基于数量化理论Ⅰ的女西服款式感性评价

为了设计出符合消费者感性需求的服装产品,以女西服为研究对象,提出感性工学与数量化理论Ⅰ相结合的款式设计研究方案。首先通过语意差异法获取消费者对女西服样本的感性评价,利用SPSS软件对感性评分进行分析,提取感性因子,创建女西服二维感性分布空间。同时分析款式特征,归纳出女西服主要设计要素,在此基础上应用数量化理论Ⅰ,通过线性回归分析得出感性因子与设计要素之间的关联预测,并构建数学模型。经验证,该模型实测值与预测值之间拟合度较高,符合正态分布要求,模型有效可行。最后通过案例设计与验证,进一步证明该模型能够实现人的感性需求与女西服设计要素之间的有效转换,对女西服款式设计与感性评价提供一定借鉴作用。

基于服装CAD制版的服装款式快速转化方法

针对目前市场上裙装款式种类多,且在CAD制版实践中不同款式相关性弱而导致制版效率低的问题,通过分析裙装款式分类现状制定出裙装款式CAD制版再生成设计路径。研究不同裙装领子、袖子和半身裙制版实例,多维度厘清不同裙装款式相关性,并采用CLO3D虚拟制衣实验,总结出领子、袖子和半身裙模块化制版参数,实现CAD制版的服装款式快速转化。研究不同裙装款式利用CAD系统提高制版效率的技巧,提出不同裙装版型转换的理念与方法,为高效使用服装CAD制版提供理论支持和设计方法。

中国传统美学思想在鞋服纹样和款式设计中的价值体现及运用

中国传统美学思想具有悠久的发展历史,赋有哲学内涵。美学思想强调器物功能性及艺术性的和谐统一。鞋服产品是兼具实用性及欣赏性的重要代表,中国传统美学思想在其设计中具有重要的体现。本文介绍了我国传统的美学思想及其对鞋服设计的影响,汇总分析了中国美学思想在鞋服纹样及款式设计中的价值体现和运用案例,对中国传统美学思想在鞋服设计中的未来应用做出展望,为鞋服产品凸显设计美感及文化内涵提供理论借鉴。

民间美术在鞋服纹样和款式设计中的价值体现及运用

本文旨在为鞋服设计师提供一个新的视角和灵感,同时也为民间美术的保护和发展提供一些参考和借鉴。本文对鞋服设计中纹样和款式及其设计中的关系进行了概述,并从审美、经济和文化3个方面探讨了民间美术在鞋服设计中的应用价值。在实际运用方面,以苗族刺绣、剪纸图案和民间雕塑为例,展示了民间美术在鞋服纹样与款式设计中的实际应用。基于上述分析,提出了民间美术在鞋服纹样和款式设计中的创新融合策略,包括精准市场细分、了解民族文化、增添民间符号等,以提升鞋服设计的差异化和独特性。

汉服与汉元素服装款式的差异分析

当代年轻人对传统文化的关注,使得近年来汉服与汉元素服装在当下广泛兴起。汉服体现中国传统文化的历史与文化内涵,汉元素服装作为传统与现代的结合,在年轻人中广泛流行,成为了一种时尚潮流。本文采用了文献研究法和比较研究法等研究方法,探究汉服与汉元素服装的历史渊源、发展和现状特点,选取几款具有代表性的汉服与汉元素服装产品进行剖析。经过对比,发现汉服侧重于彰显华夏传统的精髓,展现出交领、右衽、系带等经典元素,其种类纷繁各具特色。而汉元素服装注重于创新和实用性,保留了传统汉服的特色元素,结合当代审美与时尚、流行的设计风格使其更受年轻人喜爱。研究发现,汉服注重传统元素的传承和呈现,而汉元素服装则更加注重创新性和实用性,结合现代审美和时尚元素进行设计,使其更符合现代人的穿着需求[1]。同时,两类服饰在传承和弘扬中华传统文化方面也发挥着重要作用。

