工具概览
该项目是一个基于可解释 AI 的时装设计决策支持系统，结合深度学习、机器学习和可解释 AI，用于生成时装概念、估计投产前的市场潜力、建模顾客偏好、解释模型决策，并在最终选定前优化设计。它研究一种投产前的 AI 决策支持工作流：用深度学习生成时装概念，用视觉和产品特征表示它们，评估预期需求和顾客偏好，用可解释 AI 方法给出解释，根据识别出的优缺点进行优化，并在人工批准前重新评估。该系统旨在为早期设计决策提供数据支持，而不是取代时装设计师，也不保证销量。项目通过使用视觉、产品、季节和相似产品信息，并采用按时间顺序的评估和时间感知的重新评估，来应对冷启动评估和时效性问题。最终应用计划采用前端与 AI 后端分离的架构，由 Flutter 网页仪表盘和 Python 后端组成，后端提供用于生成、需求预测、偏好建模、可解释性和优化的 REST API 服务。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 设计师用该系统通过深度学习生成 2D 时装设计概念。
- 分析师用该系统在投产前预测新时装设计的预期需求。
- 产品经理用该系统建模顾客偏好和产品排序行为。
- 相关方用该系统解释影响需求和偏好预测的因素。
- 设计团队用该系统把解释结果转化为切实可行的设计优化建议。
- 开发者用该系统重新生成并重新评估改进后的设计概念。
- 决策者用该系统纳入时间感知的市场特征，以便后续重新评估。
- 用户通过专业的网页仪表盘使用完整的工作流。
功能特性
利用生成式 AI 辅助服装设计
提供可解释的设计过程
优化投产前的市场决策
预测服装市场需求
分析客户偏好
根据反馈持续优化设计
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