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发布日期：2025-01-28 04:33:38 点击次数：
jbo竞博这是目前学术界里一个比较新的时装设计开发流程，但作者针对的更多是欧洲的品牌，国内的应该会有一些差异，大家可以简单分享一下你们的开发流程。
这个会比较明显地区分出来在设计开发流程中不同部门的职责和工作 出了设计部门以外，还有商品部、面辅料开发部、营运等部门参与进来。
在服装设计开发流程中，零售部门的参与程度因品牌而异。部分品牌会让零售门店经验丰富的搭配师直接参与货品选择和组货阶段，他们不仅能提供具体的款式建议和细节工艺参考，还会分享市场上其他品牌的成功案例。然而，尽管零售端是最直接接触顾客、获得反馈的渠道，但目前许多企业仍缺乏将这些宝贵信息有效传递到设计中心的机制。
在产品研发阶段，特别是在欧洲品牌中，通常由企划部门担任主导角色，协调商品部和零售部共同参与。新季产品开发通常采用双线管理模式，由设计总监和管理层共同把控方向。零售部门的主要职责是深入分析历史销售数据，包括代理商表现、采买情况和自有零售渠道的业绩。商品企划会整合这些信息，制作一份详细的情况摘要竞博JBO官网，其中明确界定价格区间、成功销售的产品类别以及市场欢迎的设计风格。
关于设计师对零售建议的态度，普遍会根据建议的可行性进行筛选采纳。特别是当建议背后有具体销售数据支撑时，设计师往往会更认真考虑。商品部和零售部的意见通常会得到重视，因为这些建议直接反映了市场需求。
在设计开发过程中，面料开发环节是一个重要但耗时的步骤。设计师需要亲自参与市场调研和面料展会。虽然有些面料商会提供上门服务，定期举办推荐会并展示成衣样品，但对规模较小的品牌而言，往往需要自行到面料市场寻找合适的材料。面料市场不仅能看到最新的面料类型，还能了解到最接地气的市场反馈。
在客户信息获取方面，设计师普遍反映信息收集渠道不足。对于购买者的真实需求和满意度缺乏深入了解，这直接影响了设计优化的准确性，也可能导致面料打板资源的浪费竞博JBO官网。虽然部分企业会输出客户画像，但由于缺乏专门的客户关系管理(CRM)部门，客户反馈收集仍面临挑战。线下客户即便对产品不满意往往也不会留下具体反馈，而线上评价的参与度同样偏低。
工作流程效率问题主要体现在图片搜集、设计图绘制以及面料与款式匹配等环节。设计团队需要在时装趋势网站上逐一筛选符合主题的图片，这个过程极其耗时竞博JBO官网，往往导致成衣无法在预定时间内完成。
样衣制作环节同样面临时间压力。作为成衣供应方，除了要处理设计师开发资料延迟的问题，还要协调面辅料打样放样周期，以及解决板房生产效率、合格率和产能等多重挑战。此外，面料和成衣制作之间存在的误差，也是影响产品质量和开发效率的重要因素。
在寻求解决方案时，业内开始关注是否可以通过AI智能技术来协助收集和分析客户信息。学术界已经在这个方向展开研究，这可能为提高设计开发效率提供新的思路。
这些问题反映了服装行业在设计开发流程中的系统性挑战，特别是在协调各个部门配合、提升工作效率方面还有待改进。如何更好地整合零售端的市场反馈，提高面料开发效率，加强客户信息收集，都是亟待解决的问题。
在设计开发流程优化方面，业内正在探索多种技术手段来提高效率和减少误差。3D建模技术作为一种辅助工具，确实能在一定程度上帮助预览效果，但目前仍存在局限性。设计师们会使用AI或Photoshop等工具预先模拟服装在挂杆上的展示效果或面料搭配效果，但这些都只能作为初步参考，最终还是需要通过打板查看实际效果。
在竞品分析环节，目前面临的主要困境是数据收集过程繁琐。设计师需要手动一个个搜集竞品信息，缺乏自动化工具支持。虽然AI技术可以在一定程度上简化图片收集和产品数据整理的步骤，但无法完全取代人工进行的深度竞品分析工作。
跨部门沟通中存在着多个具体问题：首先是款式评审会上的沟通障碍，很多评价用语过于笼统，如大气、高级或不好看等，这些主观描述缺乏明确的指向性。为了改善这一问题，一些公司采用了结构化的评审方式，会给评审员发放详细的评估表格，从多个维度进行评审，并要求进行实际试穿，使评价更加具体化，能够明确指出是版型、颜色还是其他方面需要调整。
图纸和样板的转化过程也是一个重要环节，面料从照片到实物往往存在较大差异，这种差异会影响最终成衣效果。同时，获取客户的真实反馈仍然是一个待解决的问题。虽然AI技术在不断发展，但其消化力仍显不足，难以完全满足设计开发过程中的复杂需求。
