小编点评

**AI赋能服装设计师，打造“畅销服装版式”** **一、痛点** * 设计师无法准确捕捉市场趋势 * 上新周期长，高库存滞销风险大 * 基本款居多，难以满足消费者个性化需求 * GPT+数据洞察，快速反应市场时尚流行趋势 * 柔性快反+数智化供应链，降低库存成本 **二、方案** **1. AIGC服装识别模型** * 基于自研架构tailor diffusion根据服装版式信息将语义信息映射到视觉隐空间 * 通过多个维度的版式特征控制生成指定款型的服装设计图 **2. 特征空间融合服装、模特图片信息** * 数据库里，有服装图片，服装对应的版型标签，服装的销售数据，评论数据或是流行趋势数据 **3. C2M用户增长策略** * 加强网站/APP的互动性 * 引入社交功能 * 开展定期优惠活动 * 建立线下体验店 **4. C2M模式效益** * 对生产商- 减少因预测错误造成的钱资金积压和商品滞销风险 * 对消费者- 实现个性化设计，展现自我风格 * 参与社区互动，获得设计 inspirations **5. 其他** * 柔性快反+数智化供应链降低库存成本 * logo属性根据用户特征智能定制

正文

一、项目背景

AI赋能服装设计师，设计好看、好穿、好卖的服装

传统服装行业痛点

• 设计师无法准确捕捉市场趋势，抓住中国潮流

• 上新周期长，高库存滞销风险大

• 基本款居多，难以满足消费者个性化需求

解决方案

• GPT+数据洞察，快速反应市场时尚流行趋势

• 柔性快反+数智化供应链，降低库存成本

• AIGC，降低设计门槛，人人都可以是设计师

二、方案介绍

• 传统服饰设计方案：设计师根据经验直接出图——好看、好穿

• 设计师+diffusion：AIGC海量出图，设计师选图——好看

• 新视界设计：畅销服装版型+潮流图样，设计好看、好穿、好卖的服装

三、技术突破

畅销服装版式数据库构建

• 自研服装识别模型对服装图片进行多模态智能分析，提取服装图片的纹理、面料、廓形等多维度版式信息，结合服装销售评论数据，构建服装版式数据库

生成个性化服装图片

• 基于自研架构tailor diffusion根据服装版式信息将语义信息映射到视觉隐空间，通过多个维度的版式特征控制生成指定款型的服装设计图

模特着装展示

• 特征空间融合服装、模特图片信息，将个性化服装穿着在模特身上，直观展示定制服装模特试穿效果

畅销服装版式向量库构建

• logo属性根据用户特征智能定制：通过大量用户的营销数据，将logo的底板颜色、大小、位置、形状等属性映射到隐空间中

• 根据用户的特征信息对原始logo特征加入属性法向量进行偏移，得到符合用户的logo属性信息

同时衣服版型也可智能定制

• 数据库里，有服装图片，服装对应的版型标签，服装的销售数据，评论数据或是流行趋势数据

• 使用数据库是利用copilot，设计师提出设计产品的诉求，大模型来抓取数据库里的畅销/潮流服装版型标签，生成提示词喂给diffusion

四、落地实践

C2M用户增长策略和效益进行细化:

C2M用户增长策略

1. 加强网站/APP的互动性

- 提供多样化的设计模板、色彩搭配方案,供用户选择

- 允许用户上传自己素材图案,进行二次创作

2. 引入社交功能

- 用户可以把设计作品发布到社区,其他用户可以点赞、评论

- 实现与其他社交软件的API对接,方便用户分享

- 举办最佳设计奖等活动,提高用户参与度

3. 开展定期优惠活动

- 为鼓励定制下单,可提供限时减价、积分优惠等

- 活动锁定特定用户群,如新用户、活跃用户等

- 与节日、商场推广等活动结合

4. 建立线下体验店

- 在商场等关键地点设置体验店,用户可以实景体验定制

- 店内设置互动屏,用户可扫码继续APP上的设计

- 销售人员可即时反馈用户需求,提升定制准确性

C2M模式效益

1. 对生产商

- 减少因预测错误造成的钱资金积压和商品滞销风险

- 提高生产效率,按订单快速生产,缩短交付时间

- 获取用户定制数据,优化设计和生产

2. 对消费者

- 实现个性化设计,展现自我风格

- 参与社区互动,获得设计 inspirations

- 成为KOL,获得更多关注和认可

- Ordered 小批量产品,优惠且独特

综上,通过丰富定制模板、社交营销、线下体验等策略，C2M可以有效增长用户并实现双赢。

效果展示：

作者：京东科技 刘宗恺

来源：京东云开发者社区