生成式AI深入時尚設計端：服飾產業新技術觀測

FIND研究員：楊青翰 

       近年來生成式人工智慧（Generative AI, GAI）在時尚服飾產業掀起一波數位轉型熱潮，其應用已從早期偏重行銷端逐步延伸至設計研發端。過去，品牌多將生成式AI運用在虛擬試衣、形象照生成等行銷場景，例如利用AI模特兒替代真人進行商品展示，顯著降低傳統攝影成本與時程。根據資料顯示，若一款新服裝上採用AI生成形象圖，可免去協調攝影師與模特兒實拍的繁複流程，縮短行銷素材準備時間，同時節省數萬至數十萬元不等的支出。

【時尚服飾產業GAI應用趨勢】

       在行銷應用趨勢確立的同時，服飾企業也開始探索生成式AI在設計端的潛力。麥肯錫顧問公司分析指出，生成式AI為時尚界帶來的潛在價值，有四分之一將來自設計和產品開發領域。許多新創企業投入開發服裝設計AI工具，光是在2024年上半年，專注於生成式AI的新創融資就增至141億美元。在這股趨勢下，國內外大型品牌如Valentino、H&M、Nike等也開始導入AI輔助設計，以期在競爭激烈的市場中保持領先。

       值得注意的是，生成式AI在服飾設計端的應用不僅侷限於款式外觀設計，還延伸到材料與圖案的創新開發，例如AI布料創款功能日趨熱門。所謂布料「創款」，是指利用AI根據給定的布料素材創造出不同服裝款式，以加速產品企劃與開發。以LightChain平台為例，其「布料創款」功能能基於用戶上傳的布料圖案，短時間內生成多樣化的服裝設計方案，幫助設計團隊快速完成系列產品開發。過去從一塊面料到多款成衣設計，往往需要設計師反覆試驗搭配，現在透過AI的推薦可以大幅提高效率。

       此外，AI還能進一步分析布料花紋風格並生成全新的花紋圖案。這意味著生成式AI技術正從輔助行銷逐步滲透到設計流程的上游，為服裝產品的企劃、款式設計、紡織圖案開發等環節帶來變革。產業界也開始關注這一轉變，如經濟部在2024年將紡織業列為AI應用示範產業之一，期望透過生成式AI提升研發設計能量，縮短產品開發時程並提高企業競爭力。

圖1：布料創款功能示意圖

資料來源：Lightchain Apperal AI

【時尚設計GAI技術分析】

圖2：圖案花紋生成功能示意圖

資料來源：Lightchain Apperal AI

AI時尚設計的核心在於將生成式模型應用於服裝材質和圖案設計，以實現高度自動化的款式創作，其主要功能包括：

布料驅動的款式生成：上傳一張布料圖樣或材質照片，AI即基於該素材特性，生成多種應用此面料的服裝款式效果圖，如圖1所示。

圖案花紋生成：輸入一張參考圖案，AI分析其風格與配色要素，進而創作出風格一致且具原創性的全新花紋圖案，如圖2所示。生成的圖案可以無縫循環平鋪，方便用於紡織印花或面料開發。

一鍵改款與融合：透過簡單指令對現有設計進行調整，例如更換顏色、布料材質，或融合兩款設計的元素創造新設計，讓設計師能快速迭代不同版本的款式，如圖3所示。

圖3： 一鍵改款與融合功能示意圖

資料來源：Lightchain Apperal AI

在使用者互動上，AI時尚設計工具通常提供多種輸入介面：文字描述、參考圖、手繪草圖皆可成為設計條件，例如設計師可輸入「具有東方花卉圖案的無袖長洋裝」這樣的文字提示，AI便據此生成相符的設計圖；或是將手繪草圖上傳，由AI自動上色並填入材質細節。

有些進階平台，如Style3D（參考圖4）、LOOK AI（參考圖5）等，甚至支持邊畫邊生功能：設計師在繪圖軟體中勾勒輪廓的同時，AI即時根據草圖輪廓生成相應的服裝效果圖，讓創意過程更為流暢。至於輸出格式，除了高解析度的服裝效果圖或圖案圖像（JPEG/PNG）外，部分工具還能輸出無縫圖案的紋理貼圖，供進一步在3D軟體中應用。

圖4： STYLE3D邊畫邊生成功能示意圖

資料來源：STYLE3D

圖5：LOOK AI邊畫邊生成功能示意圖

資料來源：LOOK AI

【應用效益評析】

       對時尚服飾產業而言，生成式AI已不再只是行銷噱頭，而是實實在在改變產品開發流程的關鍵技術，從虛擬試衣、數位模特兒到AI布料創款、圖案花紋生成和時尚趨勢分析，AI技術正改變服裝的企劃、設計、生產、銷售等涵蓋整個供應鏈。所以，對產業業者和政策規劃者來說，善用這波技術浪潮將帶來提升競爭力的契機，讓設計端效率與創新力的提升，意味著更快的產品推陳出新、更豐富的產品線，以及更精實且永續的供應鏈管理。

       展望未來，隨著AI模型的演算法精進與跨領域整合（如結合3D列印、自動裁剪），生成式AI有望成為服飾產業的全能助手，從靈感湧現到成衣製作都提供智慧化支援。可以預見，擁抱生成式AI的服裝企業將在瞬息萬變的時尚市場中佔得先機，而積極引導產業導入AI的政策環境，也將孕育出下一波時尚科技的創新成果。儘管AI無法取代人類設計師對美學與文化的深刻洞察，其角色更像是賦能者—協助人們突破創意極限、優化決策流程。在人機協作的良性互動下，時尚服飾產業將迎來兼具效率與創意的新篇章。