“线上”和“线下”混合教学模式培育宝玉石鉴定与加工专业技能人才探索——以宝石款式设计与加工课程为例

随着时代的变化,大学生目前的教学模式灵活多变,线上和线下教学模式已经成为了主导,线上教学可以帮助学生预习和复习,线下教学让学生掌握动手操作能力,所有的教学环节都有利于促进学生学习的兴趣,帮助学生提升思考和探究的能力。宝石款式设计与加工课程是宝玉石鉴定与加工专业的核心课程,我们采用线上与线下交互的教学模式,线上教学利用信息化的新技术、新媒体,充分调动学生的课余时间进行预习和复习。线下教学中我们采用“讲演练评”对学生的动手操作能力进行加强。线上和线下教学相结合使学生的学习不再受时间、地点的限制,可随时在网络平台和手机终端开展互动学习。通过对线上和线下教学进行合理化设计,让同学们都会主动学习,热爱学习。实践证明,线上与线下交互教学模式激发了学生的学习兴趣和热情,培养了学生自我学习的能力,有利于提高学生的专业技能。

基于深度学习的男装款式图制版要素识别

探讨在传统服装制版领域中如何应用深度学习技术,以替代传统制版师在款式图中进行尺寸评价关键点和部件类别信息提取的人工思维过程,从而提高服装结构设计的效率和质量。首先,对经典服装款式图的构成要素进行了分析,以及探讨了制版师在款式图分析中提取关键信息的思维模式。其次,介绍了基于Hourglass和YOLOv5款式图识别模型的设计和实现过程。对包含15个服装尺寸测量关键点的数据集和包含15种常见男装部件的数据集进行了预处理、标注和数据增强等,共涵盖2000张男装款式图。对这两个数据集进行训练,迭代了多个模型,并对模型的性能指标进行了测试、评估和分析。深度学习技术成功实现了对款式图中关键信息的自动提取,有效替代了传统制版师的人工判读过程,从而提高了设计效率和质量。未来的研究方向包括扩大数据集规模、丰富标签类别、探索更复杂的模型结构,并考虑其他领域的应用,如女装、童装款式图识别等。

运动外套相似款式类别推荐方法

运动服装款式的多元化发展给消费者带来了多样性的选择,为了给消费者推荐符合偏好的服装款式,提出了根据款式特征进行款式类别推荐的方法。采用层次分析法确定属性的权重,并对关键属性因素进行了排序,验证了款式属性的重要性。通过数据搜集与模块化划分对运动外套款式部件进行了拆解,对款式特征进行编码后建立了基于向量表示的数学模型,结合K-均值聚类以及BP神经网络进行识别与分类,能够有效地降低人为因素的干扰。利用余弦相似性计算服装与类别之间的相似度,对照服装款式与类别数据特征可知推荐合理,相似性类别划分有利于根据消费者的偏好进行服装款式个性化推荐。

芭蕾核风格在女鞋款式设计中的应用研究

随着西方文化在中国的本土化发展,一种名为芭蕾核的服装风格在年轻女性中盛行。该风格旨在表达芭蕾舞蹈中的运动与灵巧,形成一种以女性特征为代表的视觉效果。然而,当今芭蕾核风格在女鞋类市场中的设计表现缺乏系统性的梳理与方法的总结。为了阐明芭蕾核风格在鞋类设计中的特征及应用规律,举例并归纳了芭蕾核的设计风格表征,提炼出芭蕾核中的特征设计元素,并以鞋类款式设计为例,探讨了芭蕾核风格在女鞋款式设计中的设计思路、设计方法、元素变现与发展趋势,为芭蕾核风格在女鞋类款式上的设计运用提供了方法指导。

