基于AI创新的服装艺术教育研究

摘要

该研究分析了 AI 在服装艺术教育里存在的潜力，首先对当下教育存在的教学内容单调乏味、方法落后过时以及教师技能脱钩等问题加以分析，搭建了依托 AI 的应用架构，囊括深度学习模型 ResNet152 跟 EfficientNetB7 的结合，用以进行数据增强、完成模型优化与输出服装预测。该框架对教学内容创新设计（个性化课程定制与 GAN 辅助创作）、教学方法的改进（强化学习互动和 AR 虚拟试衣）、教学平台的打造（3D 建模虚拟平台和注意力机制评估系统）以及教师角色的调整（AI 技能培训和自定义损失函数指导）起到支撑作用。采用 Prompt2Fashion 数据集开展实验验证，采用对照组设计方式，针对 50 名服装艺术专业学生，AI 应用极大增强学生设计思维及创意能力，实验组平均提升超 20%，接受水平较高，反馈表现积极，只是技术门槛需要优化。