Investigating efficient workflows: integrating AI and fashion design

This thesis investigates the potential for integrating generative artificial intelligence (Gen AI) into the fashion design workflow to streamline mundane and time-intensive tasks, thereby augmenting designer efficiency and creative potential. The primary research question explores how Gen AI can be effectively implemented as a collaborative tool across key stages of the design process. This includes phases that are critical to the designer’s workflow, such as trend research, creative direction, mood board creation, color palette development, preliminary design, technical sketching, and, most significantly, pattern making. The methodology for this thesis consisted of a series of controlled experiments using a selection of both design-specific and non design-specific Gen AI tools. There were a total of 6 Gen AI tools that were selected, which allowed the experiments to explore a breadth of tools, while also ensuring a depth of understanding the capabilities of the selected tools. The final tools selected included ChatGPT, Midjourney, The New Black, DeepSeek, Adobe Firefly, and Vizcom. Each tool was tested against specific tasks within the design workflow and evaluated on criteria of required human involvement, ability to reach intended goal, creativity, ability to reach aesthetic goals, and ease of integration. The technical feasibility of AI-generated flat patterns was further validated using CLO3D software for virtual prototyping. The results demonstrate a clear disjunction in Gen AI’s current capabilities. The experimentation found that Gen AI excels in conceptual and ideation phases, proving highly effective at generating narrative-driven creative direction, synthesizing trend reports, and developing color palettes with precise Pantone references. However, its efficacy diminishes significantly as tasks require greater technical precision. AI-generated visual assets such as mood boards or design images may serve as powerful inspiration but often require extensive human intervention in order to properly develop the garments. Crucially, the technology fails to produce directly applicable technical outputs. In design terms, this means that it cannot generate manufacturable technical drawings or accurate flat pattern diagrams on its own. A key finding was that while Gen AI cannot create finished technical specs, it can act as a knowledgeable assistant by providing detailed textual instructions and measurements that significantly accelerate the human pattern maker’s drafting process. The study concludes that the optimal role for Gen AI in fashion design is not in automation or replacement of the designer but in augmentation. The proposed framework labels Gen AI as a tool for handling the preliminary, data-heavy tasks, freeing designers to focus on high-level creative direction, critical decision-making, and technical refinement. The outcomes indicate that this human-AI collaborative model may streamline workflows, reduce time spent on mundane tasks, and enhance creative exploration, though it currently falls short of replacing the expert human touch required for precision-based design and production activities.

Questa tesi indaga il potenziale dell'integrazione dell'intelligenza artificiale generativa (Gen AI) nel flusso di lavoro del fashion design per semplificare le attività banali e dispendiose in termini di tempo, aumentando così l'efficienza e il potenziale creativo dei designer. La domanda di ricerca principale esplora come la Gen AI possa essere efficacemente implementata come strumento collaborativo nelle fasi chiave del processo di progettazione. Ciò include fasi fondamentali per il flusso di lavoro del designer, come la ricerca delle tendenze, la direzione creativa, la creazione di moodboard, lo sviluppo della tavolozza dei colori, la progettazione preliminare, il disegno tecnico e, soprattutto, la creazione di modelli. La metodologia di questa tesi consisteva in una serie di esperimenti controllati utilizzando una selezione di strumenti Gen AI specifici per il design e non specifici per il design. Sono stati selezionati in totale 6 strumenti Gen AI, che hanno permesso agli esperimenti di esplorare un'ampia gamma di strumenti, garantendo al contempo una comprensione approfondita delle capacità degli strumenti selezionati. Gli strumenti finali selezionati includevano ChatGPT, Midjourney, The New Black, DeepSeek, Adobe Firefly e Vizcom. Ciascuno strumento è stato testato rispetto a compiti specifici all'interno del flusso di lavoro di progettazione e valutato in base a criteri quali il coinvolgimento umano richiesto, la capacità di raggiungere l'obiettivo prefissato, la creatività, la capacità di raggiungere obiettivi estetici e la facilità di integrazione. La fattibilità tecnica dei modelli piatti generati dall'intelligenza artificiale è stata ulteriormente convalidata utilizzando il software CLO3D per la prototipazione virtuale. I risultati dimostrano una chiara disgiunzione nelle attuali capacità della Gen AI. La sperimentazione ha rilevato che Gen AI eccelle nelle fasi concettuali e di ideazione, dimostrandosi altamente efficace nel generare una direzione creativa basata sulla narrazione, sintetizzare rapporti sulle tendenze e sviluppare tavolozze di colori con riferimenti Pantone precisi. Tuttavia, la sua efficacia diminuisce significativamente quando i compiti richiedono una maggiore precisione tecnica. Le risorse visive generate dall'IA, come moodboard o immagini di design, possono essere una potente fonte di ispirazione, ma spesso richiedono un intervento umano esteso per sviluppare correttamente i capi di abbigliamento. Fondamentalmente, la tecnologia non è in grado di produrre risultati tecnici direttamente applicabili. In termini di design, ciò significa che non è in grado di generare autonomamente disegni tecnici realizzabili o diagrammi accurati di modelli piatti. Una scoperta fondamentale è stata che, sebbene l'IA generativa non sia in grado di creare specifiche tecniche finite, può fungere da assistente esperto fornendo istruzioni testuali dettagliate e misurazioni che accelerano in modo significativo il processo di progettazione dei modellisti umani. Lo studio conclude che il ruolo ottimale dell'IA generativa nel design di moda non è l'automazione o la sostituzione del designer, ma il potenziamento. Il quadro proposto definisce l'IA generativa come uno strumento per gestire le attività preliminari, che richiedono un elevato volume di dati, liberando i designer che possono così concentrarsi sulla direzione creativa di alto livello, sul processo decisionale critico e sul perfezionamento tecnico. I risultati indicano che questo modello di collaborazione tra uomo e IA può semplificare i flussi di lavoro, ridurre il tempo dedicato alle attività di routine e migliorare l'esplorazione creativa, anche se attualmente non è in grado di sostituire il tocco umano esperto necessario per le attività di progettazione e produzione basate sulla precisione.