ドローイング服AI：服AIパネルデザインツール、インテリジェントな服のデザインと生産ソリューション

はじめに

Drawing Clothes AIは、杭州神通智能科技有限公司が開発した衣服のデザインとパネリングに特化したインテリジェントツールです。先進的なAI技術を提供し、アパレルデザイナーと企業のデザイン効率と精度を向上させる。Drawing Clothes AIを使用することで、ユーザーはアパレルのパネリング、デザイン、修正作業を簡単に行うことができ、デザインサイクルを大幅に短縮し、生産効率を向上させることができる。また、ウェブサイトでは詳細なチュートリアルとカスタマーサポートを提供し、ユーザーがすぐに使い始められ、ツールの機能をフルに活用できるようにしている。

機能一覧

• AIボード人工知能技術によりガーメントパンチを自動生成し、パンチング精度と効率を向上。
• 設計支援: デザイナーが素早くデザインを完成できるよう、さまざまなデザインテンプレートや素材を提供。
• 修正ツール個々の要件に合わせた設計の迅速な変更と調整をサポートします。
• オンライン・プレビュー設計結果のリアルタイムプレビューにより、ユーザーは調整や最適化を行うことができます。
• カスタマーサポートオンラインカスタマーサービスと詳細なチュートリアルの提供。

ヘルプの使用

設置プロセス

Painting Clothes AIはインストール不要で、公式サイトにアクセスしてアカウントを登録するだけで使用できます。詳しい使い方は以下の通りです：

1. アカウント登録AIの公式サイトにアクセスし、「登録」ボタンをクリックし、関連情報を入力して登録を完了する。
2. アカウントにログインする登録したアカウントとパスワードでログインしてください。
3. 機能の選択ログイン後、ユーザーはホームページ上でAI搭乗、設計支援など、必要な機能モジュールを選択できる。
4. 素材のアップロード必要に応じてデザイン素材をアップロードするか、ウェブサイトで提供されているテンプレートや素材から選択します。
5. デザイン開始ウェブサイト上で提供されるツールを使ってデザインし、製版し、リアルタイムでデザインをプレビューすることができます。
6. 保存とエクスポートデザインが完成したら、自分のアカウントに保存したり、好きなフォーマットにエクスポートすることができます。

主な機能

AIボード

1. ビート機能の選択トップページで「AIボード」機能を選択します。
2. デザインをアップロードするパンチングが必要な設計図面をアップロードすると、システムが自動的にパンチングプランを生成します。
3. 鼓動パラメーターの調整必要に応じて、寸法や比率などの打ち抜きパラメーターを調整する。
4. プレビューと確認碁盤をリアルタイムでプレビューし、正しいことを確認した後、碁盤ファイルを保存またはエクスポートします。

設計支援

1. デザインテンプレートの選択Design Aids "モジュールで適切なデザインテンプレートを選択します。
2. デザイン要素の追加必要に応じてパターンや色などのデザイン要素を加える。
3. デザイン細部の調整修正ツールを使って設計の詳細を調整し、最適化する。
4. プレビューと保存デザイン効果をリアルタイムでプレビューし、正しいことを確認してから保存します。

修正ツール

1. モディファイ機能の選択トップページの「Modify Tools」を選択します。
2. デザインのアップロード修正が必要なデザインをアップロードしてください。
3. 修正を加える修正ツールを使って、色やパターンなどのデザインを調整する。
4. プレビューと確認修正効果をリアルタイムでプレビューし、修正したデザインが正しいことを確認してから保存またはエクスポートします。

カスタマーサポート

Painting Clothes AIは、オンラインカスタマーサービス、使用方法のチュートリアル、FAQを含む包括的なカスタマーサポートサービスを提供しています。使用中に何か問題が発生した場合は、ウェブサイトのカスタマーサービスシステムを通じてサポートを求めるか、ウェブサイトで提供されているチュートリアルやFAQを参照することができます。

AiYiYiを徹底分析

AIは衣類の痛みのポイントをクラック、サンプルの服の72時間、効率が10倍に急上昇し、融資の数千万元を受け取った

2023年に設立された浙江深層服務人工知能科技有限公司（以下「深層服務」）はこのほど、上海后義資本が主導する数千万人民元のプレAラウンドの資金調達を完了した。この資金調達は、モデル開発、技術チームの拡大、市場拡大のために使用され、2024年3月には、Kunxin Investmentが主導するエンジェルラウンドの資金調達を完了した。

DeepClothingは、「AI＋ガーメントデザイン」大型モデルソリューションのサービスプロバイダーです。ディープラーニング、画像認識、コンピュータビジョンなど、アパレルデザイン、パターンメイキング、ライン修正など、アパレル生産の全プロセスで役割を果たす独自のAI技術の研究開発に取り組んでいる。

DeepClothingの創設者である髭呉は、アパレルデザイン業界で10年近く働いてきた。この間、彼はアパレルサプライチェーンにおける豊富なリソースを蓄積し、成功したシリアルアントレプレナーであり、コアメンバーはアパレルデザイン業界における上級経験を持っているだけでなく、テンセント、グーグルなどのテクノロジー大手でも働いていた。

