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生成式AI對於時尚產業之意涵

由於深度學習技術(包括生成對抗網路、擴散模型、基礎模型等)的突破，驅動生成式AI快速發展，其中生成對抗網路與擴散模型有助於生成更為細緻逼真的圖形或影像；而透過基礎模型，可發展更具通用性的人工智慧，在不同媒介之間轉換，成為跨領域、多模態(Multimodal)內容生成的通才，勝任不同任務，應用於更多元的落地場景。

流行時尚產業是面向未來的產業，與趨勢潮流密切相關。對流行時尚產業來說，生成式AI的策略意涵，除了降低研發設計成本，加速產品上市時間，更重要的，透過生成式AI可大量激盪不同的創意元素，建構概念雛形，讓設計師快速探索更多可能性。

筆者運用OpenAI DALL-E 2生成時裝意象圖。

生成式AI在時尚產業鏈之應用

生成式AI在時尚產業各環節可衍生不同的應用，首先就設計風格（Style Design）來說，生成式AI可以協助設計師，依據材質、美學特性、目標客群市場、未來流行趨勢等參數設定，生成新的設計風格。除了生成新設計風格，AI可進一步藉由元素新增或重新組合，進行設計風格的調整。

運用ClothingGAN生成式AI探索新設計風格。

設計風格生成之後，AI可協助設計概念驗證測試，如虛擬穿戴(Virtual try-on)與3D模型渲染(3D rendering)，其中虛擬穿戴是讓真實人物與概念設計服飾進行影像合成，虛擬穿戴可依不同身高、體型或膚色進行客製化，讓設計師或終端客戶直接看到穿在身上的樣子。3D模型渲染則是以AI生成模特兒分身，再結合概念設計服飾，甚至可以讓顧客做A/B測試，確認模特兒搭配什麼樣的服飾可以吸引最多目光，作為產品型錄製作參考。

透過Lalalan.ai生成式AI產生模特兒分身。

生成式AI不但可以產製圖像或3D模型，還可以生成文本，因此就行銷角度來說，AI除了可依據客群屬性與偏好，推薦適合的流行服飾商品，更可以生成行銷文案，廣泛用於電子郵件、網頁設計、各式廣告宣傳等，強化與目標客群的溝通與聯繫。

韓國服飾品牌Dali Hotel案例

Dali Hotel是韓國服飾品牌，創立於2018年，品牌價值主張是希望將浪漫主義風格引進辦公室服飾，曾創下單日銷售業績達千萬元的紀錄。但2020年受新冠疫情的衝擊，居家辦公成為新常態，對辦公室服飾的需求銳減，Dali Hotel營收一落千丈。Dali Hotel之後被韓國新創公司Designovel併購，更換管理團隊，開始了AI數位轉型之路。

新創公司Designovel的核心技術正是生成式AI，在新團隊主導下，Dali Hotel從堅守原本設計風格，改為需求導向的公司，也就是產品設計方向是依據市場趨勢或消費者偏好的改變，而不是設計師的直覺判斷。

透過生成式AI，可進一步將市場趨勢的洞察轉為文字指令，協助生成相對應的服飾設計風格，提供給設計師參考。大數據分析不只揭示未來市場趨勢，更協助研擬消費者可接受、最佳化的定價策略，有效提升商品銷售。Dali Hotel作為流行服飾公司，原本的行銷成本佔總營收的10~20%，導入AI後行銷成本佔總營收比例降到2.5%，也就是在更精簡的成本結構下，Dali Hotel的品牌能見度也能有顯著的成長。

韓國服飾品牌Dali Hotel官網。

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