AIGC即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各种形式的内容，如文本、图像、音频及视频等。AIGC技术通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术，对大量数据进行训练，从而生成符合特定需求的内容。AIGC代表了人工智能在内容生成领域的一次重要突破，为新闻写作、社交媒体内容生成、广告制作、创意设计等多个领域带来了革命性的变化。其中，AIGC赋能高校《服装款式设计》课程教学改革的优势在于个性化教学资源、多元化教学模式、多维度评价体系等方面。通过AIGC技术的赋能，学生能够接触到最前沿的设计理念与技术手段，培养了学生的创新思维与实践能力，为服装行业培养了更多具有创新精神及实践能力的人才。所以，AIGC技术的应用打破了传统的教学模式，实现了个性化、高效化及创新性的教学，推动了教学模式的改革。
挖掘个性化教学资源。在《服装款式设计》课程中，挖掘个性化教学资源是提升教学质量、激发学生创作潜能的关键环节。传统的教学资源开发模式通常依赖于教材与教师个人经验，这一方式虽然能覆盖基础知识，但在面对学生个性化学习需求时常显得局限。尤其在服装设计领域，学生的灵感来源与设计风格各异，统一的教学资源难以满足不同学生的创意表达需求。为解决这一问题，新时代的教学需要引入智能化技术，以动态生成的资源丰富课程内容，并为学生提供更具针对性的支持。当前，人工智能生成技术（AIGC）在教育领域的应用逐渐成熟，其中生成对抗网络（GANs）通过深度学习技术，能够生成高质量、符合语境需求的设计内容，为《服装款式设计》课程提供了全新的教学资源开发方式。GANs技术的独特优势在于，其可以通过输入关键词或基础草图，生成多样化的服装设计方案，包括面料质感、配色方案及剪裁样式等。这一优势使其成为激发学生设计灵感、满足多样化学习需求的重要工具。例如，针对学生常遇到的灵感枯竭问题，GANs能够通过海量训练数据生成设计参考，帮助学生突破创作瓶颈。当学生输入“优雅礼服”或“现代街头风”等关键词时，系统能生成多种款式草图，提供包括剪裁形式、配色及纹理等细节的完整参考。此外，GANs还能支持设计样式的迁移，通过将经典设计元素融入现代服装设计，帮助学生快速掌握设计语言的创新与传承。该技术的引入不仅能丰富课程资源，还能培养学生将传统与现代结合的能力，从而提高教学效果和设计水平。
创新多元化教学模式。随着服装设计行业对设计效率与创意水平要求的提高，课程教学模式的革新也显得尤为重要。传统教学模式往往局限于理论知识的传授与手工设计练习，虽然为学生打下了基本功，但在面对行业快速发展及市场需求时，显得有些滞后。为此，《服装款式设计》课程应引入多元化的教学模式，通过技术赋能提升教学的互动性、实用性。其中，扩散模型（DM）作为近年来兴起的生成模型技术，因其在图像生成与细化领域的优越表现，为教学模式创新提供了强有力的技术支撑。扩散模型通过逐步添加噪声并逆向去噪，可以生成具有真实细节的高分辨率图像，特别适用于表现复杂纹理、细腻材质。在教学中，扩散模型可以帮助学生直观了解不同面料的质感及设计表现力。例如，学生设计一款蕾丝晚礼服时，扩散模型可以生成细腻逼真的蕾丝纹理，展示其在不同光影条件下的视觉效果，帮助学生更准确地呈现设计理念。此外，扩散模型还可用于创建设计过程动画，将设计从草图到成品的演变路径以动态方式呈现，这不仅有助于学生理解设计的逻辑构成，还能激发学生的创造力。在具体实施中，教师可以引导学生利用扩散模型优化初步设计。例如，学生在草图阶段设计了一款简约风连衣裙，通过扩散模型尝试不同面料、颜色组合，最终生成完整的设计方案。因此，基于技术的教学模式创新，不仅提升了学生的设计能力，也增强了课程的趣味性与实践价值。
构建多维度评价体系。课程评价体系的科学性、全面性直接影响学生的学习体验与成长效果。在《服装款式设计》课程中，传统的评价模式多以教师主观评分为主，难以量化学生设计作品的多样性、创意性，且缺乏对设计过程的全面分析。现代教学评价应注重多维度、数据驱动的方式，以全面反映学生的综合设计能力。其中，视觉变换器（ViT）是一种基于Transformer架构的先进计算机视觉技术，凭借其强大的视觉特征提取能力，为构建多维度评价体系提供了技术支撑。ViT不仅能对复杂图像进行精准分割、分析，还能提取设计作品中的细节特征，为评价体系注入客观性与科学性。例如，当学生提交设计作品时，ViT可以自动分解图像中的色彩搭配、纹理细节及构图布局，生成设计特征报告。报告的生成为教师提供了精准的评分依据，从而更全面地评估学生的设计水平。此外，ViT还能应用于流行趋势的分析与预测，通过对不同时期与不同风格的服装图像进行大数据分析，生成设计趋势报告。这一核心优势不仅提升了课程评价的深度，还为学生设计方向提供了数据支持。在具体的实际应用中，教师可以利用ViT对学生设计作品进行多维度分析，从色彩运用到面料选择，再到整体风格匹配，为学生提供全方位的反馈和指导。这类基于技术的评价体系，不仅提高了课程教学的针对性，也帮助学生更全面地了解自身优势与改进方向，从而促进其专业成长与能力提升。
