现在每个人都在谈论人工智能。
人工智能是一个涵盖多种技术的广义术语。智能行为技术的范围从简单的算法到对数据进行分类，再到可以模拟类似人类思维过程的复杂系统。
生成式人工智能 (Gen-AI) 是一种更特殊的人工智能，专注于生成新材料。为了制作服装设计，支持人工智能的设计工具会使用数据，例如之前列表的照片、其他公司和设计师的推荐、语言提示、有关客户偏好的数据（例如颜色和款式选择）以及当前的时尚趋势。
为了使新的合成数据提供所需的结果，这些庞大数据集的质量至关重要，因为它们与用于训练系统和机器学习算法的数据相似。
Gen-AI 环境是一项不断发展的工程，因此很难跟上。最近几个月，featuring/Oi 团队评估了几个用于平面设计和激光牛仔布洗涤的 Gen-AI 应用程序，仅举几例。
Gen-AI 如何应用于时尚行业？
有什么期望？
Gen-AI 有能力生成新鲜材料？
Gen-AI 有潜力提高效率和产量？
Gen-AI 有潜力提高所创建内容的质量？
Gen-AI 有潜力实现新的应用和用途？
Gen-AI 用于使用参考图片、模板、图纸、短文和指示性问题等信息在几秒钟内生成系列概念。这是一种数据驱动的方法，将趋势发现、验证和预测与人工智能相结合。结果是逼真的人工智能生成的视觉效果，这些视觉效果创建起来更快、更简单、更有创意，可用于系列构思。
当这些来自构思阶段的人工智能生成的视觉效果与来自库的客户块相结合时，结果是人工智能生成的设计，这些设计也基于消费者图案块。这使我们能够创建一个可以投入生产的数字孪生。通过这种方法，我们可以获得准确的图案，实现虚拟试穿审查和技术包装，并弥合 3D 款式和实体服装之间的差距。
人工智能还可以提供可用于电子商务的图像，让客户在实体服装上市之前测试和销售产品。
端到端数字化流程在每个阶段都采用数字化解决方案，包括规划、设计、销售、装配和制造。人工智能辅助解决方案旨在降低数字化转型的风险，目前可用于流程的某些阶段。
featuring/Oi 团队期待有机会在 Browzwear 的 Vstitcher 上访问进一步改进的 AI 辅助设计功能，并继续测试该软件令人兴奋的附加功能。