A process of the digital customization framework for Qipao: from anthropometric data integration to production-ready generation

Against the background of growing demand for personalized consumption and the dual pressure of efficiency and sustainability faced by the apparel industry, digital customization processes have gradually become an important direction for industry transformation. As a highly body-fitting garment type with strict proportional control requirements, the Qipao provides a representative research object for exploring the feasibility of a complete digital customization process. However, most existing research focuses on single technical modules, such as 3D anthropometric data acquisition accuracy assessment, parametric pattern making algorithm construction, or virtual try-on system optimization, and lacks systematic validation of the complete chain of anthropometric data acquisition, parametric pattern generation, virtual validation, and production file output. The reliability of data transfer between stages and the continuity of geometric logic remain insufficiently examined. To address these research gaps, this study constructs and validates a complete digital Qipao customization process, covering anthropometric data acquisition, parameter-level data screening and integration, parametric pattern generation, virtual structural validation, cloud-based print customization, and digital-to-production file interfacing. A hybrid data integration strategy is established through systematic error comparison between two scanning devices and manual measurements. The traditional Qipao structural logic is translated into a parametric proportional control model within the Seamly2D environment. Multi-body virtual assembly and pressure distribution validation are conducted in CLO3D. The consistency of cloud-based editing results embedded in CLO3D project files and the feasibility of direct production file export are further tested. The findings indicate that the parameter-level data screening strategy improves the stability of key anthropometric parameters while maintaining 3D geometric consistency. The parametric pattern making system operates stably under multi-body input conditions, although localized curve linkage instability occurs in high-curvature regions. Virtual validation demonstrates that the generated patterns exhibit satisfactory geometric adaptation at the digital model level. The cloud-based customization system enables stable embedding of print parameters into CLO3D project files and reliable production file output. Meanwhile, anthropometric data generated through Auto Conversion exhibit systematic deviations and are therefore unsuitable as direct input for the parametric pattern making system. In summary, this study establishes a process-level digital customization validation framework that translates traditional Qipao pattern making knowledge into a digital, parametric, and production-oriented system. By emphasizing process-level synergy rather than single-module optimization, this research provides methodological references and technical pathways to support the systematic application of structured garments within digital customization environments. The study demonstrates that digital customization is feasible in terms of structural stability and production interfacing when anthropometric data accuracy control, proportional logic modeling, and virtual validation mechanisms operate synergistically.

Nel contesto della crescente domanda di consumo personalizzato e della duplice pressione tra efficienza e sostenibilità affrontata dall'industria dell'abbigliamento, i processi di personalizzazione digitale sono diventati gradualmente una direzione cruciale per la trasformazione del settore. Il Qipao, in quanto capo altamente aderente con rigorosi requisiti di controllo proporzionale, rappresenta un oggetto di ricerca ideale per esplorare la fattibilità di un processo completo di personalizzazione digitale. Tuttavia, la maggior parte delle ricerche esistenti si concentra su singoli moduli tecnici — come la valutazione della precisione nell'acquisizione dei dati antropometrici 3D, la costruzione di algoritmi per la modellistica parametrica o l'ottimizzazione dei sistemi di prova virtuale — mancando di una validazione sistematica dell'intera filiera: dall'acquisizione dei dati antropometrici alla generazione del cartamodello parametrico, fino alla validazione virtuale e all'output dei file di produzione. L'affidabilità del trasferimento dati tra le fasi e la continuità della logica geometrica rimangono poco esaminate. Per colmare queste lacune, il presente studio costruisce e valida un processo completo di personalizzazione digitale del Qipao, che comprende l'acquisizione dei dati antropometrici, lo screening e l'integrazione dei dati a livello parametrico, la generazione di cartamodelli parametrici, la validazione strutturale virtuale, la personalizzazione delle stampe basata su cloud e l'interfacciamento dei file digitali per la produzione. Attraverso un confronto sistematico degli errori tra due dispositivi di scansione e misurazioni manuali, è stata stabilita una strategia di integrazione dati ibrida. La logica strutturale del Qipao tradizionale è stata tradotta in un modello di controllo proporzionale parametrico all'interno dell'ambiente Seamly2D. Sono stati inoltre eseguiti l'assemblaggio virtuale multi-corpo e la validazione della distribuzione della pressione in CLO3D. Infine, sono state testate la coerenza dei risultati dell'editing su cloud incorporati nei file di progetto CLO3D e la fattibilità dell'esportazione diretta dei file di produzione. I risultati indicano che la strategia di screening dei dati a livello parametrico migliora la stabilità dei parametri antropometrici chiave mantenendo la coerenza geometrica 3D. Il sistema di modellistica parametrica opera stabilmente in condizioni di input multi-corpo, sebbene si verifichino instabilità localizzate nei collegamenti delle curve in regioni ad alta curvatura. La validazione virtuale dimostra che i cartamodelli generati presentano un adattamento geometrico soddisfacente a livello di modello digitale. Il sistema di personalizzazione su cloud consente l'integrazione stabile dei parametri di stampa nei file di progetto CLO3D e un output affidabile dei file di produzione. Al contempo, i dati antropometrici generati tramite "Auto Conversion" mostrano deviazioni sistematiche e risultano pertanto inadatti come input diretto per il sistema di modellistica parametrica. In sintesi, questo studio stabilisce un framework di validazione della personalizzazione digitale a livello di processo, traducendo la conoscenza tradizionale della modellistica del Qipao in un sistema digitale, parametrico e orientato alla produzione. Privilegiando la sinergia di processo rispetto all'ottimizzazione del singolo modulo, questa ricerca fornisce riferimenti metodologici e percorsi tecnici per supportare l'applicazione sistematica di capi strutturati in ambienti di personalizzazione digitale. Lo studio dimostra che la personalizzazione digitale è fattibile in termini di stabilità strutturale e interfacciamento produttivo quando il controllo della precisione dei dati antropometrici, la modellazione della logica proporzionale e i meccanismi di validazione virtuale operano in modo sinergico.