整合進品牌工作流程,另一些則對所有人開放。例如,Cala 是一款 AI 設計應用,為首家獲得 OpenAI DALL·E 模型早期使用權的時尚公司。它允許品牌從文字提示生成逼真的服裝圖片,甚至能針對品牌風格微調 AI。
Vogue Business 報導,Cala 每週吸引數百名新用戶,涵蓋全球頂尖品牌與獨立設計師,並持續新增功能,如擬真模特兒預覽與品牌專屬微調。實務上,設計師只需輸入新鞋或洋裝的描述,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造客製化時尚。例如,Reebok Impact Instagram 機器人允許用戶上傳圖片,利用生成式 AI 設計獨特的運動鞋圖案。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」),生成專屬胸罩與內褲套組的獨家印花。
這些 DIY 工具凸顯 AI 設計的普及化:即使沒有正式訓練的人,也能構思圖案並將其轉化為服裝。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,讓顧客能用 AI 藝術作品設計並訂製服裝。
整體而言,AI 時尚工具的生態系快速擴展。新應用與平台不斷湧現(部分專注於運動鞋、手袋或 3D 列印高級訂製服)。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相同。
正如某 AI 工具所宣稱,它「幫助設計師與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,設計師等於擴充團隊,擁有一個「永不枯竭的無限素描本」,源源不絕地激發新點子。
案例研究:擁抱 AI 的品牌打造獨特系列
許多前瞻品牌與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。
成果是她 2024 春夏時裝秀系列,展現完全由 AI 共同設計的新印花與輪廓。Taymour 表示 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、扭曲星星圖案與水彩花卉)。她稱 AI 是設計流程的「遊戲改變者」。
重要的是,Collina Strada 實際生產這些 AI 靈感服裝,並像其他系列一樣銷售,證明 AI 創作的設計能完全商業化。
另一個值得注意的案例是結合生成設計與按需生產的新創公司 Mmerch。每季 Mmerch 會推出超過 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各部件(帽子、袖子、口袋)與不同顏色、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」數位代幣(NFT),再兌換實體連帽衫,該服裝呈現代幣揭示的獨家設計。創辦人 Colby Mugrabi 解釋,這種「新訂製」方式意味著沒有兩件商品完全相同,但能大規模觸及眾多買家。
Mmerch 認為,這種獨一無二的限量發售不僅令顧客興奮,也更具永續性:因為只在售出後生產,避免過度製造。
AI 驅動的時尚活動也反映此趨勢。紐約首屆 AI 時尚週(2023) 中,數十位數位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 實體生產並販售。
此活動(由 Maison Meta 主辦)展示 AI 設計服裝能從演算法走向實際衣櫥。同樣地,倫敦時裝週等地的設計師也在試驗 AI:倫敦時尚學院創新機構的學生能迅速將手機提示轉成服裝圖像,Zara 與 H&M 等大品牌也在測試 AI 以加快設計迭代。
AI 時尚設計的主要趨勢與優勢
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加速創意發想:AI 工具讓設計師能在幾分鐘內探索數百個點子。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與細節。
例如,生成式 AI 能建議全新色彩組合或垂墜造型,是人類難以想像的。設計師仍保有完全掌控權——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 客製化產品。如前述,Reebok 與 Adore Me 讓消費者透過圖片或文字提示創造專屬設計。
這意味著顧客能擁有別人沒有的服裝。整體而言,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,這契合當前時尚對個性與稀有性的渴望。 -
設計民主化:觀察者認為 AI 正降低時尚界這個向來精英化領域的門檻。傳統上,時尚設計需專業訓練與昂貴工具。如今,任何擁有電腦或智慧型手機的人都能嘗試 AI 設計。
倫敦時尚學院的 Matthew Drinkwater 指出,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」。實務上,這可能帶來更多元的聲音與新鮮點子。連大型品牌也認同此變化:根據 BoF,73% 的時尚高管將生成式 AI 視為首要任務,顯示新創與傳統品牌皆看好其潛力。 -
永續與商業模式創新:AI 驅動的設計支持更永續的做法。由於設計可按需生成,企業能朝向 設計-銷售-生產 模式轉型,取代大量庫存生產,減少浪費。一份報告指出,透過 AI 客製化與 NFT 支援的單件生產 「可藉由限制過度生產來減少浪費」。
此外,獨特作品通常更具價值,擁有者會珍惜甚至轉售,延長使用壽命。如此一來,AI 不僅激發創意,也助力時尚業嘗試循環經濟與數位實體混合模式(如服裝上的 QR 碼或區塊鏈認證)。
展望未來:AI 作為創意協作者
隨著 AI 工具變得更強大且易用,其在時尚中的角色預計將更為深入。專家強調,AI 是輔助而非取代人類創意。設計師將 AI 生成的圖像視為靈感來源,而非成品。
未來,頂尖品牌可能會結合 AI 模型與自家資料——例如,針對品牌檔案進行微調,使輸出符合品牌獨特風格。我們也將看到更智慧的 AI 助理,能理解時尚脈絡(如虛擬助理建議季節色彩或檢視流行趨勢)。
同時,消費者將越來越追求個人化。未來不久,人們可能會與 AI 共同設計衣櫥——調整 AI 提案或上傳自有圖案。
這股變革已悄然展開;零售商正規劃「實數合一」的服務,讓同一設計同時存在 NFT 與實體服裝中。根本的改變是,獨特性 本身正在被重新定義:獨特性可能來自於參與小規模 AI 生成的限量發售,或擁有服裝的數位雙生。
總結來說,AI 驅動的設計工具為時尚帶來令人振奮的可能性。透過結合演算法創新與人類藝術力,品牌能以前所未有的速度創造大膽新風格與獨家系列。
在對新穎與個性化需求強烈的推動下,AI 與時尚的融合將重塑服裝的構思、生產與個人化方式。