⽬前现有的可以⽤于服装设计的AI⼯具有：
Midjourney/Stable Diffusion：通过⽂本⽣成服装设计草图，快速拓展灵感边界。
StyleGAN：基于历史款式库⽣成新图案，助⼒学⽣研究⻛格演变规律。
CLO3D/Browzwear：结合AI算法优化版型适配性，实时呈现3D虚拟试⾐效果。
Optitex：利⽤机器学习预测⾯料悬垂性，提升制版精准度。
Heuritech/DeepFashion：分析社交媒体数据预测流⾏⾊、廓形，辅助设计决策。
Lectra Fashion On Demand：AI驱动柔性⽣产模拟，优化课程中的供应链实践模块。
宁静⽼师表示，在今后的教学中AI与课程体系的融合路径将会采取“理论-⼯具-项⽬”三维融合模式。⾸先，在基础服装设计课程模块中增设“AI辅助创意⼯作流”章节，引导学⽣从“单点创作”转向“⼈机协同”。 另外，在实践教学环节中开发“AI虚拟设计⼯坊”，学⽣需完成“AI⽣成-⼈⼯筛选-智能打版-虚拟⾛秀”全流程项⽬。最后，还可以研究参考跨学科合作案例，例如某⾼校分享“AI+⾮遗刺绣”课题成果：利⽤Style2Pix⼯具⽣成纹样变体，结合⼿⼯⼯艺落地产品，获设计奖项。
经过服装专业全体教师的讨论，未来服装⾏业的展望与教育的挑战，应该是多元化个性化教育：AI根据学⽣能⼒⽣成定制化学习路径，如零基础者侧重⼯具实操，⾼阶⽣侧重算法逻辑。 不过在学⽣的⾃主学习探索中，需警惕AI⼯具对学⽣原创⼒的削弱，课程中应强化“⼈本设计”伦理讨论。
会议总结：
AI技术正重塑服装教育的知识边界与教学模式。将AI技术与服装专业课程结合，可以推动教育创新并满⾜⾏业需求。通过⼯具赋能、课程重构与产教协同，⾼校有望培养出兼具审美素养、技术思维与商业洞察⼒的新⼀代复合型服装⼈才。
