數字化服裝結構設計技術的研究進展

雷 鴿， 李小輝,2

(1. 東華大學 服裝與藝術設計學院， 上海 200051； 2. 東華大學 現代服裝設計與技術教育部重點實驗室， 上海 200051)

雖然服裝CAD技術已被廣泛運用于服裝結構設計中[1]，但在實際生產中仍十分依賴個人經驗。缺乏制版經驗的設計師無法直接參與到制版中，導致需要不斷重復修改紙樣制作樣衣；在平面制版中，制版師無法直觀感受到三維服裝的形態，往往需要多次修改制版，而立體裁剪不易控制面料紋線的方向且操作較為繁瑣，時間成本較高；此外，批量生產只適合于標準體型，無法滿足個體化服裝的需求，而量身定制雖然滿足了服裝個體化的需求，但工作量大且效率低下。

服裝結構設計數字化、智能化、自動化的研究具有重要的意義。服裝生產中二維紙樣的生成方法有2類：一類為直接生成二維平面紙樣，結合三維縫合進行調整；另一類是將虛擬三維服裝模型展開為二維紙樣。本文綜述了不同的數字化服裝結構設計技術，對其優缺點進行分析，并對未來服裝結構設計技術的發展進行展望。

1 從二維到三維的服裝結構設計

從二維到三維的服裝結構設計是直接生成二維紙樣，再對布片進行縫合得到樣衣并進行紙樣調整的方法，包括二維紙樣生成技術與三維虛擬縫合技術。

1.1 二維紙樣生成技術

1.1.1 參數化制圖

服裝結構參數化制圖是通過一系列參數構建服裝紙樣生成的模型，根據輸入的參數值，實現制圖過程的自動化。參數以及參數之間的關系設定是服裝結構參數化設計的關鍵[2]。

早期的參數化制圖是根據人體尺寸、服裝規格尺寸以及制圖規則，編寫特定的程序進行制版[3]。由于此方法要求每種款式對應1個程序，具有很大的局限性，在商業生產中通常運用于服裝樣板庫的設計。為解決以上問題，近年來許多學者對基于約束的參數化制圖方法進行研究，即利用一系列參數對圖形進行幾何約束與數值約束[4]，從而直接生成二維服裝紙樣。其過程包括：基于約束的組成實體元素限制、基于尺寸驅動的參數方程設計、基于數學計算的幾何圖形變化和基于數據相關特性的整體制版圖形修改。基于約束的參數化制圖方法改善了服裝紙樣修改的手段，在大批量量身定制中具有很高的應用價值。

目前，服裝參數化結構設計的開發技術平臺是服裝CAD軟件或通用制圖軟件。針對服裝CAD軟件進行開發的研究較少，需要開發者同時掌握服裝制版專業知識和編程技能，無法使大多數服裝從業人員獲取所需的參數化樣板模型。以AutoCAD為例的通用制圖軟件內置的參數化功能具有簡單直觀、可操作性強等優點，但由于此功能只能對圓弧和直線進行約束和驅動，而服裝輪廓線具有隨意性，在服裝行業中沒有得到廣泛應用。針對此問題，有學者探究了以AutoCAD為平臺進行參數化設計的方法，包括基于圓弧擬合曲線的參數化制版方法[5]、A型裙的紙樣自動生成方法[6]等。與AutoCAD相比，MatLab具有強大的圖像處理工具包，可使設計者更加方便地處理紙樣中的復雜曲線，可解決傳統自動推碼不能使各尺寸獨立變化等問題[7]。此外，為進一步提高個性化定制的反應速率，Liu等[8]開發的制版系統，可實現不同風格、合體性的褲裝紙樣的生成與調整。

參數化服裝紙樣自動生成技術滿足了批量化定制的需求，提高了制版效率，但仍需要操作者輸入相應的規格參數值，十分依賴于制版經驗，無法廣泛應用于制版經驗較缺乏的設計師群體。