注重师生间沟通互动。在《服装款式设计》课程中，师生之间以及学生之间的互动是提升教学效果的重要因素。其中，神经网络剪裁仿真（NPS）技术在促进互动方面发挥了重要作用。NPS通过深度学习模型模拟服装剪裁的落体感、面料褶皱及物理效果，实现动态试穿仿真，增强了师生及生生之间的互动体验。具体而言，学生设计的服装款式可以通过NPS技术实时渲染到虚拟模特上，观察设计在动态场景下的面料褶皱、拉伸效果及舒适性。动态试穿仿真不仅提高了设计作品的真实感与可视化效果，也为师生之间的设计讨论和反馈提供了直观的依据。教师可以通过观察虚拟模特的动态表现，及时指出设计中的不足，提出改进建议，促进学生的设计能力提升。在实际教学中，教师可以组织基于NPS技术的设计竞赛、展示活动，鼓励学生通过动态仿真技术展示自己的设计作品，并接受来自师生的实时反馈、评价。以此，提高教学的参与度与增强教学的趣味性，促进学生的主动学习、自主创新能力的发展。此外，NPS技术还可以用于学生之间的合作设计项目。通过虚拟模特、动态仿真，学生可以在团队合作中更好地理解与协调彼此的设计思路，优化服装的剪裁、结构设计。例如，在设计一款功能性运动服时，团队成员可以利用NPS技术模拟不同材料、剪裁方式的效果，共同讨论及决定最优的设计方案。所以，互动式的设计过程，不仅增强了学生之间的沟通与协作能力，还培养了学生的团队合作精神与综合设计能力。
深化产学研深度融合。《服装款式设计》课程的教学改革需要紧密结合产业需求、科研前沿，深化产学研深度融合。在此过程中，拓扑优化生成（TOGD）技术的应用，能为产学研深度融合提供更为系统且全面的支持。TOGD结合拓扑优化与生成设计，通过模拟受力及材料分布，生成创新的服装结构设计，满足功能性及美学的双重需求。在《服装款式设计》课程中，TOGD技术可以用于功能性服装的设计与优化。例如，针对运动服与防护服等功能性服装，利用TOGD模拟最佳的材料排布，平衡舒适性与功能性。通过拓扑优化，学生可以在设计过程中考虑材料的力学性能及舒适度，生成既符合人体工学又具备高功能性的服装设计方案，进而在提升学生设计能力的基础上，拓宽学生的知识视野。在具体应用中，学生可以通过TOGD技术模拟不同材料及结构的服装设计，评估其在实际使用中的性能表现。例如，在设计一款防护服时，学生可以利用TOGD模拟不同材料的耐磨性与透气性，优化材料的分布、结构设计，确保服装在保护性能及穿着舒适性之间达到最佳平衡。因此，基于科学模拟与优化的设计方法，不仅提高了设计的精准性和实用性，还培养了学生的工程思维与问题解决能力。此外，TOGD技术还可以促进产学研合作项目的开展。高校可以与服装企业及科研机构合作，共同开发基于TOGD技术功能的服装设计方案，推动科研成果的转化、应用。例如，教师与学生可以参与企业的设计项目，通过TOGD技术优化企业的服装产品设计，提升产品的市场竞争力。所以，深度融合的产学研合作，不仅拓展了教学的实践性与应用性，也促进了高校与产业界的互动与协同发展。
拓展创意性设计思维。在《服装款式设计》课程中，拓展学生的创意设计思维是培养创新型人才的重要目标。其中，多模态生成技术（MGM）作为一种融合文本、图像、视频及音频等多种模态的生成技术，能为学生的跨媒介创作能力提供强有力的支持。通过MGM，学生可以在设计过程中实现多种信息的协同生成、表达，提升创意设计的多样性和深度。具体而言，学生可以通过MGM技术输入文本描述，如“清新田园风长裙”，系统便能生成相应的设计草图与配色方案，帮助学生将抽象的设计理念具象化。其跨模态的灵感生成，不仅拓展了学生的设计思维，也增强了学生在不同媒介间进行创作及表达的能力。例如，学生在设计一款融合传统与现代元素的礼服时，可以通过MGM技术生成动态视频、配乐，完整展示设计理念与文化背景，增强作品的表现力、感染力。此外，MGM技术还可以用于虚拟发布会的设计与实施，学生可以利用MGM生成服装款式的虚拟动态视频，并配以背景音乐、解说词，模拟真实的时尚发布会场景，展示自己的设计作品与设计理念。这一方式不仅提升了学生的展示能力与表达技巧，也为学生提供了一个全面展示创意的平台，培养了学生的综合素质及职业能力。同时，学生在完成一系列设计作品后，教师可以利用MGM技术设计线上虚拟发布会，将动态展示的服装模型、配乐、舞台设计及解说等环节融入课堂设计。通过全方位展示学生作品，更好地强化学生学习表达能力及拓展创意设计思路，以此帮助学生进一步优化与完善设计作品。因此，创新性的设计思维拓展方法，不仅增强了学生的创意能力，也为学生未来的职业发展奠定了坚实基础。
（本文系基金项目2023年扬州大学人文社会科学研究基金项目“基于虚拟现实技术的历代车舆形制研究与应用”（项目编号：xjj2023-28）的研究成果）
（作者单位系扬州大学广陵学院旅游与艺术系）