服装设计专业中外合作办学项目思政教育研究——以浙江理工大学中美项目为例

中外合作办学项目作为我国教育对外开放的重要载体,近年来呈现出较好的发展态势,满足了学生接受高质量国际化教育的需求。该文分析服装与服饰设计专业中外合作办学项目思政教育,结合浙江理工大学中美合作项目在课程设置、作业内容、考核方式、课外活动等方面的思政教育实践,表明坚持正确办学方向,将思政元素有效融入教书育人的全过程,对培养有责任、有担当、有国际素养的服装设计专业人才有着积极的意义。

二战后法国高级时装传播策略——戏剧舞台时装展

二战后,为法国高级时装产业振兴并响应国家设计政策,“戏剧舞台时装展”在法国巴黎筹办,并在20世纪40年代后巡展于欧美国家。法国高级时装公会以此为契机,一方面积极组织高级时装屋面向欧美展示法国高级定制的优越文化与精湛工艺;另一方面在战后重塑法国时尚形象的进程中,“戏剧舞台时装展”成为探索法国时尚拓展海外市场的媒介与路径之一。

世博会视角的沃斯高级时装屋推广方式

查尔斯·弗雷德里克·沃斯及其高级时装屋凭借创新的设计与超前的商业运营思维享誉19世纪末至20世纪初的欧美上流社会。梳理繁杂的史料信息,对沃斯及其高级时装屋的发展历程、消费群体、推广方式,以及数次参展世博会的情况进行整理,还原以沃斯高级时装屋为代表的法国高级时装屋通过在19世纪末到20世纪上半叶频繁参展世博会,形成设计与运营并重的设计管理理念,并付诸实践的过程。通过对沃斯高级时装屋的研究,由点及面地映射出法国高级时装产业萌蘖期的设计环境、设计师和时尚消费群体的思想以及时尚传播方式的转变。梳理总结出在国家设计政策支持下法国高级时装产业的发展契机与历史必然。从早期参展世博会到参加现代国际时装周再到设置线上虚拟展厅,时尚品牌需不断转变推广方式,以更好地满足消费者需求。

基于大数据技术的服装智能制造创新模式

为进一步提高服装行业的智能化水平,在对目前服装行业面临的智能制造建设任务分析的基础上,探讨大数据技术在数字经济时代助力服装行业转型升级实现智能化过程中所发挥的关键作用。通过梳理大数据技术在服装流行趋势智能预测、数字化设计、智慧工厂生产、个性化营销4个方面的现有研究,提出由大数据技术驱动的服装智能制造创新模式,探讨从预测、设计、生产到销售整个闭环的智能化制造流程,以及基于大数据技术的服装智能制造发展趋势。

基于“天人合一”思想的香云纱服饰可持续设计探究

为推进绿色低碳服装发展,服饰可持续设计不失为一种积极尝试。香云纱所蕴含的生态造物思想以及生态哲学理论都是现代工艺在可持续发展中值得汲取的营养。通过论证“天人合一”思想与可持续设计理念的同一性,对香云纱的生态哲学与可持续属性做深入探究。根据“天人合一”内涵演绎出可持续设计原则,指导香云纱服饰创新设计。本研究可以为服装行业推行可持续设计提供值得借鉴的途径和方法。

基于计划行为理论的环保服装购买意愿与行为差距的影响因素

本文旨在探讨消费者环保服装购买意愿与行为之间的差距。基于414名消费者的问卷调查数据,扩展了计划行为理论,在行为态度、主观规范及感知行为控制的基础上引入环境知识,并考察了感知审美风险和环保服装可得性的调节作用。结果表明,环境知识显著正向影响行为态度;主观规范和感知行为控制正向影响购买意愿;感知审美风险对购买意愿与行为的关系有负向调节作用,而环保服装可得性则有正向调节作用。这些发现为环保服装企业提供了策略参考,可提升环境知识、减少审美风险感知、提高产品可得性,以促进购买意愿向行为的转化,推动可持续时尚发展。

“质量为本,创新驱动”的服装产品开发技术系列课程教学改革与实践

传统服装产品开发技术系列课程教学存在与时尚产业脱节、课程衔接不畅、创新性不足、评价单一及思政元素融入不足等问题。文章基于“质量为本,创新驱动”的教学理念对系列课程进行教学改革与实践,改革内容包括融合传统技术与信息技术构建课程体系,实施三阶递进模式,以达到“两性一度”教学目标,多课协同提升综合能力,构建“课内与课外、线上与线下、理论与实践”相融合的新教学模式,融入思政元素,深化产教融合,构建多元评价体系。教学改革显著提升了学生的学习兴趣与实践创新能力,使其更好地适应行业需求,同时促进了教师教学水平的持续提升,推动了优质课程的建设与发展。