1.1.2 人工智能服裝結構設計

為減少服裝紙樣自動生成技術對于制版經驗的依賴性，人工智能技術被逐漸應用于服裝結構設計中，如模糊邏輯(FL)和人工神經網絡(ANN)。人工智能技術可模仿人腦的思維方式，根據輸入的人體尺寸和面料性能，確定服裝紙樣的點、線位置與尺寸[9]。

模糊邏輯可模仿人腦對不確定概念的推理方式，來表達界限不清晰的定性知識與經驗，但是缺少自我學習與歸納的能力，無法不斷適應數據庫中參數值的變化趨勢。而人工神經網絡是對人腦神經元網絡進行抽象并建模，根據連接方式構建不同的網絡，可模仿生物神經網絡行為特征，具有強大的學習能力。人工神經網絡的構建有多種方法，根據待解決問題的特征，選擇合適的人工神經系統十分關鍵[10]。BP神經網絡具有非線性映射能力強、自學習和自適應能力強等優點，可實現根據輸入人體尺寸生成服裝基礎結構的功能[11]；將模糊邏輯與人工神經網絡相結合，通過大量不同款式的人體尺寸與服裝規格尺寸的數據訓練，可根據輸入的人體尺寸自動輸出相應服裝規格以實現自動制版[12]。此外，對于襠寬等較難測量的部位，有學者提出利用BP神經網絡，根據人體其他部位尺寸進行預測的方法[13]。然而，BP神經網絡采取全局逼近的方式，收斂速度較慢。徑向基函數(RBF)神經網絡模型采用局部逼近的方法，可提高學習速度和準確性[14]。除人體尺寸外，面料性能也會影響到服裝結構，利用人工神經網絡也可自動估計彈性不同的面料所需的服裝尺寸[9]。

人工智能技術在服裝結構設計中的應用實現了人體與服裝規格尺寸的自動預測，降低了服裝制版對于制版師經驗的依賴程度，但在簡化模型計算、提高服裝尺寸預測準確性方面還有很大進步空間。

1.2 三維服裝虛擬縫合技術

根據二維紙樣，設計師往往無法直觀感受到三維服裝形態，傳統的方法是通過坯布制作三維樣衣再進行紙樣調整，然而此過程通常需重復多次，十分繁瑣。

三維虛擬服裝技術通過縮短服裝開發周期，實現信息共享，不斷引領服裝制造業的創新趨勢[15]。其中，虛擬縫合技術通過將已有的二維紙樣縫合為數字化三維服裝模型，解決了傳統方法反復試樣耗時長的問題。常見的三維虛擬試衣CAD軟件有 Modaris Lectra、VstitcherTM (Browzwear)、Accumark VstitcherTM (Gerber)、Haute Couture 3D (PAD system)、Vidya (Assyst-Bullmer)、3D Runway (OptiTex)、Marvelous Designer、Clo-3D、I-Designer、 DC Suite、Style 3D等[16]。其基本功能包括：根據需求調整人臺尺寸或姿勢，將二維紙樣縫合為三維模型，根據用戶需求調整面料物理性能、顏色、圖案，模擬縫縮、熨燙等工藝處理后服裝的形態等。

