在時裝零售產業中，流行趨勢推陳出新，品牌不僅要快速推出新品，還需緊跟消費者喜好與市場需求，才有辦法在一眾競爭者當中脫穎而出。
設計師在「預算」與「時間」的雙重壓力下，創作空間受限，難以應對消費者和品牌對快速反應的需求，「有時候等到產品開發好準備上市時，消費者趨勢早已翻篇，人們的需求也完全不同了。」時尚設計 AI 平台 Raspberry AI 創辦人雪兒（Cheryl Liu） 說。面對這個挑戰，生成式 AI 可能成為一個解方，諮詢公司麥肯錫認為，生成式 AI 可以在未來三到五年內使服裝、時尚和奢侈品產業的利潤增加 2,750 億美元。
從市調到設計生成都能做，AI 成設計師得力助手
過去，一個時裝品牌要發想新的產品，從概念設計到量產過程中，充滿繁瑣的手動流程，效率低且資源耗費巨大。而 Raspberry AI 這個 AI 解決方案，就是為了解決時尚設計痛點而生的工具。
首先依賴市場調研與創意構思，過往設計師透過數據或訪談預測市場需求，主要依賴經驗與直覺，風險較高，Raspberry AI 收集 Google 搜尋與 TikTok 的消費者參與數據等，分析市場趨勢，幫助設計師預測消費者可能購買的商品。接著，只要輸入關鍵詞「夏日洋裝」，系統即可自動生成對應的設計靈感，取代傳統靠經驗猜測的方式，提升決策準確性。
其次是設計生成和即時編輯，一般來說，設計師從草圖到樣本的製作需要多次修改並耗費數週，透過 Raspberry AI，設計師只需輸入簡單的文字提示，例如棕色皮革短褲或上傳草圖，平台便能生成視覺化的設計圖，快速轉化概念為成品效果。「圖像混合器」更允許用戶融合不同設計靈感，大幅提升創意空間，同時降低高達 30% 成本。
最後則是效果呈現，通常設計完成後，品牌需花費大量時間成本進行拍攝或視覺化測試，如今借力生成式 AI，平台能將生成圖像直接轉化為 2D 技術圖，以及高度擬真的視覺圖像。設計師甚至可模擬產品於不同場景的展示效果如「模特站在月球」等，全面取代高額的產品拍攝費用，決策效率大幅提升。
生成式 AI 遇上時尚，獲投資人、品牌青睞
除了上述的功能，大幅加快商品開發和設計的速度之外，Raspberry AI 也讓時尚業者在設計上更加靈活，像是它能夠讓品牌能快速生成不同材質、印花或配色的產品變化，避免因過多樣本製作而造成浪費，最終達成更靈活的設計流程、更短的上市時間以及減少過剩庫存的願景。
「這讓設計師能快速創建上百種版本，過去這樣的速度是無法想像的」，雪兒指出。
Raspberry AI 為時尚品牌賦能，被許多品牌青睞。如今，Raspberry 已擁有 70 個客戶，包括運動品牌 Under Armour、Sketchers，以及奢侈品牌 MCM Worldwide。
隨著客戶數的成長，Raspberry 也成功籌集新一輪資金 2,400 萬美元。a16z 的合夥人布萊恩（Bryan Kim）對Raspberry AI的未來充滿期待，他表示：「我們很期待Raspberry AI 如何繼續重新定義時尚設計過程，以及這對品牌創新、庫存效率和整體購物體驗的影響。」
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《TechCrunch》、麥肯錫、Plug and Play，首圖來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）