基于扩散模型的联珠团窠纹再生设计研究

生成式人工智能正广泛应用于图像生成领域,为解决传统纹样设计方法创作联珠团窠纹耗时耗力的问题,研究扩散模型应用于联珠团窠纹再生设计的方法。通过对联珠团窠纹艺术结构特征的提取和扩散模型中交叉注意力模块的研究,设计有效的描述文本并重构扩散模型,提出以结构相似度作为参考标准,采用高斯函数确定阈值进行筛选的再生设计方法。主客观评价结果证明了运用重构的扩散模型进行纹样再生设计的可行性。为联珠团窠纹的再生设计提供了新的思路与方法。

面料性能对男士西服门襟造型的影响

西服门襟位于整件服装的视觉中心,是西服结构和造型的重要组成部分。除版型设计外,面料性能也会影响西服门襟的造型。以门襟倾斜度、重叠量作为门襟造型的客观评价指标,并以美观度、平整度作为门襟造型的主观评价指标,通过面料性能测试及门襟造型主客观评价实验,根据SPSS数据分析结果探究面料性能对西服门襟造型的影响,通过回归分析分别建立了门襟倾斜度、重叠量、美观度、平整度与面料性能关系的回归方程。研究表明:克重、厚度、悬垂系数、抗弯刚度、断裂强度和伸长率等面料性能指标会对门襟造型产生影响,主观评价指标与客观评价指标间存在较大的相关性,门襟的倾斜度小,重叠量大,门襟的美观度和平整度较好。

服装在线定制中价值共创行为研究进展

服装消费的观念变革和需求升级加大了定制服装市场的竞争;在个性化服装定制需求急剧增加的情况下,体验经济的崛起促使服装定制企业强调用户在产品设计或服务中的参与体验,从而使得服装在线定制的模式向企业与用户共同创造的方向转变。基于CiteSpace文献分析软件对服装定制和价值共创关键词进行了统计分析,探讨在线服装定制中用户价值共创的研究进展。采用文献综述和研究归纳的方法,梳理了服装定制的形式演进及在线定制的主要特征,归纳了通过“参与设计”和“资源共享”两种方式进行价值共创的思路,探讨了用户、企业、平台之间的价值共创机理,提出了促进服装在线定制用户价值共创的建议。

基于混合知识蒸馏和特征增强技术的轻量级无解析式虚拟试衣网络

基于外观流的二维虚拟试衣技术存在着服装扭曲准确率低、纹理失真以及模型计算成本高等问题,提出了一种基于混合知识蒸馏和特征增强的轻量级无解析式虚拟试衣模型。首先,通过全局特征的融合与不同尺度下流场运算结果的校准,提出了改进后的外观流估计方法,提高外观流的估计精度;其次,采用知识蒸馏的方法对图像分割结果与虚拟试衣流程进行解耦,构建了基于深度可分离卷积的轻量级试衣网络;最后,提出了基于像素平均梯度的服装复杂度GTC指标量化分析服装的纹理复杂程度,以此为基础将VITON数据集划分为简易纹理集、较复杂纹理集和复杂纹理集。结果表明:提出的模型在图像质量评价指标(弗雷歇距离、感知图像块相似度、峰值信噪比、内核初始距离)上的分值较目前性能最优的模型均有所提升,能够有效提高服装扭曲准确度与试穿结果图像的质量,缓解服装纹理畸变与失真的问题,同时还拥有更小的模型尺寸和更快的运行推理速度。

用户需求洞察下的丝绸服饰品牌设计路径研究

用户需求的快速迭代催生多样化的消费需求,用户需求数据驱动使得传统丝绸服饰设计模式向数据驱动的设计模式转变。为了解决当下丝绸服饰品牌在大数据时代下用户需求差异所导致的设计不精准性问题,以丝绸服饰品牌目标用户需求数据为切入点,通过数据与设计思维融合视角,将用户数据作为丝绸服饰设计的辅助知识,构建以用户数据为核心的丝绸服饰品牌设计框架。利用用户数据驱动丝绸服饰品牌设计的创新发展,以提高设计的准确性与高效性,协助丝绸服饰品牌的前期市场调研以及随后的相关设计决策服务。

基于生成对抗网络的非织造布二维图像重建

非织造布纤维结构的准确表征是其性能分析的重要基础。为了解决基于近似模拟的表征结果中纤维形态、结构与真实样本不一致的问题,提出了一种基于生成对抗网络的非织造布二维图像重建方法。使用全自动光学显微镜对非织造布图像进行抓取,并在此基础上构建纤维生成对抗网络(Fiber generation adversarial network,FGAN)对图像样本进行建模。针对高分辨率图像重建时存在的失真问题,采用多尺度训练策略,同时引入权重多样性损失。采用图像质量评估指标FID作为实验评价指标,分别与DCGAN、WGAN-GP、BEGAN、PROGAN等生成模型进行对比实验。结果表明:FGAN重建的非织造布图像质量更高;消融实验证明,多尺度训练策略与权重多样性损失函数中FID数值分别降低24.52%、20.31%。FGAN模型的提出,使非织造布结构分析摆脱对近似模拟方法的依赖,提供了准确的纤维分布信息,对非织造布的质量评估、性能优化等应用具有重要意义。

