드로잉 클로스 AI: 의류 AI 패널 디자인 툴, 지능형 의류 디자인 및 생산 솔루션

일반 소개

드로잉 클로스 AI는 항저우 쉔투 인텔리전트 테크놀로지가 개발한 의류 디자인 및 판넬에 중점을 둔 지능형 툴입니다. 의류 디자이너와 기업이 디자인 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있도록 고급 AI 기술을 제공합니다. 드로잉 클로스 AI를 통해 사용자는 의류 패널링, 디자인 및 수정 작업을 쉽게 완료하여 디자인 주기를 크게 단축하고 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 이 웹사이트는 사용자가 빠르게 시작하고 도구의 기능을 최대한 활용할 수 있도록 자세한 튜토리얼과 고객 지원을 제공합니다.

기능 목록

• AI 탑승인공지능 기술을 사용하여 의류 펀치를 자동으로 생성하여 펀칭 정확도와 효율성을 개선합니다.
• 디자인 지원다양한 디자인 템플릿과 자료를 제공하여 디자이너가 빠르게 디자인을 완성할 수 있도록 지원합니다.
• 수정 도구개별 요구 사항을 충족하기 위해 디자인을 빠르게 변경하고 조정할 수 있도록 지원합니다.
• 온라인 미리보기디자인 결과의 실시간 미리 보기를 통해 사용자가 조정 및 최적화를 수행할 수 있습니다.
• 고객 지원온라인 고객 서비스 및 자세한 튜토리얼을 제공하여 사용자가 사용 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

도움말 사용

설치 프로세스

페인팅 클로스 AI는 설치가 필요하지 않으며, 사용자는 공식 웹사이트를 방문하여 계정을 등록하기만 하면 사용할 수 있습니다. 자세한 사용 방법은 다음과 같습니다:

1. 계정 등록하기AI의 공식 웹사이트를 방문하여 '등록하기' 버튼을 클릭하고 관련 정보를 입력하여 등록을 완료하세요.
2. 계정에 로그인등록한 계정과 비밀번호를 사용하여 웹사이트에 로그인합니다.
3. 기능 선택로그인 후 사용자는 홈페이지에서 AI 탑승, 디자인 지원 등 필요한 기능 모듈을 선택할 수 있습니다.
4. 자료 업로드필요에 따라 디자인 자료를 업로드하거나 웹사이트에 제공된 템플릿과 자료 중에서 선택하세요.
5. 디자인 시작웹사이트에 제공된 도구를 사용하여 디자인 및 플레이팅을 하고 실시간으로 디자인을 미리 볼 수 있습니다.
6. 저장 및 내보내기디자인이 완료되면 계정에 디자인을 저장하거나 원하는 형식으로 내보낼 수 있습니다.

주요 기능

AI 탑승

1. 박동 기능 선택홈 페이지에서 'AI 보드' 기능을 선택합니다.
2. 디자인 업로드펀칭이 필요한 디자인 도면을 업로드하면 시스템이 자동으로 펀칭 계획을 생성합니다.
3. 박동 매개변수 조정: 필요에 따라 치수, 비율 등과 같은 펀칭 매개변수를 조정합니다.
4. 미리보기 및 확인보드의 실시간 미리 보기, 올바른지 확인한 후 보드 파일을 저장하거나 내보내세요.

디자인 지원

1. 디자인 템플릿 선택: '디자인 지원' 모듈에서 적절한 디자인 템플릿을 선택합니다.
2. 디자인 요소 추가: 필요에 따라 패턴, 색상 등의 디자인 요소를 추가합니다.
3. 디자인 세부 사항 조정수정 도구를 사용하여 디자인 세부 사항을 조정하고 최적화합니다.
4. 미리 보기 및 저장: 디자인 효과를 실시간으로 미리 보고 올바른지 확인한 후 디자인을 저장합니다.

수정 도구

1. 기능 수정을 선택합니다.홈 페이지에서 '도구 수정' 기능을 선택합니다.
2. 디자인 업로드: 수정이 필요한 디자인을 업로드합니다.
3. 수정 수행수정 도구를 사용하여 색상, 패턴 등을 수정하는 등 디자인을 조정할 수 있습니다.
4. 미리보기 및 확인: 수정 효과를 실시간으로 미리 보고 수정한 디자인이 올바른지 확인한 후 저장하거나 내보낼 수 있습니다.

