用AI变革时尚：大语言模型在服装设计中的比较研究
人机交互
2025-09-08 v1
摘要
多年来，时尚已从手工设计演进为自动化生产，而AI又为其增添了新的维度。如今，几乎每个行业都在使用人工智能模型来实现运营自动化。为了探究其作用，我们在纺织品制造的多个阶段（例如，可持续性选择、成本效益、生产规划等）考察了三个主流LLM（OpenAI、GeminiAI、Deepseek）。我们评估了这些模型使用特定参数（织物结构、色调、织法、轮廓等）复制服装设计的能力。我们针对不同体型和功能用途（例如，时尚装、运动装）比较了这些模型，以便设计师在开发实际版型前评估有效性、进行必要修改并提前进行时尚预测。为了促进更深入的分析，我们专门为织物图像生成与分类创建了一个定制数据集。我们的分析显示，在织物结构方面，集成ChatGPT的OpenAI DALL-E模型优于其他模型，其LPIPS（ Learned Perceptual Image Patch Similarity）分数较低，约为。在基于图像的织物分类中，我们发现OpenAI通过分解特定因素（例如，透气性、吸湿排汗和触觉舒适度）提供了最佳结果，在基础结构方面达到了约的准确率，在详细结构方面达到了。然而，我们的结果表明，Deepseek在生成和识别织物图像方面面临重大挑战。总体而言，所有模型都难以从图像中识别复杂的织物结构和精细设计，过度依赖AI可能会阻碍人类创造力。我们还观察到，所有三个模型在以文本形式提供织物设计的建议和见解方面均表现有效。
引用
@article{arxiv.2509.04705,
title = {Transforming Fashion with AI: A Comparative Study of Large Language Models in Apparel Design},
author = {Nusrat Jahan Lamia and Sadia Afrin Mim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04705},
year = {2025}
}