三維虛擬縫合技術展現出極大的活力，許多研究者不斷進行仿真算法的優化與創新，主要包括人體建模、面料仿真和虛擬試衣技術。其中：面料仿真可通過幾何法、物理法以及混合法實現紡織品的計算機模擬；幾何建模通過幾何方程獲取服裝造型點，并通過幾何曲面實現復雜服裝曲面造型的模擬[17]；但幾何法沒有考慮織物的物理性能，仿真效果不夠逼真，而物理法結合影響服裝形態的多種因素如服裝面料性能、分割、受力，將服裝分割為巨量的三角網格進行仿真[18]，可進一步提高模擬服裝的真實性，由于涉及到大量復雜計算，物理法的運算成本很高，有學者針對此問題通過將褶皺進行低分辨率模擬[19]或基于質量彈簧模型[20]、位置動力模型[21]來提高模擬效率；混合法則結合了幾何物理2類方法的優點，首先利用幾何法獲取織物的外觀形態，再通過物理法對織物的懸垂性、剪切性、褶皺等進行更細致的模擬，達到逼真的仿真效果，提高了系統的計算效率[22]。此外，在虛擬試穿過程中，可能會產生部分服裝在人體上的穿透現象，因此，需要進行碰撞檢測。在服裝仿真碰撞檢測中的主要方法有空間分解法和層次包圍盒法：空間分解法[23]是測試相鄰或相同的虛擬空間單元中的對象是否相交，當分布對象較少時效率較高；而層次包圍法[24]檢測對象是包圍盒與周圍物體及其包圍盒是否相交，在服裝模型中得到了更為廣泛的應用。為達到更逼真的仿真效果實現虛擬服裝合體性測試，不同面料質感仿真及著裝壓力分布圖生成等技術也在不斷發展[25-26]。三維虛擬縫合技術實現了二維紙樣向三維虛擬服裝的轉化，被廣泛用于產品展示、商務營銷等方面，使用戶遠程試衣與交互操作成為可能，但在工業制版與生產中仍需要輸入已有的二維紙樣進行虛擬縫合，對專業知識的依賴程度較大。

從二維到三維的自動打版技術可有效提高服裝制版的效率，減少人工在制版過程中的參與，降低樣衣制作成本，但在二維自動打版技術中，每款特定款式的紙樣都需要1種方法與之對應，限制了設計師對服裝的創作空間。

2 從三維到二維的服裝結構設計

從三維到二維的結構設計是指系統自動生成三維服裝模型，再將服裝曲面展開得到二維紙樣的逆向設計方法。此方法包括三維服裝建模技術與服裝曲面展平技術。

2.1 三維服裝建模技術

2.1.1 三維服裝自動生成

目前，大量研究是根據虛擬三維人體形態直接生成較為貼體的服裝曲面[27-28]。此技術可解決特殊體型服裝紙樣難以繪制的問題，例如脊柱側彎患者[29-30]。然而此類方法適用于較為貼體的服裝，無法根據設計師需求生成不同風格的服裝。針對此問題，有學者提出了基于三維虛擬交互式的紙樣獲取方法，根據用戶在三維人體上勾勒出的服裝外輪廓線，以及其與人體的距離確定服裝形態的方法[31-34]，使用戶在不具備專業知識的情況下獲取服裝個性化造型的紙樣。但由于面料為柔性材料，衣下空間的形態受到很多因素的影響，確定服裝松量有很大難度，目前此類方法只能運用于較為簡單的款式。

2.1.2 三維虛擬立體裁剪

以上研究與服裝真實的形成過程相反，由此得到的二維紙樣制作成的服裝與虛擬服裝模型之間的差異不能消除。為更真實地模擬服裝的形成過程，Sul等[35]提出的CAD系統可模擬立體裁剪的過程，允許設計師用虛擬剪刀等工具去除多余的面料，從而實現從矩形面料到服裝的變形，不需要運用網格映射的曲面展開方法就可得到二維紙樣等，但此方法中虛擬裁剪的操作效率較低。Mesuda等[36]提出的虛擬立體裁剪的方法，通過布片模型與服裝模型之間的幾何映射，來模擬省道與分割等結構變換，結合對面料力學性能的模擬由虛擬布片模型生成服裝模型，提高了服裝的生成效率等。此類方法由于與真實服裝形成過程較為相似，生成的服裝不會產生過度形變，服裝曲面展開的方法唯一，得到的紙樣較為真實，但模擬的服裝結構變換方式較為固定，較難獲取特殊的立體裁剪造型。