고객 지원

페인팅클로스 AI는 온라인 고객 서비스, 사용 튜토리얼 및 FAQ를 포함한 종합적인 고객 지원 서비스를 제공합니다. 사용 중 문제가 발생한 사용자는 웹사이트의 고객 서비스 시스템을 통해 도움을 요청하거나 웹사이트에 제공된 튜토리얼 및 FAQ를 참조할 수 있습니다.

AiYiYi에 대한 심층 분석

AI가 의류 문제점을 해결하고 샘플 의류에서 72 시간, 효율성이 10 배 급증하고 수천만 위안의 자금 조달을 받았습니다.

2023년에 설립된 저장 딥 서비스 인공지능 기술 유한회사("딥 서비스")는 최근 상하이 후이 캐피털이 주도하는 수천만 위안의 프리에이 라운드 자금 조달을 완료했습니다. 이 자금은 모델 개발, 기술팀 확장, 시장 확대에 사용될 예정이며, 2024년 3월에는 쿤신 인베스트먼트가 주도하는 엔젤 라운드 자금 조달을 완료했습니다.

딥클로딩은 "AI + 의류 디자인" 대형 모델 솔루션을 제공하는 서비스 제공업체입니다. 이 서비스 제공업체는 의류 디자인, 패턴 제작, 라인 수정 등 의류 생산의 전 과정에서 역할을 하는 딥러닝, 이미지 인식, 컴퓨터 비전과 같은 원천 AI 기술의 연구 개발에 전념하고 있습니다. 각 링크의 효율성을 높이는 동시에 디자인 및 연구 개발 비용의 문턱을 낮춰 의류 산업의 전통적인 디자인 생태계에 영향을 미치는 것을 목표로 합니다.

딥클로딩의 설립자 머스타쉬 우는 10년 가까이 의류 디자인 업계에서 일해 왔습니다. 이 기간 동안 그는 의류 공급망에서 풍부한 자원을 축적했으며 성공적인 연쇄 창업가로서 핵심 멤버들은 의류 디자인 업계에서 고위 경력을 쌓았을 뿐만 아니라 텐센트, 구글 및 기타 거대 기술 기업에서 근무한 경력이 있습니다.

AI가 의류 디자인과 패턴 제작에 어떤 혁신을 일으키고 있을까요?

의류 패턴 제작은 창의성의 변형, 생산 공정의 결정, 완제품 및 기타 요소의 품질, 모양 및 편안함과 관련된 의류 생산의 중요한 부분입니다. 관련 데이터에 따르면중국 의류 플랫폼 산업 시장 규모는 2023년 1,200억 위안으로 작년 같은 기간에 비해 8.51% 성장할 것으로 예상됩니다.

전통적인 의류 생산 공정에서 디자인과 패턴 제작은 일반적으로 다른 인력이 담당하는데, 디자이너는 창의성에 집중하고 패턴 제작자는 디자인을 실제 제품으로 변형하는 작업을 담당하기 때문에 예술적 사고방식과 엔지니어링 사고방식 간의 비효율적인 커뮤니케이션이 발생하는 경우가 많습니다. 딥서비스 테크놀로지는 이러한 문제를 해결하기 위해 "클로즈메이커" 및 "스플렌디드 천 디자인"."신경망 기술을 통해 프로세스를 극적으로 최적화하는 두 가지 큰 AI 모델입니다.

특히 2025년 1월에 시험적으로 사용할 수 있는 '드로잉 의류 AI 패턴 제작 도구'가 주목할 만합니다. 이 도구는 디자인부터 샘플 제작까지 전 과정을 자동화합니다.크리에이티브 구상부터 완제품 납품까지 걸리는 시간이 72시간으로 단축되었습니다.이 도구는 고정밀 CAD 레이아웃을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 설계 효율성을 크게 향상시켜 설계자가 과거 10배의 작업량을 하루 만에 완료할 수 있는 것으로 알려졌습니다.

의류 산업에 AI 기술을 적용하는 것은 빠른 해결책이 아니며, 특정 비즈니스 시나리오의 깊이와 결합되어야 합니다. 딥클로딩 기술은 고품질 데이터를 기반으로 의류 디자인의 비표준화된 특성에 대응할 수 있는 모델을 학습시킵니다. 창립자 머스타시 우는 "동일한 스타일 맵이 여러 버전을 생성할 수 있기 때문에 AI는 플레이트 제작 과정의 전문적인 로직을 깊이 이해해야 합니다."라고 말했습니다.