设计政策引领下的英国时尚产业转型与发展

回望历史,设计政策的萌芽可追溯至1851年“水晶宫博览会”的筹办,虽然整体看来在19世纪末以来英国时尚以追随巴黎为主,但是英国政府在其时尚产业历经多次危机期间积极作为,主要为“二战”后维护传统至寻求创新创意的转变;历史积淀加之关注创意文化引发英国时尚转型步入创意发展阶段,并将时尚纳入“创意文化产业”范畴;全球“疫情”加速英国设计与时尚品牌呈现数字化转型趋势,并催生可持续发展背景下的新型时尚产业生态链路。文章通过比对设计政策及其引领下的英国时尚产业发展历史阶段,以期通过历史样本的再确认探讨其所映射的中国价值。

清代乾隆粉彩瓷色彩解析及在服装设计中的应用

清代粉彩瓷在乾隆时期以色彩丰富和釉色浓郁而闻名,具备极高的艺术与审美价值。为探索粉彩瓷的色彩文化在服装领域的表达方式,文章以乾隆时期的粉彩瓷为研究对象,利用K-means++聚类算法对乾隆粉彩瓷的特征色进行提取分析,提炼其配色规则并使用M-S色彩调和理论进行色彩美度评价,以便于设计师在活化与传承粉彩瓷的色彩文化的同时,能够从粉彩瓷的配色规则中获取更符合大众审美的直接灵感。将配色规则应用于服装设计实践中,为实现传统文化与服装设计的交融提供了有益的借鉴和参考。

基于三维人体姿态信息的协作式扩散试衣生成网络

为解决人体关节遮挡产生的试衣错误、试衣生成结果保真度低以及试衣前后人体形态保持不一致等问题,提出了一种基于三维人体姿态信息的协作式扩散试衣生成网络—3DM-VTON网络。首先,通过三维人体姿态估计模型重构二维人体图像对应的三维人体姿态信息,获取人体各部位的空间顺序。其次,利用多部件服装变形网络,根据服装部件的外观流场对目标服装各部位进行变形,并在人体部位空间顺序的指导下对各服装部件特征进行融合。最后,将人体全局特征与融合后的服装特征引入扩散网络,通过人体姿态控制模块与区域度判别器限制其生成自由度,保证试衣前后人体形态一致性,从而提升图像局部细粒度,获得高质量的虚拟试衣结果。将3DM-VTON网络与目前常用的二维虚拟试衣网络进行实验对比,结果表明:3DM-VTON网络在人体关节遮挡处的服装变形准确度更高,试衣结果更加清晰、自然和逼真,试衣前后人体形态保持更一致。3DM-VTON网络能够生成高质、多姿势的试衣结果,满足虚拟试衣用户更多的试穿需求,可以提升消费者在线购物体验度,助推服装电商行业发展。

数字服饰史的建构与思考

面对新出现的数字服饰史概念,回顾了相近领域数字艺术史的发展,评述了如何科学、理性地看待数字服饰史;分析数字服饰史存在的可能性与特殊性,提出数字服饰史的4种方法论:服饰数据库的构建、古代服饰的数字化复原、基于大数据计算方法的古代服饰分析应用、使用数字计算方法的服饰社会史研究。研究认为,虽然数字服饰史研究面临诸多的困境与限制,但仍在持续发展,对其研究有助于推动传统服饰的保护与传播。

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。

乳腺健康监测智能内衣的研究及趋势

文章梳理了智能内衣的相关研究及文献,并针对智能文胸进行市场调研。阐述乳腺健康监测智能内衣的发展过程及现状,具体包括智能内衣和柔性传感技术的应用实例。基于乳腺癌相关医学理论,对女性健康监控智能内衣的功能性、舒适性的设计要素以及使用中存在的问题进行探讨。最后,从时尚度、舒适度、便利度、信任度等方面,对未来乳腺健康监测智能内衣的发展进行展望。

人体姿态监测型智能服饰研究现状与展望

人体姿态监测型智能服饰是一种通过监测人体姿势、活动状态和运动轨迹等数据,分析监测对象行为模式的智能装备,常用于健康管理、运动跟踪以及医疗姿态矫正。根据监测部位的差异将人体姿态监测型智能服饰分为上肢监测型、躯干监测型、下肢监测型以及多区域监测型4种类型,并概述了监测系统的6大模块,阐述了服装载体与监测系统集成的5个发展阶段。最后,深入分析研究现状,总结了人体姿态监测型智能服饰研究所面临的问题,并针对未来的发展提出了建议。