AIGC服裝設計實戰課：Midjourney圖像生成×設計流程建構×商業應用思維，重構服裝設計的創作與價值體系
活動訊息
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內容簡介
設計靈感源源不絕，造型卻總是差臨門一腳？
生成式AI讓服裝設計的構想，快速轉化為可執行的草圖
將AIGC納入服裝設計流程，
從風格探索到成品定稿，讓創作更流暢，方向更快到位
➤Midjourney在服裝設計中的實際定位
本書聚焦Midjourney在服裝視覺生成中的應用方式，透過對輪廓比例、材質質感、色彩關係與整體氛圍的拆解，引導讀者理解如何將抽象的設計想法，轉化為可討論、可修正的視覺草稿，作為設計溝通與方向確認的依據。
➤設計主導權必須被清楚保留
AI能加速構想生成與畫面推進，但無法替代設計判斷。本書從服裝設計的實務結構出發，說明在使用AI生成圖像的同時，設計者如何持續掌握版型邏輯、穿著機能、風格一致性與品牌調性，讓AI成為輔助工具，而非主導方向的來源。
➤AI如何融入既有設計流程
書中不將AI視為獨立環節，而是回到實際的服裝設計流程，逐步分析AI適合介入的階段，包括靈感整理、概念視覺試驗、提案溝通與方向篩選。使AI成為協助判斷與縮短試錯時間的工具，而非增加流程複雜度，讓設計師能在原有工作節奏中自然使用。
➤從創作到產業應用的延伸思考
除了視覺生成，本書也關注AI在服裝產業中可能帶來的影響，包含提案效率、跨部門溝通與市場應用層面的變化。透過對創作流程與商業需求之間關係的梳理，協助讀者理解設計成果如何在不同情境中被使用。
➤面對技術變動的長期設計能力
本書最終關注的並非某一項工具，而是設計者在新技術環境下的判斷能力與調整彈性。透過對AI使用邏輯與設計思維的並行說明，協助讀者建立可持續的工作方式，使創作不被工具限制，持續保有專業價值與發展空間。
本書特色：本書以生成式AI（AIGC）為核心，聚焦Midjourney在服裝設計領域的實務應用，從需求分析、模型選擇到結果評估，建立一套完整的專業操作邏輯。透過大量案例解析提示詞工程與風格控制方法，協助設計師提升創作效率與表現力，適合服裝設計師、學生、AI技術愛好者以及時尚行業從業者。
生成式AI讓服裝設計的構想，快速轉化為可執行的草圖
將AIGC納入服裝設計流程，
從風格探索到成品定稿，讓創作更流暢，方向更快到位
➤Midjourney在服裝設計中的實際定位
本書聚焦Midjourney在服裝視覺生成中的應用方式，透過對輪廓比例、材質質感、色彩關係與整體氛圍的拆解，引導讀者理解如何將抽象的設計想法，轉化為可討論、可修正的視覺草稿，作為設計溝通與方向確認的依據。
➤設計主導權必須被清楚保留
AI能加速構想生成與畫面推進，但無法替代設計判斷。本書從服裝設計的實務結構出發，說明在使用AI生成圖像的同時，設計者如何持續掌握版型邏輯、穿著機能、風格一致性與品牌調性，讓AI成為輔助工具，而非主導方向的來源。
➤AI如何融入既有設計流程
書中不將AI視為獨立環節，而是回到實際的服裝設計流程，逐步分析AI適合介入的階段，包括靈感整理、概念視覺試驗、提案溝通與方向篩選。使AI成為協助判斷與縮短試錯時間的工具，而非增加流程複雜度，讓設計師能在原有工作節奏中自然使用。
➤從創作到產業應用的延伸思考
除了視覺生成，本書也關注AI在服裝產業中可能帶來的影響，包含提案效率、跨部門溝通與市場應用層面的變化。透過對創作流程與商業需求之間關係的梳理，協助讀者理解設計成果如何在不同情境中被使用。
➤面對技術變動的長期設計能力
本書最終關注的並非某一項工具，而是設計者在新技術環境下的判斷能力與調整彈性。透過對AI使用邏輯與設計思維的並行說明，協助讀者建立可持續的工作方式，使創作不被工具限制，持續保有專業價值與發展空間。
