Style3D, üretken yapay zeka ve 3D teknolojisini bir araya getirerek moda ekiplerinin tasarım sürecini entegre hale getirmelerine olanak tanıyor.
GarmageNet ile yenilikçi yaklaşım
Bu bağlamda, Style3D Research, Zhejiang Üniversitesi, Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve Zhejiang Bilim ve Teknoloji Üniversitesi iş birliğiyle GarmageNet’i geliştirdi. Çalışma, moda ve yapay zeka alanındaki zorluklardan biri olan 2D kalıpların 3D giysi formlarıyla birleştirilmesini hedefliyor. GarmageNet, kalıp ana hatları, 3D geometri ve dikiş bilgilerini tek bir çatı altında topluyor. Girdileri metin, görsel ve kalıp gibi farklı kaynaklardan alarak, yapılandırılmış varlıklar oluşturuyor ve tasarım keşfi ile fiziksel simülasyonu başlatıyor. Bu sayede GarmageNet, moda yapay zekasının sadece bir görüntü oluşturma aracı değil, aynı zamanda bağlantılı ürün geliştirme iş akışının önemli bir parçası olabileceğini gösteriyor.
Gelişmiş veri kümesi ve başarı oranları
GarmageNet, 14.801 giysiden oluşan GarmageSet veri kümesiyle destekleniyor. Yapılan değerlendirmelere göre, GarmageJigsaw dikiş noktası tespitinde %99,16 kesinlik ve %97,13 duyarlılık oranlarına ulaşırken, GarmageNet ise giysi başına yaklaşık sekiz saniyelik çıkarım süresiyle %91,41’lik bir simülasyon başlatma başarı oranı elde etti. Style3D, bu alandaki köklü temellerini yansıtan araştırmalarına devam ediyor ve 28 Temmuz 2026 itibarıyla 106 patente sahip. Şirketin CEO’su Eric Liu, yapay zeka ajanlarının farklı becerileri bir araya getirmek için kullanıldığını belirtiyor. Style3D, bu sayede moda iş akışlarını daha verimli hale getirerek, insan ekiplerinin yaratıcı sorumluluklarını koruduğu bir sistem geliştiriyor.
