1. Pengenalan

Dokumen ini menggariskan projek PhD yang sedang dijalankan untuk menyiasat integrasi Rangkaian Adversarial Penjana (GAN) ke dalam aliran kerja ko-kreatif untuk reka bentuk fesyen. Premis terasnya ialah GAN, bukannya menggantikan kreativiti manusia, boleh bertindak sebagai rakan kolaboratif yang memperkayakan proses reka bentuk. Projek ini terletak di persimpangan Interaksi Manusia-Komputer (HCI), pembelajaran mesin penjana, dan kajian reka bentuk. Ia bertujuan menjawab: "Bagaimanakah GAN boleh digunakan dalam ko-kreasi, dan dengan berbuat demikian, bagaimanakah ia boleh menyumbang kepada proses reka bentuk fesyen?" Dengan menggunakan rangka kerja ko-kreasi inisiatif campuran, penyelidikan ini bertujuan untuk menterjemah sifat algoritma GAN kepada antara muka interaktif yang intuitif yang memupuk perkongsian sinergi antara pereka dan AI.

2. Latar Belakang & Kerja Berkaitan

Projek ini dibina berdasarkan beberapa bidang utama penyelidikan sedia ada.

2.1. GAN dalam Domain Kreatif

GAN telah menunjukkan keupayaan luar biasa dalam menjana artifak novel berketepatan tinggi dalam domain seperti seni, wajah, dan fesyen. Model seperti StyleGAN dan CycleGAN telah menjadi pemangkin utama. Sebagai contoh, rangka kerja CycleGAN untuk terjemahan imej-ke-imej tidak berpasangan, seperti yang diterangkan dalam kertas seminalnya oleh Zhu et al. (2017), menyediakan asas teknikal untuk aplikasi pemindahan gaya yang sangat relevan dengan fesyen.

2.2. Cabaran Kotak Hitam & Ketidakpastian

Halangan utama kepada penggunaan GAN dalam reka bentuk profesional ialah kekurangan kebolehinterpretasian semula jadinya. Ruang laten yang kompleks dan terjerat menyukarkan pereka untuk memahami atau mengawal proses penjanaan secara boleh ramal. Penyelidik seperti Benjamin et al. mencadangkan untuk memperlakukan ketidakpastian pembelajaran mesin sebagai bahan reka bentuk, mencadangkan bahawa "ketidakramalan" rangkaian neural boleh menjadi sumber inspirasi kreatif dan bukannya kecacatan yang perlu dihapuskan.

2.3. Ko-Kreasi Inisiatif Campuran

Paradigma HCI ini memberi tumpuan kepada sistem di mana kawalan dikongsi secara dinamik antara agen manusia dan komputer, masing-masing menyumbangkan kekuatan unik mereka. Matlamatnya bukan automasi penuh tetapi pengukuhan, di mana AI mengendalikan pengecaman corak dan penjanaan pada skala besar, manakala manusia menyediakan niat peringkat tinggi, pertimbangan estetik, dan pemahaman kontekstual.

3. Rangka Kerja & Metodologi Projek

3.1. Soalan Penyelidikan Teras

  • Bagaimanakah sifat teknikal GAN (cth., struktur ruang laten, keruntuhan mod) menjelma dalam persekitaran ko-kreatif interaktif?
  • Paradigma interaksi manakah (cth., lakaran, peluncur semantik, suntingan berasaskan contoh) yang paling berkesan merapatkan jurang antara niat pereka dan penjanaan GAN?
  • Bagaimanakah ko-kreasi dengan GAN memberi kesan kepada proses reka bentuk fesyen, kreativiti pereka, dan hasil akhir?

3.2. Saluran Ko-Kreatif yang Dicadangkan

Sistem yang dibayangkan mengikuti gelung berulang: 1) Pereka memberikan input awal (lakaran, papan mood, petunjuk teks). 2) GAN menjana satu set calon reka bentuk. 3) Pereka memilih, mengkritik, dan memperhalusi calon, mungkin menggunakan alat interaktif untuk memanipulasi ruang laten. 4) Output yang diperhalusi memaklumkan kitaran penjanaan seterusnya atau dimuktamadkan.