基于部件组合的连衣裙款式图快速生成研究

款式图作为真实服装的一种平面表达方式,在服装生产过程中起着重要的作用。为了简化服装款式设计过程,提高款式设计的效率与服装信息表达的准确率,并针对不同体型生成个性化的款式图,以连衣裙为对象,基于部件数字化对款式图快速生成进行了研究。首先,采用薄板样条插值算法以使服装款式图拟合不同人体体型,使衣身能够快速达到满足特定体型的尺寸;其次,通过基于关键点的矩阵变形实现部件之间的自适应组合;最后,选用参数驱动和交互式修正关键点2种方法实现对服装款式细节的调整。以连腰鱼尾裙为例,阐述并实现了连衣裙款式图快速生成过程,验证了基于部件组合的款式图快速生成的可行性,为个性化定制和智能化款式设计提供理论支持。

近代文明新装款式考辨及溯源

文明新装作为近代女性服饰代表之一,探究其款式的发展、变化有利于丰富近代服饰文化体系。通过文献爬梳发现文明新装的款式具有异议。文章采取三重证据法进行综合分析,研究认为:第一,文明新装可依据款式特点划分为:起源时期(20世纪10年代初)、发展时期(20世纪10年代初至10年代末)及全盛时期(20世纪20年代初至20年代中期)。第二,文明新装的款式是对中国传统上衣下裳服饰形制的延续,属于近代女学生装的类别之一,不受同时期日本女装或日本女学生装的影响。

学测背景下中职“服装电脑款式图绘制”有效课堂的构建

学业水平测试是中职教育的关键评价方式,对促进学生全面发展、引领教学改革以及保障教育质量起着重要作用。以学测背景下中职“服装电脑款式图绘制”的有效课堂教学实践为研究对象,运用文献分析、行动研究等方法对课堂教学策略展开探究,提出以下建议:聚焦考纲,优化课堂教学内容;立足学情,开展课堂教学实践;加强反馈,提升课堂教学成果。这些建议旨在助力学生提高学业水平测试成绩,推动“服装电脑款式图绘制”课堂教学改革。

AI生成服饰款式设计的应用探索

随着计算机技术的不断进步,AI生成技术也在迅速发展。这种技术利用机器深度学习和服饰款式图识别等技术,使得计算机能够模仿人类的绘画过程,是一种比较新型的艺术创作方式,并且逐步融入到不同的设计领域。服饰设计作为我国最主要的设计领域之一,计算机辅助设计已经成为服饰款式设计中不可缺少的手段。通过AI生成绘画工具对服饰款式设计的实验应用过程,去探讨服饰款式设计的未来发展。实验结果表明,以AI生成工具辅助服饰款式设计,展示了AI生成工具在服饰设计领域的创新应用,为该领域的发展打开了新的可能性和机遇。

基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法

针对现有服装款式图廓特征识别方法存在特征识别技术复杂和识别精度不高的问题,提出基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法。首先,采用数据增强方法对服装款式图廓类型标签进行分类;其次,通过损失函数计算并确定图廓特征分布梯度;然后,通过卷积神经网络构建特征识别模型;最后,引入注意力机制模块识别服装款式图廓特征。验证结果表明:与基于改进Resnet34和基于改进边缘检测算法的服装款式识别方法比,本文方法始终具有较高的复杂图廓识别精准度,对连衣裙款式样衣的图廓识别精准度可达99.1%,外套、裤子、短袖的款式均能达到90%以上。本文方法的识别效果精准有效,可推广于现实中服装款式图廓特征的识别。

计算机图像处理技术在鞋服款式识别中的应用研究

本文旨在探索一种基于鞋服轮廓形状特征的款式识别方法,针对当前研究中存在的主要难点问题,提出了相应的解决方案。在计算机图像处理技术的概念和应用场景的理论基础上,介绍了一种基于边缘检测和形态学操作的鞋服图像预处理算法,该算法能够有效分割出鞋服轮廓,并消除噪声和细节干扰。同时,提出了一种基于傅里叶描述子的轮廓特征提取方法,有效描述鞋服轮廓的形状特征,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行轮廓特征的分类。