面料开发必须依赖线下实物确认，单纯依靠图片无法准确体现面料的真实属性和效果。
部门间沟通存在障碍，特别是在产品评审环节，反馈意见往往缺乏明确的指向性和可操作性。
这些问题反映了服装行业在数字化转型过程中的现实挑战。虽然各种技术工具能在某些环节提供辅助，但要实现真正的效率提升，仍需要在工作流程优化和沟通机制完善等多个方面继续努力。
接下来就到第二部分：AI如何帮助服装设计开发。我先介绍一下目前服装设计开发中已经在应用的AI技术的原理及发展现状。首先目前运用较多的AI技术主要是4个机器学习ML、计算机视觉CV、自然语言处理NLP还有生成对抗网络GANs。这部分相对硬核一点，但是我都会举常见的例子，大家都能理解的。
先说机器学习，机器学习通过算法分析大量数据，从中学习模式和规律。它能够根据用户偏好和市场趋势进行预测。它的运用也比较广泛，例如用于个性化推荐系统，淘宝的给你推荐、抖音的视频算法等都有用到，根据用户的浏览和购买历史推荐商品。
计算机视觉CV在设计开发里用的会相对多一些。计算机视觉技术使计算机能够“看懂”图像和视频，通过深度学习模型分析图像内容。例如淘宝的识图功能，一些AI工具里拆解图片里的不同部位的服装都是用的这个技术。
最后一个是生成对抗网络GANs，它是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，能够生成逼真的图像。它最最最常用但不起眼的用法其实是图形验证码，一定有小伙伴试过那种“请。那GANs在服装设计里的应用就是图片合成，用于生成新的服装设计，设计师可以输入某些参数，系统生成多样化的设计方案。例如midjourney，国内新出的lookai。
其实在设计开发阶段还是比较集中在生成设计款式和时尚趋势收集分析。目前生成设计款式毕竟比较多应用了，例如midjourney和look ai，但时尚趋势收集分析目前应该是没有商业应用的，只是学术界研究了模型可以这么做。
这个图里都是学术界目前研究出来可以应用的方向，有模型有研究，但不一定有商业应用。我也找了一些商业应用例子。
生成设计这个应该都比较熟悉了。deep fashion这个网站我看到是可以帮助设计师管理collection。
目前大多数公司仍采用较为原始的管理方式，主要依靠网盘系统按季节、系列建立文件夹进行分类存储。虽然可以通过款号进行基本的搜索功能，但整体管理效率较低。部分企业将版式相关的数据交由专门的打板部门进行管理，这种分散式的数据管理方式虽然在执行层面可行，但随着业务发展必然需要进一步完善。
另一个比较商业化的应用是这个the fabricant 他们主打的是草图生成设计 我还没仔细研究这个产品 但我看这个工具好像在生成设计图的同时会出来打板的图例。
这个工具目前是已经有品牌在合作了，感兴趣的群友们可以去搜索一下这个工具哈
最后还有一个ai应用，它不完全是为了设计开发的，但是这个系统比较完善，能覆盖大部分的工作需求。vue.ai更像是做数智化平台 把很多可以数据化的工作都自动化了 对于一些没有iT开发能力的中小企业来说更友好。
在AI工具的具体应用方面，设计师们已经开始进行多种尝试。有设计师利用Midjourney等工具进行设计创作，并通过社交媒体平台测试用户对AI设计的关注度。除了基础的设计出图，AI技术在面料图案设计和刺绣设计领域也展现出应用潜力。
同时，业内正在积极探索AI与3D技术的结合可能。虽然目前已经出现了一些快速建模的技术，但在精度方面还有待提高。专业人士指出，如果能够将AI技术与3D建模有效结合，将为设计过程带来更多可能性。
然而，当前的AI工具仍存在一些局限性。以Midjourney为例，其版型素材库相对有限，且不支持用户自定义版型导入，这对于制作细分品类的设计师来说是一个明显的瓶颈。不过，随着AI技术的持续更新迭代，这些问题有望得到逐步改善。
通过采用AI工具，设计师们期待能够将更多时间投入到跨部门沟通、面料匹配和版型探索等核心工作中。特别是对于资源有限的小品牌来说，需要更多对他们友好的AI平台，帮助提升工作效率。这种需求也反映出，未来AI工具的发展方向应该更注重实用性和易用性，真正服务于设计师的日常工作需求。
Tripo ai目前市面上从二维转三维精度比较高的模型，但是商用的话还是达不到那个标准。
