Штучний інтелект у фешн-дизайні: міфи й реальність практики застосування

Ірина Гардабхадзе

doi:10.31866/2410-1176.52.2025.334133

Автор(и)

Ірина Гардабхадзе Київський національний університет культури і мистецтв, Україна https://orcid.org/0000-0002-8899-3267

DOI:

https://doi.org/10.31866/2410-1176.52.2025.334133

Ключові слова:

синтез мистецтв, тандем «дизайнер — штучний інтелект», генерація зображень, аспекти сталості, міфи та реальність можливостей

Анотація

Метою статті є аналіз потенційних можливостей тандема «дизайнер — штучний інтелект» для пошуку креативних дизайнерських рішень сучасного одягу та впливу цього потенціалу на трансформацію індустрії моди в сталу екологічну екосистему. Результати дослідження. Проаналізовано особливості функціонування тандема «дизайнер — штучний інтелект» на етапах життєвого циклу фешн-виробів. Для пошуку концепцій дизайнерських рішень обрано підхід, що ґрунтується на синтезі мистецтв. Розкрито можливості тандема «дизайнер — Ideogram» у генерації креативних дизайнерських рішень. Визначено чинники впливу тандема на аспекти сталості індустрії моди. Розглянуто приклади міфів та реальності застосування штучного інтелекту (ШІ) у сфері індустрії моди. Схарактеризовано підхід до диференціації реальних можливостей технологій ШІ від перевищених очікувань та міфів про функціональність ШІ. Наукова новизна дослідження полягає в адаптації методики проєктування виробів сучасного одягу для застосування тандема «дизайнер — ШІ» з використанням синтезу мистецтв. Вперше схарактеризовано ролі тандема «дизайнер — ШІ» в процесах трансформації сталості індустрії моди. Висновки. Результати пошуку дизайнерських рішень на основі тандема «дизайнер — ШІ» з використанням синтезу мистецтв показали ефективність застосування нейромережі Ideogram у тандемі з дизайнером для генерації образів у процесі пошуку креативних дизайнерських рішень. Аналіз напрямів впливу тандема «дизайнер — ШІ» на аспекти сталості індустрії моди підтвердив його значний гомеостатичний потенціал. Практичне застосування результатів дослідження полягає в можливості їх використання для генерації креативних дизайнерських рішень моделей сучасного одягу. Подальші напрями досліджень можуть бути спрямовані на вивчення особливостей застосування у сфері індустрії моди агентів штучного інтелекту, заснованих на алгоритмах Генеративних Змагальних Мереж.

Біографія автора

Ірина Гардабхадзе, Київський національний університет культури і мистецтв

С.н.с., доцент

Посилання

Alvarez, G. (2024, October 21). Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2025. Gartner. https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025 [in English].

Artificial intelligence in fashion design explained. (n.d.). Deepwear. Retrieved November 25, 2024, from https://deepwear.info/blog/artificial-intelligence-in-fashion-design-explained/ [in English].

Boiko, L., Boiko, O., & Hardabkhadze, I. (2024). Heneratyvnyi shtuchnyi intelekt u transformatsii kreatyvnykh industrii [Generative artificial intelligence in the transformation of creative industries]. Humanities Science Current Issues, 1(75), 28–34. https://doi.org/10.24919/2308-4863/75-1-4 [in Ukrainian].

Centobelli, P., Abbate, S., Nadeem, S. P., & Garza-Reyes, J. A. (2022). Slowing the fast fashion industry: An all-round perspective. Current Opinion in Green and Sustainable Chemistry, 38, Article 100684. https://doi.org/10.1016/j.cogsc.2022.100684 [in English].

Chakraborty, S., Hoque, S. M. A., & Kabir, S. M. F. (2020). Predicting fashion trend using runway images: Application of logistic regression in trend forecasting. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, 13(3), 376–386. https://doi.org/10.1080/17543266.2020.1829096 [in English].

Chanel Haute Couture осінь-зима 2024/2025 [Chanel Haute Couture fall-winter 2024/2025] [Image]. (n.d.). Vogue. Retrieved December 3, 2024, from https://vogue.ua/index.php/collections/chanel-haute-couture-osin-zima-2024-2025-9010.html [in Ukrainian].

