数字化服装结构设计技术的研究进展

雷 鸽， 李小辉,2

(1. 东华大学 服装与艺术设计学院， 上海 200051； 2. 东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室， 上海 200051)

虽然服装CAD技术已被广泛运用于服装结构设计中[1]，但在实际生产中仍十分依赖个人经验。缺乏制版经验的设计师无法直接参与到制版中，导致需要不断重复修改纸样制作样衣；在平面制版中，制版师无法直观感受到三维服装的形态，往往需要多次修改制版，而立体裁剪不易控制面料纹线的方向且操作较为繁琐，时间成本较高；此外，批量生产只适合于标准体型，无法满足个体化服装的需求，而量身定制虽然满足了服装个体化的需求，但工作量大且效率低下。

服装结构设计数字化、智能化、自动化的研究具有重要的意义。服装生产中二维纸样的生成方法有2类：一类为直接生成二维平面纸样，结合三维缝合进行调整；另一类是将虚拟三维服装模型展开为二维纸样。本文综述了不同的数字化服装结构设计技术，对其优缺点进行分析，并对未来服装结构设计技术的发展进行展望。

1 从二维到三维的服装结构设计

从二维到三维的服装结构设计是直接生成二维纸样，再对布片进行缝合得到样衣并进行纸样调整的方法，包括二维纸样生成技术与三维虚拟缝合技术。

1.1 二维纸样生成技术

1.1.1 参数化制图

服装结构参数化制图是通过一系列参数构建服装纸样生成的模型，根据输入的参数值，实现制图过程的自动化。参数以及参数之间的关系设定是服装结构参数化设计的关键[2]。

早期的参数化制图是根据人体尺寸、服装规格尺寸以及制图规则，编写特定的程序进行制版[3]。由于此方法要求每种款式对应1个程序，具有很大的局限性，在商业生产中通常运用于服装样板库的设计。为解决以上问题，近年来许多学者对基于约束的参数化制图方法进行研究，即利用一系列参数对图形进行几何约束与数值约束[4]，从而直接生成二维服装纸样。其过程包括：基于约束的组成实体元素限制、基于尺寸驱动的参数方程设计、基于数学计算的几何图形变化和基于数据相关特性的整体制版图形修改。基于约束的参数化制图方法改善了服装纸样修改的手段，在大批量量身定制中具有很高的应用价值。

目前，服装参数化结构设计的开发技术平台是服装CAD软件或通用制图软件。针对服装CAD软件进行开发的研究较少，需要开发者同时掌握服装制版专业知识和编程技能，无法使大多数服装从业人员获取所需的参数化样板模型。以AutoCAD为例的通用制图软件内置的参数化功能具有简单直观、可操作性强等优点，但由于此功能只能对圆弧和直线进行约束和驱动，而服装轮廓线具有随意性，在服装行业中没有得到广泛应用。针对此问题，有学者探究了以AutoCAD为平台进行参数化设计的方法，包括基于圆弧拟合曲线的参数化制版方法[5]、A型裙的纸样自动生成方法[6]等。与AutoCAD相比，MatLab具有强大的图像处理工具包，可使设计者更加方便地处理纸样中的复杂曲线，可解决传统自动推码不能使各尺寸独立变化等问题[7]。此外，为进一步提高个性化定制的反应速率，Liu等[8]开发的制版系统，可实现不同风格、合体性的裤装纸样的生成与调整。

参数化服装纸样自动生成技术满足了批量化定制的需求，提高了制版效率，但仍需要操作者输入相应的规格参数值，十分依赖于制版经验，无法广泛应用于制版经验较缺乏的设计师群体。

1.1.2 人工智能服装结构设计

为减少服装纸样自动生成技术对于制版经验的依赖性，人工智能技术被逐渐应用于服装结构设计中，如模糊逻辑(FL)和人工神经网络(ANN)。人工智能技术可模仿人脑的思维方式，根据输入的人体尺寸和面料性能，确定服装纸样的点、线位置与尺寸[9]。