參考資料來源：

1.Fashion AI: 從設計到銷售，AI 如何重塑時尚產業：https://tenten.co/learning/fashion-ai-tools/

2.https://www.stdaily.com/web/gdxw/2025-04/09/content_321971.html

3.Lightchain Apperal AI：https://lightchainai.com/en

4.生成式AI趨勢難擋 經部鎖定紡織、工具機2大產業導入：https://www.textilesinfo.tw/mod/news/index.php?REQUEST_ID=75d9f35204bd83598ebc3de0e835f5a5e47edf6e61399506667d3186fa662a36

5.Style3D：https://www.style3d.com/

6.LOOK AI：https://lookfashion.ai/

從AI互動能力洞察領導潛力：企業數位轉型下的新人才標準

FIND研究員：王楨芸 在生成式AI（Generative AI）浪潮席捲全球的今天，企業不僅面臨技術導入的挑戰，更需要重新定義「人才」與「領導力」的標準。過去我們評估一位主管是否稱職，往往聚焦在決策力、溝通力與管理經驗；而在AI已成為知識工作者「第二大腦」的時代，>

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數位生態價創組 MySyara提供全方位的到府汽車保養服務，車主可以透過網站或是APP預約多種服務，如到府洗車、到府換油、到府輪胎更換等，為了方便到府洗車，MySyara提供無水洗車服務，使用環保無毒的清潔劑來清潔汽車，>

AI智慧品檢 驅動食品製造效率提升

FIND研究員：吳湘芸 

食品製造業正面臨品質控制、產線自動化與人力成本壓力的挑戰，特別是傳統食品的生產環境，對標準化與品質一致性有更高的要求。根據統計，台灣每年消費約 450 億元的冷凍食品，市場普及率高達86%，家戶每年平均購買次數約為11次。隨著冷凍食品市場的蓬勃發展，食品品質與安全標準的提升已成為產業關注的核心議題。

在智慧製造浪潮下，AI智慧品檢技術已成為提升食品安全與生產品質的重要手段。本文說明AI在蘿蔔糕生產線智慧品檢的應用成果，透過高速攝影機擷取影像並結合深度學習模型，精準辨識產品瑕疵，如焦斑、形狀不規則與異物污染，進行即時檢測與分類，提升品質控管效率。

食品製造業的品檢挑戰

蘿蔔糕作為台灣食品市場的重要產品，其生產過程涉及多道工序，如攪拌、成型、蒸煮與冷卻，最終產品需確保形狀、色澤與質地的穩定。然而，傳統品檢模式仍主要依賴人力目視檢查，存在以下問題：

• 檢測標準不一致：人工品檢依賴個人經驗，受主觀影響較大，難以確保檢測標準的一致性，導致同批產品可能有不同檢驗結果。

• 效率與成本問題：人工品檢需長時間專注操作，容易導致疲勞影響判斷準確性。此外，人力成本高昂，且難以因應大規模的生產需求。

• 異常產品難以追溯：傳統品檢無法記錄詳細數據，若發生瑕疵，難以快速回溯至生產環節，影響生產管理與品質改善。

• 無法即時調整製程：人工品檢通常在生產結束後進行，無法即時回饋異常資訊，導致生產缺陷率難以即時控制。

為解決上述問題，導入AI影像辨識技術的智慧品檢方案。透過高解析度攝影機與深度學習演算法，AI能夠即時辨識蘿蔔糕的表面瑕疵、異常形狀與色差，提升檢測精度與效率。此外，AI亦可與生產數據整合，實現全面的生產品質監控與即時回饋。

AI智慧品檢技術導入蘿蔔糕生產線

1、影像蒐集與訓練模型

AI品檢系統的核心在於影像辨識與機器學習模型的建立，透過高速攝影機捕捉每一塊蘿蔔糕的即時影像，並建立涵蓋不同生產批次與可能變異的資料庫。系統採用卷積神經網路（CNN）進行深度學習，能夠識別產品表面的細微紋理、顏色變異以及形狀偏差，確保高精度品檢。

圖1：透過高速攝影機捕捉每一塊蘿蔔糕的影像，建立訓練資料庫

資料來源：資策會數位轉型研究院

透過大量數據訓練，AI可準確區分焦斑、表面破損、異物污染等常見瑕疵，並根據瑕疵程度自動分類異常品，減少生產過程中的次級品流出。系統同時具備動態學習機制，透過歷史數據與即時影像監測，使AI能夠適應不同生產批次的變化，優化瑕疵分類準確度。為進一步提升AI的檢測準確性，系統在建模過程中結合了多層影像分析技術，不僅能夠檢測產品表面的異常，還能分析內部結構的潛在瑕疵。

此外，AI 品檢技術可與生產管理系統（MES）整合，讓品檢數據自動回饋至製程管理，若某類瑕疵超過設定閾值，系統將自動發出警示，並建議生產人員調整製程參數，實現即時異常管控，提高生產穩定性與品質一致性。透過數據回饋機制，企業可以根據 AI 分析結果調整生產策略，例如變更原料配方、優化蒸煮時間或改善成型流程，進一步提升生產品質與效率。

值得一提的是，AI 品檢系統可透過歷史數據累積與趨勢分析，建立預測性維護機制，提前發現潛在製程異常，降低生產停滯風險。未來，此技術可結合物聯網（IoT）設備，進一步擴展到食品供應鏈管理，確保食品從生產到出貨的全程品質控制，提高整體產業競爭力。

2. 產線即時品檢與異常處理

導入 AI 品檢後，產線可實現即時檢測：

• 自動判斷產品瑕疵，將異常品即時分類並剔除。

• 與製造執行系統（MES）整合，提供即時品檢數據，追蹤產品良率與瑕疵類型。