出品|虎嗅智库
编辑|黄思语
题图|视觉中国
2022-2023年,AIGC(Artificial Intelligence Generative Content,AI生成内容)技术取得重大进展,尤其在视觉问答、图片描述生成和跨模态检索任务上表现出色。万事利丝绸作为一家拥有48年历史的丝绸文创企业,打造出"万事利AIGC实验室",实现从设计到柔性制造的全链条优化,成功服务北京奥运、G20峰会等一系列国际盛会,同时为纺织行业带来了变革和机遇。
那么万事利如何将AI技术赋能丝绸生产的全链路,提升设计效率和品质?AIGC实验室的运作模式是怎样的?AI选品和柔性生产如何协同配合?如何以AIGC图形创意设计和内容生成技术为核心,推动纺织行业的现代化转型?
针对以上问题,虎嗅智库撰写并发布了《万事利“AIGC”落地实践分析报告》研究报告。通过分析万事利AIGC实验室在业务中的具体实践,探讨其应用AI技术赋能丝绸生产全链路的优化路径,揭秘AIGC的持续性探索成果,为纺织行业布局AIGC的相关企业决策者提供参考性意见。
以下为该报告核心内容。
“AI创意工作站”赋能上下游企业
“AI创意设计工作站”是“万事利”的核心技术之一,通过将设计能力AI化,成功地赋能了上下游企业。在上游,它与代理类合作伙伴合作,将设计能力通过选品平台提供,同时以标准API接口模式开放技术能力,为合作伙伴提供了更多创新机会。
对于ToC业务,通过C端小程序如LoRA微模型、喜马小程序、万事利丝巾小程序等,赋能丝巾设计,提供个性化和定制化服务。而在下游,万事利为厂商提供深层核心技术,通过接口调用或直接使用功能模块,实现了合作分成,为整个产业链的各个环节提供了更多的机会和价值。这一举措将设计能力与AI技术有机结合,为企业创新和发展提供了新的动力。
AI选品 端到端柔性化生产
万事利AI“选品平台”“西湖一号”以S2B2C模式实现了端到端柔性化生产制造,将AIGC图形创意设计能力作为核心,为客户提供全链条的设计和生产服务。这种模式通过从渠道入手,将市场需求与产品研发相结合,迅速满足市场和渠道的需求。
万事利AI“选品平台”端到端柔性化生产制造方式大大提高了生产效率和快速响应市场需求的能力。主要应用于电商领域,包括货架电商、直播电商、达人渠道电商等。借助“西湖一号选品平台”,电商达人可以在线选稿下单,实现一键打样,缩短生产周期,并满足客户需求。从选品到实物生产再到交到客户手上,只需要 72 小时。自西湖一号选品平台2023年2月上线后,已产出1500多种设计款式,目前销量占万事利线上电商的1/3。
持续性地大模型探索
过去3年,万事利投入50万用来建立自己的花型库, 用3年时间学习600多年的艺术家设计师作品,试图通过大量手绘数据去分析什么是美。
如今,通过大模型、扩散模型在生成领域资源加持,万事利实现通过卷积神经网络模型直接生成到生成对抗网络的应用,在扩散模型的基础上进行fine-tune微调后,加速训练垂直于行业数据本身的艺术花型模型。
在应用像素预测时,AI通过像素格的概率论进行图形生成,将创作的方式从结构性变为创造性。当AI学会图形基本能力的时候,通过大模型能够生成的画面和发生的变化就从结构性矢量性变成创造力和想象力,甚至是花型的再次应用。
基于扩散模型,万事利在垂直花型领域进行LoRA微模型训练,致力于打造多模态大模型基础上的AI美学新标杆。其采用民族文化艺术与时尚品牌设计学习思路,研究全球民族的花纹和色彩,并对比国内外丝巾产品,进行整体优化筛选。
此外,通过全栈智能布局,万事利的AI未来工厂赋能行业,实现数字化变革,从设计到生产再到销售形成了柔性化生产链。未来,万事利计划升级人工智能创新设计工作站为行业生产的超级工厂。
结语:
通过AI选品、柔性生产的全链路以及持续性的大模型探索,万事利的产品和服务得到全面提升,为传统产业现代化转型提供了机遇。这种趋势也代表着未来产业发展的方向,企业可结合自身情况,采取合适的战略和决策,迎接属于自己的"AI时代"。
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