本書特色：本書以生成式AI（AIGC）為核心，聚焦Midjourney在服裝設計領域的實務應用，從需求分析、模型選擇到結果評估，建立一套完整的專業操作邏輯。透過大量案例解析提示詞工程與風格控制方法，協助設計師提升創作效率與表現力，適合服裝設計師、學生、AI技術愛好者以及時尚行業從業者。
目錄
推薦序
前言
第1章 AI如何革新服裝藝術與商業價值
第2章 AI服裝設計的實務流程與方法
第3章 AI服裝設計多元應用案例
附錄
前言
第1章 AI如何革新服裝藝術與商業價值
第2章 AI服裝設計的實務流程與方法
第3章 AI服裝設計多元應用案例
附錄
試閱
人工智慧繪畫的定義
人工智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智慧」。「人工」即由人設計，人為創造、製造。關於什麼是「智慧」，則較有爭議性。這涉及其他諸如意識、自我、心靈，包括無意識的精神等問題。
人工智慧繪畫，也稱為AI繪畫，是一種基於人工智慧技術的繪畫形式，透過預設模型和演算法，讓電腦自動完成繪畫的過程。與傳統繪畫相比，AI繪畫具有更快的速度和更高的創意性，能夠在短時間內創作出大量精美的繪畫作品。AI繪畫技術通常包括「文生圖」和「圖生圖」兩種模式，前者是基於文字輸入生成圖片的技術，後者則是基於影像輸入生成圖片的技術，如圖1.1.1-1所示。
AI繪畫的核心技術是人工智慧技術中的生成模型，其基本原理是透過訓練數據樣本，學習其特徵和規律，然後加以運用和創新。在AI繪畫中，生成模型通常分為兩個層面，即數據層面和生成層面。
在資訊層面，AI繪畫技術需要先獲取大量的影像或文字數據，然後透過深度學習等技術對這些數據進行訓練和分析，從而提取出數據的特徵和規律，以便後續使用。
在生成層面，AI繪畫技術需要利用已經訓練好的模型，根據使用者的輸入資訊，自動生成符合其需求的影像或圖案。例如，在文生圖模式下，使用者可以輸入文字描述，系統會將該文字轉化為對應的影像；在圖生圖模式下，使用者可以直接上傳一張圖片，系統會自動針對該圖片進行分析並生成相應的藝術圖案。
人工智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智慧」。「人工」即由人設計，人為創造、製造。關於什麼是「智慧」，則較有爭議性。這涉及其他諸如意識、自我、心靈，包括無意識的精神等問題。
人工智慧繪畫，也稱為AI繪畫，是一種基於人工智慧技術的繪畫形式，透過預設模型和演算法，讓電腦自動完成繪畫的過程。與傳統繪畫相比，AI繪畫具有更快的速度和更高的創意性，能夠在短時間內創作出大量精美的繪畫作品。AI繪畫技術通常包括「文生圖」和「圖生圖」兩種模式，前者是基於文字輸入生成圖片的技術，後者則是基於影像輸入生成圖片的技術，如圖1.1.1-1所示。
AI繪畫的核心技術是人工智慧技術中的生成模型，其基本原理是透過訓練數據樣本，學習其特徵和規律，然後加以運用和創新。在AI繪畫中，生成模型通常分為兩個層面，即數據層面和生成層面。
在資訊層面，AI繪畫技術需要先獲取大量的影像或文字數據，然後透過深度學習等技術對這些數據進行訓練和分析，從而提取出數據的特徵和規律，以便後續使用。
在生成層面，AI繪畫技術需要利用已經訓練好的模型，根據使用者的輸入資訊，自動生成符合其需求的影像或圖案。例如，在文生圖模式下，使用者可以輸入文字描述，系統會將該文字轉化為對應的影像；在圖生圖模式下，使用者可以直接上傳一張圖片，系統會自動針對該圖片進行分析並生成相應的藝術圖案。
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