近年来，人工智能 (AI) 在时尚行业的应用显着增长。人工智能正被用于诸如为客户提供个性化时尚推荐、优化供应链管理、自动化流程以及提高可持续性以减少浪费等任务。

然而，时装设计中的创意过程仍然主要由人驱动，并且在使用 AI 进行时装设计领域的研究并不多。此外，研究通常由数据科学家完成，他们构建人工智能平台并参与流程的技术方面。然而，这个等式的另一面，即设计师本身，并不经常被束缚在研究中。

为了研究人工智能模型在实施创意设计和与人类设计师合作方面的实际适用性，韩国釜山大学助理教授 Yoon Kyung Lee 进行了深入研究。她的研究发表在思维技能和创造力上。

“在人工智能如此深入我们生活的时代，这项研究开始考虑人类可以比人工智能做得更好的地方，”李教授解释她进行这项研究的动机时说。“为了创意设计的目的，人类和人工智能之间能否进行有效的合作?”

Lee 教授开始使用深度卷积生成对抗网络 (DC-GAN) 和循环 GAN 生成新的纺织品设计。这些模型的输出与设计学生制作的类似设计进行了比较。

比较发现，虽然两者的设计相似，但最大的区别在于人类设计的独特性和独创性，这来自于人的经历。然而，在重复性工作中使用 AI 可以提高设计师的效率，让他们腾出时间专注于更高难度的创意工作。

AI 生成的设计也可以用作缺乏时尚专业知识的人想要探索其创造力的学习工具。这些人可以在 AI 的帮助下进行设计。因此，李教授提出了一个人机协作网络，将 GAN 与人类创造力相结合以产生设计。

教授还定义并研究了复杂系统中涉及人机协作设计的各种元素。她还继续建立了一个人-AI 模型，在这个模型中，设计师与 AI 合作创造了一个新颖的设计理念。该模型的构建方式是，如果设计师与他人分享他们的创作过程和想法，系统就可以相互连接和发展，从而改进其设计。

时尚行业可以利用这一点来预见时尚行业的变化，并提供建议和共同创造服务。设置目标、变量和限制是设计师在人机协作设计环境中的工作的一部分。因此，他们的工作应该超越视觉方面，而是涵盖各种学科。

“在未来，每个人都可以在人工智能模型的帮助下成为创造者或设计师。到目前为止，只有专业的时装设计师才能设计和展示衣服。但在未来，任何人都可以设计他们想要的衣服并展示他们的创造力，”李教授总结道。