現在AI人工智能可以說是無處不在，那麼AI時裝又是怎樣的概念？AiDLAB的行政總裁黃偉強教授就創作了時裝設計助理和「聰明眼」，可以讓設計師上載 moodboard及草圖，在10秒內生成設計圖，還能自動檢測布料瑕疵，減少因紡織品次貨而引致的損耗和浪費，不過AI會剝奪人思考的過程，甚至取代真人嗎？INNER請來黃教授分享看法。
你喜歡時裝嗎？
我喜歡，所以我在讀大學時選讀跟時裝相關的課程，後來從事相關行業及進行相關研究，現時從事時裝紡織業。我5歲左右開始接觸這個行業。小時候小型製衣廠將部分生產工序外發，家人會把材料帶回家加工，我也會在家幫忙，如反領、疊袖等小型工序。到長大後進了理工讀書，後來亦加入服裝生產商工作。接觸到愈來愈多的時裝設計及製造流程，同時亦開始對自動化生產及AI產生興趣。最喜歡的時裝設計師是Tom Ford，特別喜歡Tom Ford的西裝。Tom Ford 的設計優雅、經典及頂級的剪裁。在設計上考慮到很多實際的需要，穿上後非常合身，顯得修長和乾淨俐落。
為甚麼會開始AI x Fashion的研究？
來自於我在時裝行業的第一手經驗，從童年、大學學習到早期的行業職業生涯，受到啟發，採用AI技術來研究行業應用方案，以簡化行業 3 個核心的時裝流程：設計創作、製造和零售。在我的職業生涯中，我很自豪能夠成功地將兩個截然不同的領域整合在一起，即人工智能和時裝，這旅程充滿機遇和挑戰但同時對時裝和紡織業至關重要，研發技術如「AI時裝設計助理」AiDA﹑時裝圖像搜索﹑紡織材料檢測。
其中「AI時裝設計助理」(AI-based Interactive Design Assistant for Fashion, AiDA) (互動性人工智能時装設計助理)，供新入行以至專業設計師，根據創意靈感，再利用AI協助，只需數秒就能設計出一系列多樣化原創設計。
時裝行業近年密切關注環保及可持續性發展的議題。AiDLab 與時裝紡織產業在追求可持續性發展的議題保持一致的方向。能源消耗及環境污染一直是時裝紡織業可持續發展的痛點所在。
AiDLab 其中一個項目智能紡織品瑕疵檢測系統「聰明眼」自動檢測布料瑕疵。「聰明眼」運用電腦視覺、大數據和深度學習技術，能檢測常見的紡織品瑕疵，成功減少不達品質標準的紡織品所製造出來的服裝及相關的生產損耗及浪費。比較起準確率只達百分之七十的傳統依靠人眼的檢測方法，準確度提升至百分之九十五，大大提升檢測準確度及效率。
而「AI時裝設計助理」AiDA 則能透過短時間生成多套設計可能性，設計師從而挑選及設計出最好的設計圖樣進行生產樣品，減小布料和能源消耗AiDLab希望幫助時裝紡織業引入更多AI落地技術，解決行業痛點，幫助業界邁向高質量發展。另一方面，透過AiDLab分享AI知識及技術，普及AI的應用，造福社會。
Anteprima願意嘗試用AiDA設計，你認為這是對你的一個鼓舞嗎？你認為AI將會是未來的潮流嗎？
ANTEPRIMA 是意大利奢侈品牌，我們非常高興AiDLab 與ANTEPRIMA在實現時尚創新方面擁有共同的願景, 其中包括採用AI 技術。 也非常高興ANTEPRIMA對AiDA的認同。
透過使用AiDA，ANTEPRIMA創意總監 Izumi Ogino 帶領她的團隊採用AiDA以輔助設計，輸入新一季的 mood board (靈感板)和色彩配搭，以2至3日從AiDA生成近300+建議系列，再進行篩選和完善設計，最後為品牌打造了8 套的精緻服裝。雖然當前AI已應用於多個行業，但在時裝紡織產業應用卻處於起步階段，AI研發團隊的角色至關重要，他們需要把行業知識與AI融合進行研發，從而提供全新的應用落地方法。在這方面，政府、業界及大學三方的共同合作，將大大提高研發能實際應用及落地，造福業界及社會。
參與是次設計的設計師，對AiDA有甚麼feedback？你認為這個工具還有什麼可以改進的地方？
AiDA基於設計師原創靈感及個人風格，透過一系列AI技術回應設計師構思，創作出獨有設計風格及縮短設計週期。早前，AiDA獲6位來自本地、韓國、澳洲、上海的時裝設計師試用，獲得不少寶貴反饋，證實可縮減設計周期達6至7成。其中一名設計師更表示AiDA能激發更多創意靈感，優化時裝設計。
下一步將會增加個人化的功能。例如印花圖案的大小放置位置及模特兒人型的比例，設計師反映希望能添加個人化的設定，並增加靈活度，能自行做出調整或擺放位置。今年12月19日，AiDLab在M+博物館舉辦首場時裝表演，由AiDA與設計師合作開發的時裝系列將從概念落地到時裝系列，並宣佈AiDA正式推出市場。時裝展邀請了試用AiDA時裝設計師，以及較早前參加學生公開比賽，以AiDA設計時裝並勝的8位學生，獲時裝設計師指導後，今次時裝表演一同展出作品。
創作「聰明眼」的靈感來自哪裡？
智能紡織品瑕疵檢測系統「聰明眼」融合人工智能及深度學習技術，可在紡織過程中拍攝整幅紡織品的圖像。圖像經過人工智能的機器視覺算法處理後可即時檢測到紡織品上的瑕疵。電腦系統在收取這些實時資料後，可按需要而提供分析統計和警報。自己曾探訪過多間工廠，發現工人每天8小時辛苦地不停以肉眼目測的方式檢查紡織品的瑕疵，然而效果參差，效率亦低，準確率亦不高。當時覺得可以建立一個項目優化檢測程序，也可以自動化品質控制方面。可是紡織品的結構繁多，紋理和瑕疵類型亦有很大差異，故要設計一款切合不同紡織品的自動化瑕疵檢測系統，難度相當高。儘管業內也曾出現過一些自動化的檢測系統，但這些系統價格高昂、功能有限，而誤報率亦高，從而啟發研究「聰明眼」。
你認為AI技術會否剝奪人思考的過程？
AiDA是以設計師主導AI，一起去創作，是合作的關係，扮演著助手的角色，按照實際的時裝設計流程去創作獨有的設計。AiDA以設計師的設計靈感及個人風格出發。設計師上載設計主題和靈感板的圖像，再上載心目中想表達的印花圖案、色彩和設計稿，生成出一系列設計。AiDA最大優點是加快設計流程和激發創意靈感，設計師按本身經驗調校，增減AI參與度。AiDA可調校AI參與度，設計師可按本身的能力和水平，再決定如何使用建議。
你覺得AI技術能不能取替真人？
無可能，美感是AI技術不能取替的。雖然現在的AI技術可以辨別出普遍性的美感，但對於理解不同美的意境，設計適合不同環境的美，AI就不容易理解及處理。另一方面，只有設計師能夠詮釋當下的時代精神並將其詮釋成時尚。在這方面，AI 並無法完全詮釋理解現今的潮流文化及情感，只能根據以往的數據分析 ，因此無法創造出滿足潮流的全新作品，這就是科技的侷限。這亦是在一開始研發AiDA時，以設計師主導AI 的重要基礎。