4. Asas & Butiran Teknikal

4.1. Seni Bina GAN & Ruang Laten

Projek ini berkemungkinan menggunakan seni bina GAN bersyarat atau berasaskan gaya (cth., StyleGAN2) yang dilatih pada set data besar imej fesyen. Komponen utama ialah ruang laten Z, satu manifold berdimensi lebih rendah di mana setiap titik z sepadan dengan imej yang dijana. Navigasi ruang ini adalah penting untuk kawalan.

4.2. Formulasi Matematik

Objektif teras GAN ialah permainan minimaks antara penjana G dan pendiskriminasi D:

$\min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))]$

Untuk aplikasi ko-kreatif, fokus beralih kepada pembelajaran fungsi pemetaan f daripada input pengguna (cth., lakaran, atribut) ke kawasan dalam ruang laten: z' = f(Iuser), membolehkan penjanaan berpandu.

5. Rangka Kerja Analisis & Contoh Kes

Senario: Mereka Bentuk Koleksi "Pakaian Malam Lestari".

  1. Input: Pereka memuat naik papan mood dengan imej tekstur organik, siluet drapery, dan palet warna nada bumi. Mereka juga memasukkan petunjuk teks: "elegan, corak sifar sisa, biofilik."
  2. Pemprosesan AI: GAN multimodal (cth., menggabungkan CLIP untuk teks dan StyleGAN untuk imej) mengekod input ini kepada vektor laten gabungan, menjana 20 variasi reka bentuk awal.
  3. Penghalusan Manusia: Pereka memilih 3 varian yang berpotensi. Menggunakan antara muka dengan peluncur untuk atribut seperti "berstruktur vs. mengalir" atau "tahap hiasan," mereka melaraskan arah laten yang sepadan dengan ciri ini, mencipta hibrid baharu.
  4. Output & Pengulangan: Pilihan akhir ialah pemaparan resolusi tinggi reka bentuk pakaian novel yang menggabungkan niat estetik awal dengan elemen formal yang tidak dijangka, dijana oleh AI, mempercepatkan fasa ideasi.

6. Hasil Dijangka & Pendekatan Eksperimen

6.1. Penerangan Antara Muka Prototaip

Prototaip interaktif yang dicadangkan akan mempunyai: kanvas untuk input/suntingan awal; galeri variasi yang dijana AI; panel dengan kawalan boleh interpretasi untuk manipulasi ruang laten (cth., peluncur atribut yang ditemui); dan penjejak sejarah untuk menggambarkan perjalanan ko-kreatif.

6.2. Metrik Penilaian

Kejayaan akan diukur melalui kaedah campuran:

  • Kuantitatif: Masa penyiapan tugas, bilangan lelaran kepada reka bentuk yang memuaskan, kepelbagaian output yang dijana.
  • Kualitatif: Temu bual pereka menilai sokongan kreativiti yang dirasakan, rasa agensi, dan kegunaan cadangan AI, dianalisis melalui analisis tematik.

7. Aplikasi & Hala Tuju Masa Depan

Implikasi melangkaui HCI akademik. GAN ko-kreatif yang berjaya boleh merevolusikan fesyen dengan:

  • Mendemokrasikan Reka Bentuk: Merendahkan halangan kemasukan untuk pereka bebas.
  • Amalan Lestari: Membolehkan prototaip maya pantas, mengurangkan sisa sampel fizikal.
  • Fesyen Peribadi: Menggerakkan platform penyesuaian bantuan AI atas permintaan.
  • Pengembangan Rentas Disiplin: Rangka kerja ini boleh digunakan untuk reka bentuk produk, seni bina, dan seni digital.
Penyelidikan masa depan mesti menangani penyahjeratan ruang laten untuk kawalan yang lebih baik, interaksi multimodal (suara, isyarat), dan kajian longitudinal tentang bagaimana alat ini membentuk semula amalan profesional.