2.1.3 三維服裝基型重建

三維服裝基型重建是基于人體尺寸、面料性能與服裝款式的變化，根據原有服裝基型進行服裝模型重建的技術。許多研究雖然可根據人體表面形態直接進行服裝尺寸調整，但生成的合體服裝模型不能很好地滿足初始服裝設計的風格，需要進行人為調整[37-39]。基于此，Zhu等[40]開發了在保持原有設計風格的前提下，自動調整三維虛擬服裝規格以適應不同人體體型的系統。此系統根據人體四肢和軀干的包裹柱狀體控制服裝尺寸，并基于二維紙樣以及三維虛擬服裝模型相同拓撲結構之間的關系，由每個三角網格的形變生成熱圖，根據熱圖的平滑程度判斷服裝是否合體，繼續進行尺寸調整。此外，與上述只根據虛擬人臺進行自動調整的技術不同，基于傳統推碼規則的網格映射推碼算法也可以保持不同人體穿著同一款式服裝時風格的一致性[41]。服裝基型重建可使同一款式的服裝適應不同的人體，在量身定制中具有廣泛的應用前景。

2.1.4 三維服裝模塊化重組

在服裝設計過程中，設計師經常將不同的服裝部件進行模塊化重組，即將已有的服裝部件融合重新構建服裝模型。在融合不同三維部件時可以首先移除參與拼接的不同部件之間的重疊部分，再分別通過網格形變或增加昆式曲面的方法填補部件之間的狹小空隙與較大空隙，達到服裝拼接的目的[42]。然而此方法在應用于拼接邊界長度不同的組件時會產生不自然的凸起與褶皺。Kwok等[43]針對緊身服裝提出了融合不同部位的設計方法，但在運用于寬松服裝時也會產生類似的凸起[43]。針對此問題，Bartle等[44]提出了由設計師指定連接的縫份區域的算法，系統自動選擇適合平順拼接的服裝組件縫份。模塊化重組可使設計師基于現有設計實現高效與直觀的創新，且獲取的紙樣較為準確，但有限的數據庫限制了設計思路。

2.2 三維服裝曲面展平技術

由于服裝行業在投入生產時需要的是二維紙樣，許多學者對三維虛擬服裝模型的展開進行了研究。可展開曲面即高斯曲率處處為零的曲面較易展開；針對服裝模型中不可展曲面的展開技術主要有3種：幾何展開法、力學展開法、幾何與力學結合展開法。

利用純幾何原理將不可展曲面近似展開的方法有多種，例如：將三維曲面分割為若干區域，用直紋面逼近復雜曲面，再用三角網格分割直紋面從而展開曲面[45]；基于約束滿足模型，將曲面上離散的三角網格展開到同一平面上[46]；利用有限元法基于曲面的離散表達式分區域將曲面展開[20]。此類幾何展開法會產生較大的裂紋和累積誤差，且由于服裝材料通常為柔性材料，其物理力學性能及外力對服裝外觀形態影響很大，因此，國內外學者對于采用力學方法展開曲面進行了多項研究。此類方法用三角形網格表示曲面，網格的交點假設為質點，通過不同織物的不同物理力學性能表現質點系統的受力，基于三維曲面與二維平面的映射關系，得到能量分布最小的二維展開圖[47]。例如以彈簧質點形變為基礎，利用縫合力與彈性形變力實現二維與三維模型間的相互映射[48]；或將各向異性和各向同性材料引入到能量模型中，獲取二維展開圖[49]。基于以上研究，一些學者將幾何展開法與力學展開法相結合，在曲面展開的同時盡量減少能量的積聚，更符合服裝曲面展開的需求[50-51]，如莊梅玲等[50]根據胡克定律和彈性模量建立能量模型實現曲面的幾何展開，再結合力學修正方式根據優化的曲面展開算法減少能量的積聚。