또한 SZST는 AI 제판 기술 적용을 위한 새로운 시나리오도 모색하고 있습니다. 예를 들어, 인터넷 플랫폼 및 의류 브랜드 책임자와의 협력을 통해 의류 디자인 및 생산의 디지털 업그레이드를 촉진하고 미래의 '주문형 생산' 모드에 대한 기술 지원을 제공합니다. 이는 산업 폐기물을 줄일 뿐만 아니라 소비자의 개인화된 요구를 더 잘 충족시킵니다.

지능형 플랫폼 제작에서 산업 업그레이드 탐색까지

2018년, 콧수염 우와 그의 아내는 사랑과 비즈니스 감각으로 절강 루월 의류 디자인 유한공사를 설립했으며, 30명 이상의 디자이너가 매년 5,000가지 이상의 스타일을 선보이는 회사의 빠른 발전은 업계에서 특정 시장 점유율을 가지고 있습니다.

사업 확장과 함께 그는 낮은 생산 효율성, 복잡한 공급망 관리, 변화하는 소비자 수요 및 기타 업계 문제점을 해결하기 어렵다는 것을 발견했습니다. 2022 년 그는 팀을 이끌고 DEJAAI 의류 디자인 소프트웨어의 프로토 타입을 개발하여 Ruyue Design에 적용하여 성과를 달성했습니다. 2023 년에는 항저우 셴투 지능형 기술 유한 회사를 설립하고 Ruyue Design의 자원과 개념을 AI 알고리즘 교육에 통합하여 다음을 구축했습니다. 수익 모델과 높은 임계값; 동시에 그는 산업 업그레이드를 촉진하기 위해 절강 딥 서비스 인공 지능 기술 유한 회사를 설립했습니다.

머스타쉬 우가 설립한 세 개의 회사, 루유 디자인, 딥 맵 인텔리전스, 딥 클로딩 인텔리전스는 자체 디지털 혁신과 함께 의류 산업을 위한 AI 디지털 솔루션을 제공합니다.

재고 관리 측면에서 그는 전통적인 비즈니스는 경험에 의존하고 인터넷 비즈니스는 더 신뢰할 수 있는 데이터에 의존한다고 생각하며 데이터 분석을 통해 재고 폭발 및 기타 상황을 예측하여 재고를 관리할 계획입니다.

머스타쉬 우가 이끄는 팀이 개발한 세계 최초의 AI 플레이트 제작 기술은 독자적으로 개발한 의류 산업 전용 AI 모델 '아티산 클로딩'을 기반으로 수백만 장의 의류 이미지, 수백만 개의 전문 라벨, 방대한 양의 데이터 분석을 활용해 그래프 또는 텍스트 기반의 다이어그램을 통해 클릭 한 번으로 의류 디자인 솔루션을 생성하고 편집 및 수정할 수 있으며 새로운 요소를 생성해 영감을 불어넣을 수도 있습니다. 편집 및 수정이 가능하며 새로운 요소를 생성하여 디자이너에게 영감을 주고 관련 문제를 해결할 수 있습니다.

원단 매칭 측면에서 상체의 효과를 발휘하여 협력을 촉진하고 공급망 관리를 최적화하여 비용을 절감하고, 패턴 제작 측면에서 정밀도를 높이고 오류를 줄여 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있으며, 매칭 지능형 중앙 샘플 워크샵은 72시간 이내에 샘플 생산을 완료하여 디자인 효과의 검증을 용이하게 할 수 있습니다.

결론

의류 산업의 다음 반복은 "소비자 수요에 의해 결정되는 제조"를 중심으로 이루어질 수 있으며, 디자인과 패턴 제작에 있어 AI 기술의 혁신은 전통 산업의 디지털 전환 속도를 가속화하고 있습니다. 하지만 AI가 디자이너의 창의성을 어떻게 더 잘 이해할 수 있을까요? 기존 생산망과 원활하게 연결하려면 어떻게 해야 할까요? 이러한 문제에 대한 해결책에 따라 기술이 실제로 연착륙할 수 있을지 여부가 결정될 것입니다.

앞으로 의류 산업에서 AI의 역할은 효율성을 개선하는 것뿐만 아니라 차세대 소비자 시나리오를 위한 견고한 기술 기반을 제공하는 것일 수도 있습니다. 이는 기술의 적용 범위뿐만 아니라 디지털화의 물결 속에서 전통 산업이 어떻게 스스로를 재정의할 수 있는지에 관한 문제이기도 합니다.