8. Perspektif Penganalisis: Inti Pandangan & Kritikan

Inti Pandangan: Projek ini bukan tentang membina penjana imej yang lebih baik; ia adalah siasatan strategik ke dalam rundingan agensi dalam era AI kreatif. Produk sebenar ialah tatabahasa interaksi baharu untuk perkongsian manusia-AI.

Aliran Logik: Hujah berkembang dengan kukuh daripada mengenal pasti masalah (sifat kotak hitam GAN) kepada mencadangkan paradigma penyelesaian (ko-kreasi inisiatif campuran) dan kes ujian khusus (fesyen). Ia betul mengenal pasti bahawa nilai terletak bukan pada output AI sahaja, tetapi pada proses yang dimungkinkannya.

Kekuatan & Kelemahan: Kekuatan: Fokus pada domain konkrit dan relevan secara komersial (fesyen) adalah bijak. Ia membumikan soalan HCI teori dalam amalan dunia sebenar. Memanfaatkan pemikiran "ketidakpastian sebagai ciri" ialah pembingkaian semula yang canggih bagi kelemahan ML biasa. Kelemahan Kritikal: Cadangan ini ketara ringan tentang bagaimana untuk mencapai kawalan boleh interpretasi. Hanya menyebut "inisiatif campuran" tidak mencukupi. Bidang ini penuh dengan percubaan gagal alat "AI kreatif" yang ditinggalkan oleh pereka kerana interaksi terasa seperti tekaan. Tanpa kejayaan dalam menjadikan ruang laten boleh dilayari secara semantik—mungkin melalui penggunaan inovatif teknik seperti GANSpace (Härkönen et al., 2020) atau objektif penyahjeratan eksplisit—ini berisiko menjadi prototaip lain yang tidak berskala untuk kegunaan profesional. Tambahan pula, rancangan penilaian nampaknya akademik; ia harus memasukkan metrik daripada industri fesyen itu sendiri, seperti penjajaran dengan ramalan tren atau kebolehhasilan pengeluaran.

Pandangan Boleh Tindak: Untuk projek ini memberi impak, pasukan mesti:
1. Mengutamakan Kawalan Berbanding Kebaharuan: Bekerjasama dengan pereka fesyen yang bekerja dari hari pertama untuk membina antara muka secara berulang yang sepadan dengan model mental mereka, bukan model penyelidik ML. Alat mesti terasa seperti instrumen tepat, bukan mesin slot.
2. Penanda Aras Terhadap Keadaan Seni: Membandingkan saluran ko-kreatif mereka dengan ketat bukan sahaja kepada garis dasar, tetapi kepada alat komersial seperti Adobe's Firefly atau platform baru seperti Cala. Apakah nilai unik yang ditawarkan oleh pendekatan akademik mereka?
3. Merancang untuk Ekosistem: Fikirkan melangkaui prototaip. Bagaimanakah alat ini akan diintegrasikan ke dalam suite perisian reka bentuk sedia ada (cth., CLO3D, Browzwear)? Laluan kepada penerimaan adalah melalui integrasi lancar, bukan aplikasi berdiri sendiri.

9. Rujukan

  1. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Nets. Advances in Neural Information Processing Systems 27.
  2. Zhu, J.-Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
  3. Karras, T., et al. (2020). Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
  4. Benjamin, G., et al. (2021). Uncertainty as a Design Material. ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '21) Workshop.
  5. Härkönen, E., et al. (2020). GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls. Advances in Neural Information Processing Systems 33.
  6. Shneiderman, B. (2022). Human-Centered AI. Oxford University Press.
  7. Grabe, I., & Zhu, J. (2023). Towards Co-Creative Generative Adversarial Networks for Fashion Designers. CHI '22 Workshop on Generative AI and HCI. (PDF yang dianalisis).