Um estudo recente investigou o potencial de modelos generativos de IA como ChatGPT e Dall-E 3 para melhorar a eficiência dos processos de design de moda, identificando tendências emergentes e estabelecidas dentro da indústria.
Essas sofisticadas ferramentas generativas de IA possuem a capacidade de criar texto e imagens originais, levando a fluxos de trabalho mais simplificados no design da moda.
Realizada por pesquisadores da Universidade Nacional de Pusan, na Coréia do Sul, o estudo foi liderado pelo professor Yoon Kyung Lee e pelo aluno do mestre Chaehi Ryu, do Departamento de Roupas e Têxteis. Sua investigação destaca a necessidade de avanços na IA para facilitar sua aplicação eficaz no design de moda.
“Para usar a IA efetivamente na moda, devemos entender as características dos modelos generativos de IA e fazer julgamentos informados de onde eles podem ser aplicados. Neste estudo, estudamos o quão eficaz de engenharia pode ser usada para gerar imagens realistas de coleção de moda através da IA”, afirmou o professor Lee.
Em suas pesquisas, a equipe utilizou o ChatGPT-3.5 e o ChatGPT-4 para analisar tendências históricas de moda masculina até setembro de 2021 e prever estilos para a temporada de outono/inverno de 2024. Além disso, eles empregaram Dall-E 3 para capturar visualmente as tendências da moda sazonal e conceituar coleções de moda inovadora.
Os pesquisadores extraíram elementos de design dessas previsões, rotulando -os como “códigos iniciais”, que eles refinaram usando “códigos modificados” provenientes dos dados de tendência da Vogue e da literatura relevante de design de moda. Esse processo levou à consolidação dessas idéias em seis códigos finais: tendências, elementos de silhueta, materiais, itens -chave, detalhes de vestuário e enfeites.
Com esses códigos, a equipe construiu 35 instruções para o Dall-E 3 para visualizar roupas exclusivas para um hipotético desfile de moda de outono/inverno 2024. Cada prompt foi executado três vezes, resultando em 105 imagens que incorporaram vários aspectos, como proporções, ângulos de câmera, aparições de modelos, designs de pistas e humor do público.
O modelo de IA interpretou com sucesso os avisos com uma taxa de precisão de 67,6%, particularmente exceto quando adjetivos descritivos foram incluídos. Algumas das imagens geradas se assemelhavam a coleções de moda masculinas reais para a temporada prevista. No entanto, o estudo observou desafios, pois Dall-e freqüentemente se defendeu dos estilos convencionais prontos para vestir e lutava para capturar elementos complexos de tendência, como a fluidez de gênero.
Essa descoberta sugere que, embora as palavras -chave da tendência sejam úteis, elas podem não ser suficientes para uma geração precisa sem treinamento adicional de modelo.
“Nossos resultados mostram que os avisos com palavras habilmente são necessárias para a implementação precisa do design de moda de IA generativa, destacando o importante papel dos especialistas em moda. Com mais aprendizado e melhorias, modelos generativos de IA como o Dall-E 3 ajudarão os designers de moda a criar coleções de moda inteiras com mais eficiência, além de apoiar sua criatividade e também ajudarão a não expor a entender as tendências da moda,” Professor Lee, acrescentou.
O artigo de pesquisa, intitulado “Implementação eficaz da coleção de design de moda com IA generativa: ChatGPT e Dall-e”, foi publicada no Jornal de pesquisa de roupas e têxteis em 22 de junho de 2025.
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