基於AI創新的服裝藝術教育研究

摘要

該研究分析了 AI 在服裝藝術教育裡存在的潛力，首先對當下教育存在的教學內容單調乏味、方法落後過時以及教師技能脫鉤等問題加以分析，搭建了依託 AI 的應用架構，囊括深度學習模型 ResNet152 跟 EfficientNetB7 的結合，用以進行數據增強、完成模型優化與輸出服裝預測。該框架對教學內容創新設計（個性化課程定製與 GAN 輔助創作）、教學方法的改進（強化學習互動和 AR 虛擬試衣）、教學平臺的打造（3D 建模虛擬平臺和注意力機制評估系統）以及教師角色的調整（AI 技能培訓和自定義損失函數指導）起到支撐作用。採用 Prompt2Fashion 數據集開展實驗驗證，採用對照組設計方式，針對 50 名服裝藝術專業學生，AI 應用極大增強學生設計思維及創意能力，實驗組平均提升超 20%，接受水平較高，反饋表現積極，只是技術門檻需要優化。