除此之外，為便于得到二維紙樣，有研究在服裝建模時直接生成可展服裝曲面。楊繼新等[52]提出了“刮大白”構造可展曲面的方法，即在2條空間曲線間先構造可展面，再逼近復雜曲面。在服裝的應用中，可在虛擬人體中插入水平面，根據水平面間勾勒出的服裝輪廓生成可展曲面[53]；或根據用戶輸入省道、分割線的位置，利用移動最小二乘法以及局部近似的方法使得每片服裝曲面可展[17]。由于人體表面為不可展曲面，真實服裝附著在人體時或進行縫縮熨燙等工藝處理后會產生形變，形成不可展曲面，因此，此方法形成的服裝模型與真實服裝存在差異。

服裝是以二維面料為素材的三維造型藝術創作，服裝結構設計既需要考慮客觀人體結構與面料性能，又需要考慮主觀的造型設計需求。目前，從三維到二維的服裝結構設計技術無法對具有特殊復雜造型的服裝進行設計，展開得到的二維紙樣仍無法直接進行裁剪，主要原因如下。

1)影響服裝外觀形態的因素較多。從幾何學的角度，省道、分割、褶裥等常見的結構會影響服裝的曲面形態。從面料形變的角度，由于面料具有彈性、剪切性、懸垂性、彎曲性、壓縮性等物理性能，當受到重力以及人體對服裝的作用力時，面料會發生形變，且當服裝進行工藝處理時如縫縮、熨燙，面料也會產生形變，影響服裝曲面。雖然計算機可精確展開不同立體曲面，但獲取準確的二維紙樣仍需要操作者對所模擬立體造型的形成原因進行細分，具有一定的操作難度。

2)三維服裝模型表面存在不可展曲面。由于人體表面存在不可展曲面，當服裝附著在人體表面時面料發生形變，形成不可展曲面。此外當服裝進行工藝處理時如縫縮或歸拔時，也會導致服裝表面形成不可展曲面。如何定義服裝的可展曲面與不可展曲面，對于不可展曲面如何利用幾何以及力學方法建立合理的近似網格映射方式，建立對展開結果的優化修正方法十分關鍵。

3)三維曲面展平方法不唯一。在沒有設定展開條件時，三維曲面有多種展平方式，可得到不同的平面紙樣。通過人工與智能相結合的方法，同時考慮到人體形態與服裝款式的需求，選取最符合服裝要求的方式對平面進行展開也是研究的重點。

3 結束語

目前，有2類得到平面服裝紙樣的方法：一類是直接繪制二維紙樣并根據三維虛擬試衣進行調整；另一類是首先構建三維服裝模型，再將曲面展開。二維服裝自動打版技術極大地提高了制版效率，并應用在大批量量身定制中；三維虛擬縫合技術避免了反復制作樣衣的繁瑣流程，縮短了服裝開發周期，在產品展示、時尚商務中得到了廣泛應用；由三維到二維的服裝結構設計有效減少了對于制版專業知識與經驗的依賴，設計師通過交互式虛擬款式設計直接獲取服裝紙樣。數字化服裝結構設計的發展正在不斷改變服裝設計生產方式，在簡化制版流程，擺脫制版經驗依賴，實現可視化的三維造型與二維平面轉化具有巨大的潛力。然而，服裝結構技術的數字化、自動化、智能化發展還面臨著許多問題。如在人工智能制版中如何進一步提高人體尺寸和服裝規格的預測準確率；在三維虛擬試衣中如何對面料纏繞、穿插、扭曲等結構變換進行更合理高效的模擬；在從三維到二維的方法中，如何優化服裝曲面展開模型，獲取較為復雜的服裝紙樣，如何解決服裝建模精度與效率之間的矛盾等。未來，數字化服裝結構設計將向著充分結合人的主觀能動性和計算機的強大計算能力方向不斷發展，既滿足服裝個性化、多元化的創新需求，又滿足自動化、智能化的生產需求。服裝結構數字化技術的發展與創新，將不斷推動服裝設計、生產、銷售的模式革新，帶來巨大的商業價值、經濟效益與社會效益。