湘西南苗族女性服装款式及装饰特色

湘西南苗族服饰有着独特的服装款式和装饰风格,其古朴而不失纯真、稚拙中蕴含巧思、精巧与宏大并存、厚重与奔放交织的美学风貌,集中展现了苗族人民智慧与创造力,深刻反映了他们独特的审美视角与精神追求。湘西南的苗族服饰款式众多,文章重点分析了凤凰三江式、花垣麻栗式、吉首丹青式、靖州式花苗、绥宁坝那式五种典型的苗族女性服装的款式与装饰特色,以期为湘西南苗族服饰文化的创新转化应用提供思考。

基于人台法的服装平面款式图绘制方法探究

服装款式图是产品研发中重要的交流工具,承担着从设计图稿到版型工艺实现的功能。针对款式图绘制方法,提出依托人体框架模板,以立体着装状态结合平面表现手法,达到快速绘制服装款式图的目的。分析服装款式图绘制的要点与人体关系,并探讨人台模板的绘制原理与作用。基于人台法绘制服装款式图,有利于服装专业人员理解绘制原理并掌握服装表现要领,从而把握不同品类的绘制特征,提升服装设计能力。

论楚人物画特征在现代服装款式设计中的应用——以《人物龙凤图》和《人物御龙图》为例

目的:楚人物画作为中国美术史上独具特色的一笔,承载着楚人的艺术审美和精神追求,是楚文化的重要部分。文章希望通过分析其艺术特征,利用其独特的审美特征为服装款式设计带来新的灵感,为服装注入文化内涵。方法:通过分析楚人物画在中国美术史上的独特性与当代社会人们选择服装的倾向,探析二者结合的可行性与益处。通过文献研究和观察分析总结出楚人物画纤细飘逸的造型、古典的平行视点构图和点线面结合绘画技法的特点,结合服装款式设计的跨学科理论与实践案例,探寻二者结合的可行方式。结果:楚人物画特征应用于现代服装款式设计中是具有可行性的,主要通过与服装外部轮廓、服装局部结构、服装分割线和服装层次设计四个方面相结合的方式实现。结论:楚国人物画生动形象的事物塑造、平行视点构图形式和点线面结合的绘画技法具有独特的艺术审美特征,反映了楚文化的魅力和繁荣,是中国艺术史上的瑰宝。将楚人物画特征创新应用于现代服装款式设计中,既可以为服装设计带来新的灵感,丰富其文化内涵,满足当代人对服装的偏好,又可以推动楚文化在当代的传承与弘扬,并跨界展现魅力。

基于改进Resnet34的服装款式图廓形识别

为解决服装款式图廓形识别技术复杂及识别精度不高的问题,提出一种基于残差神经网络ResNet34的改进方法。首先针对首层卷积提取图像的邻域信息范围较大的问题,优化首层网络结构提升其特征表达能力,然后针对残差块中线性变换和非线性变换不足的问题,引入融合非对称卷积和h-swish激活函数,并通过迁移学习提升模型的泛化能力;建立一个包括连衣裙、女上装和女裤3个大类共10种廓形的服装款式图数据集,对其数据增强后进行算法验证。实验结果表明:改进的ResNet34网络模型准确度达92.78%,相比ResNet34网络模型方法提升了3.2%,且性能优于ResNet50、MobileNetV2、CaffeNet等网络模型方法,可提高款式图廓形的识别精度,对服装企业智能制造过程中的款式识别具有借鉴意义。

速干衣款式结构感性分析

为探讨速干衣不同款式结构对使用者产生的感性认知的影响,通过样本搜集和筛选,运用procreate软件绘制了18款市场在售的、比较具有代表性的速干衣款式刺激图。基于感性工学原理与方法,从形态造型、袖型、领型等方面分析款式结构与消费者感性认知的关联性,进一步借助Excel、SPSS26.0软件对数据进行均值分析、因子分析及聚类分析,提取影响消费者认知的感性因子,为设计师及生产厂家提供参考。