[论文解读] AI Assisted Apparel Design

Alpana Dubey, Nitish Bhardwaj+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 9, 2020

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis参考文献 21被引用 5

一句话总结

本文提出CDAP-F，一种人机协作的时尚设计平台，通过AI助手——Apparel-Style-Merge与Apparel-Style-Transfer——加速并提升服装设计效率。借助深度神经网络与新型细粒度数据集（DeepAttributeStyle），系统能够通过风格融合或属性迁移生成高质量、富有创意的设计，将设计时间从10–15分钟缩短至2–3分钟，同时显著提升设计师的创造力与产出质量。

ABSTRACT

Fashion is a fast-changing industry where designs are refreshed at large scale every season. Moreover, it faces huge challenge of unsold inventory as not all designs appeal to customers. This puts designers under significant pressure. Firstly, they need to create innumerous fresh designs. Secondly, they need to create designs that appeal to customers. Although we see advancements in approaches to help designers analyzing consumers, often such insights are too many. Creating all possible designs with those insights is time consuming. In this paper, we propose a system of AI assistants that assists designers in their design journey. The proposed system assists designers in analyzing different selling/trending attributes of apparels. We propose two design generation assistants namely Apparel-Style-Merge and Apparel-Style-Transfer. Apparel-Style-Merge generates new designs by combining high level components of apparels whereas Apparel-Style-Transfer generates multiple customization of apparels by applying different styles, colors and patterns. We compose a new dataset, named DeepAttributeStyle, with fine-grained annotation of landmarks of different apparel components such as neck, sleeve etc. The proposed system is evaluated on a user group consisting of people with and without design background. Our evaluation result demonstrates that our approach generates high quality designs that can be easily used in fabrication. Moreover, the suggested designs aid to the designers creativity.

研究动机与目标

• 为应对高库存积压与快速变化的时尚趋势，实现快速、可扩展的设计生成。
• 通过自动化生成多样化且具吸引力的服装设计，减轻设计师的认知与时间负担。
• 通过人机协作提升人类创造力，提供实时设计建议与变体。
• 开发一个整合消费者洞察与生成式AI的系统，实现数据驱动、趋势感知的设计。
• 在真实设计场景中评估系统对新手与资深设计师的可用性及其影响。

提出的方法

• 提出多助手AI平台CDAP-F，集成消费者洞察、Apparel-Style-Merge与Apparel-Style-Transfer助手。
• 采用深度神经网络，通过细粒度的服装部件分割（如领口、袖口等）实现风格迁移与基于组件的设计融合。
• 引入DeepAttributeStyle数据集，包含15种以上服装组件的像素级标注，实现对风格与结构的精确操控。
• 采用两阶段流程：首先识别并提取输入服装的关键组件；其次应用风格迁移或组件融合生成新设计。
• 利用条件GAN与基于分割的特征对齐技术，在保持结构完整性的同时实现风格、色彩与图案的精准迁移。
• 通过用户界面实现与设计师的反馈循环，支持对生成结果的实时选择与优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI助手如何有效支持人类设计师大规模生成新颖且具备市场潜力的服装设计？
• RQ2 与人工设计流程相比，AI辅助设计生成在多大程度上缩短了上市时间？
• RQ3 设计师对AI生成设计的质量与创造力的评价，相较于人工设计如何？
• RQ4 AI生成的设计能否有效拓展人类想象力并激发新的设计方向？
• RQ5 将消费者趋势数据与生成式AI结合，如何提升设计的相关性与市场接受度？

主要发现

• CDAP-F系统在使用两件输入服装生成新设计时，平均设计时间从10–15分钟缩短至2–3分钟。
• 90%的受访设计师在5分制满意度量表中给予AI生成设计4分或5分，认为其显著提升了创造力。
• 超过80%的设计师对生成设计的质量表示满意，表明其具备高度的真实感与样品制作的实用性。
• 设计师反馈称，该系统提供了快速获取多样化、独特设计灵感的途径，这些灵感若完全依赖人工构思难以在短时间内实现。
• DeepAttributeStyle数据集实现了对组件级修改的精确控制，提升了生成设计的保真度与一致性。
• 资深时尚教授确认了评估结果的有效性，表明尽管样本量有限，仍具备较强的外部效度。