Empowering sustainable design: AI in the upcycling of cotton textile waste

This thesis examines how Artificial Intelligence can transform womenswear design through enhanced upcycling of cotton Post-Consumer Textile Waste (cPCTW). As the fashion industry faces the dual pressure to adopt circular practices to face the ecological transition and growing development of digitalization in the system, this study investigates AI's capacity to serve as a Creativity Support Tool (CST) that accelerates design innovation while preserving the craftsmanship and uniqueness characteristic of redesigned garments. The research maps AI applications throughout the fashion design lifecycle, from brainstorming and concept development to text-to-image generation, variations, editing, and final presentation. Through analysis of current upcycling practices and upcyclers' attitudes toward new technologies, this study identifies critical gaps and opportunities for AI-integrated workflows within circular fashion context. Additionally, the investigation also analyzes PCTW, and the ongoing international regulatory changes aimed at ensuring more sustainable production and end-of-life management. The second part centers on the development of a project that apply an AI-driven workflow for womenswear upcycling. This process encompasses cotton garment collection and classification, AI-assisted concept generation, design variation development, and physical construction into a capsule collection. Findings reveal AI's potential to fundamentally redefine the upcycler's role in contemporary fashion design, creating productive dialogue between traditional craftsmanship (old) and technological innovation (new). The research contributes an experimental design framework that synthesizes multimodal AI tools and Large Language Models (LLM) with circular fashion strategies.

Questa tesi esamina come l’Intelligenza Artificiale (AI) possa trasformare il design della moda femminile attraverso l’upcycling di Post-Consumer Textile Waste in cotone (cPCTW). Poiché l’industria della moda si trova di fronte alla duplice pressione di adottare pratiche circolari per affrontare la transizione ecologica e di adattarsi al crescente sviluppo della digitalizzazione del sistema, questo studio indaga la capacità dell’AI di fungere da Creativity Support Tool (CST), accelerando l’innovazione progettuale e preservando al tempo stesso l’artigianalità e l’unicità caratteristiche dei capi riprogettati. La ricerca esplora le applicazioni dell’AI nelle diverse fasi del design della moda, dalla fase di brainstorming e sviluppo concettuale fino alla generazione di immagini, variazioni, l’editing e alla presentazione finale. Attraverso l’analisi delle pratiche esistenti, progetti rilevanti e l’atteggiamento degli upcyclers nei confronti delle nuove tecnologie, la ricerca identifica criticità e opportunità per un workflow integrati con l’AI all’interno del contesto della moda circolare. In particolare, viene presentato un approfondimento sul PCTW e sui cambiamenti normativi internazionali attualmente in corso, volti a regolamentare una produzione e una gestione del fine vita più sostenibili. La seconda parte, invece, si concentra sullo sviluppo di un progetto che mette in pratica un approccio accompagnato dall’AI per l’upcycling nel womenswear. Questo processo comprende la raccolta e classificazione di capi in cotone, il concept development, lo sviluppo di variazioni progettuali e la costruzione fisica in una capsule collection di abbigliamento femminile. I risultati rivelano il potenziale dell’AI di ridefinire in modo sostanziale il ruolo dell’upcycler nel design della moda contemporanea, creando un dialogo fertile tra artigianalità tradizionale (old) e innovazione tecnologica (new). La ricerca vuole contribuire con un contesto di design sperimentale che unisce i nuovi strumenti multimodali di intelligenza artificiale e Large Language Models (LLM) con strategie di moda circolare.