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时尚行业的核心驱动力在于创意 ，而创意表达往往具有一定模糊性和容忍度 。这一特性使得生成式人工智能（AIGC）在时尚领域的应用潜力显得尤为巨大。

据麦肯锡的分析报告
，AIGC预计将在未来3到5年内为服装 、时尚与奢侈品行业带来显著的利润增长，保守估计这一增量将达到1500亿美元 ，乐观预期甚至可能高达2750亿美元
。

“创意设计和营销内容生成是当前AIGC在服装行业应用的主要环节场景。基于生成模型
，在设计和营销环节充分发挥AIGC的成本和技术优势，是当下被产业和公众接受的价值赋能 。
”近日 ，智灵动力联合创始人
、元裳大模型负责人、AIGCxFashion发起人朱旭琪接受时代周报记者专访时表示
。

朱旭琪 智灵动力联合创始人 、元裳负责人
、AIGCxFashion发起人 受访者供图

智灵动力成立于2023年，为更好地服务时尚、服装行业
，该公司内部孵化了元裳大模型。

开发元裳大模型的初衷是通过AI技术的创新，推动服装行业从传统生产模式向数字化 、智能化转型 。“我们最初的契机来源于一个客户项目对服装设计模型的需求
。”朱旭琪向时代周报记者介绍 ，机缘巧合之下
，元裳大模型于2023年实现了服装行业的首个PMF（Product Market Fit，产品市场匹配度）落地 ，开始推进元裳大模型赋能时装行业。

AIGC重塑服装创意设计

时代周报：在创意概念设计环节
，AIGC如何确保生成的设计既符合时尚潮流，又能兼顾男装
、女装、汉服等不同品类的独特风格需求？

朱旭琪：这是一个多维度的问题 。从技术上对时尚潮流数据的整合 ， AIGC需要通过大量时尚数据进行训练
，来捕捉当前流行的趋势，并结合历史数据预测未来潮流
。AIGC需要收集来自社交媒体 、时尚网站
、时装秀和市场调研的数据 ，然后利用AI实时跟踪和预测未来的流行趋势。

元裳大模型可以通过给不同的服装品类数据设置风格标签
，在专属预训练阶段就重视对品类标签的针对性训练，在模型内做好服装品类名称的对齐支持 。这样在最后的生成推理阶段 ，可以方便使用时尚潮流的风格迁移，结合内置已对齐的名称
，让专属服装模型可以较好地融合生成
。

当然，也可以在预训练之后通过微调或LoRa（大语言模型的低阶适应）方式 ，做更多品类和风格的快速融合生成
，以满足实际创意设计中的风格需求。

时代周报：元裳大模型如何帮助改进服装行业？与同类产品相比有何不同之处？

朱旭琪：元裳大模型为产业提供了一个成熟的业务框架，以多模态自研模型组为核心 ，构建了从时尚元素采集到数据库管理的标准化数据资产管理系统 。

元裳大模型已从零到一规范了一套数据标准模型
，能够无缝嵌入任何数字化阶段，支持企业建立自训练迭代框架 ，训练私有设计模型
，精准捕捉时尚特征的多模态模型，以及相关特征向量数据库。通过这一架构 ，实现了一站式数据通路
，根据企业的交互形态，开发符合时尚设计的视觉应用 ，提供从设计到试衣再到3D秀场的链式智能服务
。

元裳大模型提供了多方利益相关者的解决方案。从设计师的角度出发，理解与可控性是核心目标 。元裳大模型将扩散模型的端到端输出结果转变为基于设计师思维的设计意图逐步迭代
，实现可控的解耦过程，确保每一张生成的图像都具有价值
。

AIGC推动服装行业数智化转型

时代周报：AIGC 要实现服装行业全品类的工业流程自动化 ，