AIはアパレルデザインとパターンメイキングにどのような革命をもたらすのか？

衣服の型紙作りは衣服生産の重要な部分であり、創造性の転換、生産工程の決定、完成品の品質、形状、着心地などの要素と関連している。関連データによると中国アパレル製版産業の市場規模は2023年に1200億人民元となり、前年同期比で8.5%成長すると推定される。

従来の衣料品生産プロセスでは、デザインとパターン製作は通常異なる担当者が担当し、デザイナーは創造性を重視し、パタンナーはデザインを実際の製品にする作業を担当する。ディープサービス・テクノロジーは"洋服職人」と「華麗なる千のデザイン"ニューラルネットワーク技術によってプロセスを劇的に最適化する2つの大きなAIモデル。

なかでも、2025年1月から試用が開始される「お絵かき服AIパターンメイキングツール」は注目だ。デザインからサンプル作成までを自動化するツールだ。クリエイティブな構想から完成品の納品までの時間を72時間に短縮。このツールは、高精度のCADレイアウトを生成できるだけでなく、設計効率を大幅に向上させ、設計者は過去の10倍の作業量を1日で完了させることができると報告されている。

アパレル業界におけるAI技術の応用は即効性のあるものではなく、その着地は特定のビジネスシナリオの深さと組み合わせる必要がある。DeepClothing Technologyは、服飾デザインの標準化されていない特徴に対応できるモデルを訓練するために、高品質のデータに依存している。創業者のMustache Wuが言うように、"同じスタイルマップが複数のバージョンを生成する可能性があり、AIは製版プロセスの専門的なロジックを深く理解する必要がある。"

加えて、SZSTはAI製版技術の新たな応用シナリオも模索している。例えば、インターネット・プラットフォームの責任者と衣料品ブランドとの協力を通じて、衣料品デザインと生産のデジタル・アップグレードを促進し、将来の「オンデマンド生産」モードの技術サポートを提供する。これは、業界の無駄を削減するだけでなく、より良い消費者のパーソナライズされたニーズを満たしています。

インテリジェントな製版から産業アップグレードの探求へ

2018年、髭の呉と彼の妻は愛とビジネスセンスで浙江如月服装設計有限公司をオープンし、会社の急速な発展は、30人以上のデザイナーと、毎年5000種類以上のスタイルを押し、モデルへの爆発の一部は、業界では、一定の市場シェアを持っています。

2022年、チームを率いてDEJAAIアパレルデザインソフトウェアのプロトタイプを開発し、如悦デザインに応用して成果を上げた。2023年、杭州神通智能科技有限公司を設立し、如悦デザインの資源と理念をAIアルゴリズム訓練に統合し、利益モデルと高閾値を構築した。同時に、浙江深層服務人工知能技術有限公司を設立し、産業のアップグレードを推進した。

髭呉が設立した3つの会社、如月設計、深層地図知能、深層衣服知能は、独自のデジタル変革とともに、アパレル業界にAIデジタルソリューションを提供している。

在庫管理については、伝統的なビジネスは経験に頼るが、インターネット・ビジネスはより信頼性の高いデータに頼ると考えており、データ分析を通じて在庫を管理し、バーストやその他の状況を予測することを計画している。

Mustache Wu率いるチームが開発した世界初のAI製版技術は、Deepmap Intelligenceが独自に開発した「Artisan Clothing」服飾業界特化型AIモデルに基づいており、数百万点の既製服の画像、数百万点の専門的なラベル、膨大なデータ分析を利用し、グラフまたはテキストからグラフへの変換を通じて、1つのキーで服飾デザインのソリューションを生成し、編集・修正することができ、また、デザイナーにインスピレーションを与える新しい要素を作成することもできる。また、編集や修正が可能で、デザイナーにインスピレーションを与え、問題を解決するための新しい要素を作成することもできます。

生地合わせの面では、上半身の効果を発揮して協力を促進し、サプライチェーン管理を最適化してコストを削減することができる。パターン製作の面では、精度を向上させ、ミスを減らしてコストを削減し、効率を改善することができる。マッチング・インテリジェント・セントラル・サンプル工房は、72時間以内にサンプル製作を完了し、デザイン効果の検証を容易にすることができる。

結語

アパレル産業の次の反復は、「消費者の需要によって決定される製造」を中心に展開されるかもしれない。デザインとパターンメイキングにおけるAI技術の革新は、伝統的な業界のデジタル変革のペースを加速させている。しかし、課題も残っている。どうすればAIはデザイナーの創造性をよりよく理解できるのか？既存の生産チェーンとどのようにシームレスに接続するか？これらの問題を解決できるかどうかが、この技術が本当に上陸できるかどうかを左右するだろう。

今後、アパレル業界におけるAIの役割は、効率性の向上だけでなく、次世代の消費者シナリオのための強固な技術基盤を提供することかもしれない。これは技術の応用の深さだけでなく、デジタル化の波の中で伝統的な産業がどのように自らを再定義できるかということでもある。