Cherniavskyi, V. H., Kuznetsova, I. O., Kara-Vasylieva, T. V., & Chehusova, Z. A. (2012). Syntez mystetstv [Synthesis of arts]. National Aviation University [in Ukrainian].

eburodunum. (2021, October 20). The Tree of Life, Stoclet Frieze. Gustav Klimt. c.1909 [Image]. In WikiArt. https://www.wikiart.org/en/gustav-klimt/the-tree-of-life-stoclet-frieze [in English].

Enjellina, Beyan, E. V. P., & Rossy, A. G. C. (2023). A review of AI Image Generator: Influences, challenges, and future prospects for architectural field. Journal of Artificial Intelligence in Architecture, 2(1), 53–65. https://doi.org/10.24002/jarina.v2i1.6662 [in English].

Gazzola, O., Grechi, D., Iliashenko, I., & Pezzetti, R. (2024). The evolution of digitainability in the fashion industry: A bibliometric analysis. Kybernetes, 53(13), 101--126. https://doi.org/10.1108/K-05-2024-1385 [in English].

Hardabkhadze, I. (2023). Synthesis of digital and humanitarian technologies in the problems of managing the fashion industry transformation processes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3, 13(123), 19–33. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.281174 [in English].

Hardabkhadze, I., Bereznenko, S., Kyselova, K., Bilotska, L., & Vodzinska, O. (2023). Fashion industry: Exploring the stages of digitalization, innovative potential and prospects of transformation into an environmentally sustainable ecosystem. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1, 13(121), 86–101. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.273630 [in English].

Ideogram 2.0 AI generator. Unleash your creativity with Ideogram’s newest AI Text-to-Image Model. (n.d.). NightCafe Studio. Retrieved November 10, 2024, from https://creator.nightcafe.studio/ideogram-image-generator [in English].

Lu, S., Bigoulaeva, I., Sachdeva, R., Madabushi, H. T., & Gurevych, I. (2024, August 11–16). Are emergent abilities in large language models just in-context learning? In Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics [Conference proceedings] (Vol. 1, pp. 5098– 5139). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.279 [in English].

Lyu, Y., Wang, X., Lin, R., & Wu, J. (2022). Communication in human–AI co-creation: Perceptual analysis of paintings generated by text-to-image system. Applied Sciences, 12(22), Article 11312. https://doi.org/10.3390/app122211312 [in English].

Ramos, L., Rivas-Echeverría, F., Pérez, A. G., & Casas, E. (2023). Artifcial intelligence and sustainability in the fashion industry: A review from 2010 to 2022. SN Applied Sciences, 5, Article 387. https://doi.org/10.1007/s42452-023-05587-2 [in English].

Rinaldi, R., & Bandinelli, R. (2017). Guest editorial. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, 10(3), 253. https://doi.org/10.1080/17543266.2017.1386407 [in English].

Shah, V., & Agarwal, S. (2024). Technology innovation holds the key to victory for the fashion industry's bright future. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts, 5(5), 613–621. https://doi.org/10.29121/shodhkosh.v5.i5.2024.1964 [in English].

Silva, E. S., & Bonetti, F. (2021). Digital humans in fashion: Will consumers interact? Journal of Retailing and Consumer Services, 60, Article 102430. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102430 [in English].

United Nations. (2015, September 25). Transforming our world: The 2030 Agenda for Sustainable Development (Resolution A/RES/70/1). United Nations General Assembly. https://documents-dds-ny.un.org/doc/UNDOC/GEN/N15/291/89/PDF/N1529189.pdf?OpenElement/ [in English].

Zhang, X., Le Normand, A., Yan, S., Wood, J., & Henninger, C. E. (2024). What is modular fashion: Towards a common definition. Resources, Conservation & Recycling, 204, Article 107495. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2024.107495 [in English].

Zhang, Y., & Liu, C. (2024). Unlocking the potential of artificial intelligence in fashion design and e-commerce applications: The case of Midjourney. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 19(1), 654–670. https://doi.org/10.3390/jtaer19010035 in English].