引言
在電商零售領(lǐng)域，被AI改變最多的就是服裝類目。
從設(shè)計到拍攝到營銷再到內(nèi)容，幾乎整個流程都可以被AI重新再做一遍。
今天我們來看一個案例，這是國內(nèi)某一個服裝大牌，看他們是如何用AI去改造自己的工作流。
我們今天就只聊一個工具，就是AI繪畫工具stable diffusion，今天主要聊AI做印花設(shè)計，AI做服裝設(shè)計，AI做模特，以及AI在整體應(yīng)用上的一些局限。
如果你是做T恤的，那你其實需要非常多的印花創(chuàng)意，現(xiàn)在T恤的印花在工業(yè)上，已經(jīng)可以做到每一件衣服有不同的印花。
我們來看下文稿，比如我給stable diffusion一個提示詞【宇宙漫游】，那它會給我出非常多的圖片，選到喜歡的可以直接印到自己的T恤上。
同時它會給你更多風(fēng)格上的選擇，準(zhǔn)確來講，現(xiàn)在這stable diffusion最新的模型sdxl可以一次性生成77種風(fēng)格。
每一種風(fēng)格如果再去做裂變的話，理論上來講，可以得到無限多的創(chuàng)意跟圖片，所以用AI做印花設(shè)計，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟了。
第二個是用AI去做服裝設(shè)計，可以看一下圖片，現(xiàn)在用AI做服裝設(shè)計其實已經(jīng)能給出非常多的圖片了。
不管是從正面、側(cè)面，線稿，整體的服裝細節(jié)上的設(shè)計，它都能給你出圖，而且AI現(xiàn)在最牛的是它的創(chuàng)意，我們可以根據(jù)提示詞一鍵生成N多個款式。
比如我想要一件長得像可口可樂瓶子一樣的連衣裙，乍一聽這個要求很無腦，但是你把命令輸入給AI之后，它會給你很多像可口可樂風(fēng)格的中式連衣裙。
你可以通過它給你的這些創(chuàng)意再去做拓展，并且都可以一鍵生成N多個款式，你慢慢去挑。
第二，我們還可以去做二創(chuàng)的改造，我們知道很多網(wǎng)紅女裝店的設(shè)計，其實就是仿大牌。
就是今天某一個大牌做了一款什么樣的衣服，然后把logo去掉，細節(jié)上面改一改，然后去做二次創(chuàng)新。
那AI能不能干這個事兒呢？AI干這個事兒實在是太牛了，stable diffusion有一個模型插件controlnet。
我們可以這樣理解，controlnet可以固定衣服的一些細節(jié)，固定住這些細節(jié)之后，在這些基礎(chǔ)上再去做擴散。
比如我要去仿某品牌的風(fēng)衣，我當(dāng)然不能去仿它的logo，不能去仿品牌上的特點，但是我可以把版型或者味道給固定出來。
固定完輪廓框架之后，我在這個輪廓和框架的基礎(chǔ)上不停的去做創(chuàng)新，不停的去做二創(chuàng)，這個現(xiàn)在也是非常成熟的，而且整個過程可能用不了2分鐘。
然后是第三種，如果你有一定的繪畫功底那更牛了，現(xiàn)在我們可以通過手繪線稿，把你大致想要什么樣的衣服，通過筆把它大概畫下來。
你不需要畫的太細，只需要畫一個大致的輪廓，然后交給AI，還是用到controlnet，它會根據(jù)你的線稿完成上色，完成細節(jié)補充，直接給你生成模特圖。
下一個就是AI的服裝模特，這個其實我們平時聊的非常多了，但凡有我朋友圈的同學(xué)都應(yīng)該會看到，有太多案例了。
而且現(xiàn)在基本上以假亂真，如果我不告訴你這個是數(shù)字人模特，你應(yīng)該一眼是看不出來的，效果非常好，完全可以做平替。
如果有這方面需求的同學(xué)可以跟我們聯(lián)系，現(xiàn)在在拍攝上已經(jīng)基本做到不需要攝影師，不需要模特，不需要修圖。
直接通過生成的方式，把某一件衣服穿在你想要的數(shù)字人模特身上，而且非常真，完全看不出。
AI真的有這么神奇嗎？其實還是有非常多的局限的，當(dāng)我們實際落地的時候，它沒有辦法考慮更加深層，或者行業(yè)內(nèi)更加專業(yè)的東西。
如果我是服裝設(shè)計師，需要考慮到質(zhì)感、面料、工藝、結(jié)構(gòu)等專業(yè)細節(jié)，這些專業(yè)細節(jié)目前AI是沒有辦法照顧到的。
然后在整個出圖的方面，精確性也是不夠的，比如你的衣服棱角明明是圓的，但是AI給你的棱角會有一點尖。
所以在很多細節(jié)上，可能沒有辦法做到百分百的完美，包括模特的細節(jié)，可能也沒有辦法做到百分百完美。
但是信息流的這些種草內(nèi)容和圖片，絕對是夠用的，如果你把這些工具給用好了，是能夠幫你帶來降本增效的結(jié)果的。
當(dāng)然很多東西它暫時做不到，但它的發(fā)展速度非?？?，controlnet工具也是今年才出現(xiàn)的啊。
可以說是每周都有更新的情況下，在不停的迭代，所以我相信今天的問題，可能在明年就不會是問題了。
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