模糊逻辑可模仿人脑对不确定概念的推理方式，来表达界限不清晰的定性知识与经验，但是缺少自我学习与归纳的能力，无法不断适应数据库中参数值的变化趋势。而人工神经网络是对人脑神经元网络进行抽象并建模，根据连接方式构建不同的网络，可模仿生物神经网络行为特征，具有强大的学习能力。人工神经网络的构建有多种方法，根据待解决问题的特征，选择合适的人工神经系统十分关键[10]。BP神经网络具有非线性映射能力强、自学习和自适应能力强等优点，可实现根据输入人体尺寸生成服装基础结构的功能[11]；将模糊逻辑与人工神经网络相结合，通过大量不同款式的人体尺寸与服装规格尺寸的数据训练，可根据输入的人体尺寸自动输出相应服装规格以实现自动制版[12]。此外，对于裆宽等较难测量的部位，有学者提出利用BP神经网络，根据人体其他部位尺寸进行预测的方法[13]。然而，BP神经网络采取全局逼近的方式，收敛速度较慢。径向基函数(RBF)神经网络模型采用局部逼近的方法，可提高学习速度和准确性[14]。除人体尺寸外，面料性能也会影响到服装结构，利用人工神经网络也可自动估计弹性不同的面料所需的服装尺寸[9]。

人工智能技术在服装结构设计中的应用实现了人体与服装规格尺寸的自动预测，降低了服装制版对于制版师经验的依赖程度，但在简化模型计算、提高服装尺寸预测准确性方面还有很大进步空间。

1.2 三维服装虚拟缝合技术

根据二维纸样，设计师往往无法直观感受到三维服装形态，传统的方法是通过坯布制作三维样衣再进行纸样调整，然而此过程通常需重复多次，十分繁琐。

三维虚拟服装技术通过缩短服装开发周期，实现信息共享，不断引领服装制造业的创新趋势[15]。其中，虚拟缝合技术通过将已有的二维纸样缝合为数字化三维服装模型，解决了传统方法反复试样耗时长的问题。常见的三维虚拟试衣CAD软件有 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：根据需求调整人台尺寸或姿势，将二维纸样缝合为三维模型，根据用户需求调整面料物理性能、颜色、图案，模拟缝缩、熨烫等工艺处理后服装的形态等。

三维虚拟缝合技术展现出极大的活力，许多研究者不断进行仿真算法的优化与创新，主要包括人体建模、面料仿真和虚拟试衣技术。其中：面料仿真可通过几何法、物理法以及混合法实现纺织品的计算机模拟；几何建模通过几何方程获取服装造型点，并通过几何曲面实现复杂服装曲面造型的模拟[17]；但几何法没有考虑织物的物理性能，仿真效果不够逼真，而物理法结合影响服装形态的多种因素如服装面料性能、分割、受力，将服装分割为巨量的三角网格进行仿真[18]，可进一步提高模拟服装的真实性，由于涉及到大量复杂计算，物理法的运算成本很高，有学者针对此问题通过将褶皱进行低分辨率模拟[19]或基于质量弹簧模型[20]、位置动力模型[21]来提高模拟效率；混合法则结合了几何物理2类方法的优点，首先利用几何法获取织物的外观形态，再通过物理法对织物的悬垂性、剪切性、褶皱等进行更细致的模拟，达到逼真的仿真效果，提高了系统的计算效率[22]。此外，在虚拟试穿过程中，可能会产生部分服装在人体上的穿透现象，因此，需要进行碰撞检测。在服装仿真碰撞检测中的主要方法有空间分解法和层次包围盒法：空间分解法[23]是测试相邻或相同的虚拟空间单元中的对象是否相交，当分布对象较少时效率较高；而层次包围法[24]检测对象是包围盒与周围物体及其包围盒是否相交，在服装模型中得到了更为广泛的应用。为达到更逼真的仿真效果实现虚拟服装合体性测试，不同面料质感仿真及着装压力分布图生成等技术也在不断发展[25-26]。三维虚拟缝合技术实现了二维纸样向三维虚拟服装的转化，被广泛用于产品展示、商务营销等方面，使用户远程试衣与交互操作成为可能，但在工业制版与生产中仍需要输入已有的二维纸样进行虚拟缝合，对专业知识的依赖程度较大。

从二维到三维的自动打版技术可有效提高服装制版的效率，减少人工在制版过程中的参与，降低样衣制作成本，但在二维自动打版技术中，每款特定款式的纸样都需要1种方法与之对应，限制了设计师对服装的创作空间。

2 从三维到二维的服装结构设计

从三维到二维的结构设计是指系统自动生成三维服装模型，再将服装曲面展开得到二维纸样的逆向设计方法。此方法包括三维服装建模技术与服装曲面展平技术。

2.1 三维服装建模技术

2.1.1 三维服装自动生成

目前，大量研究是根据虚拟三维人体形态直接生成较为贴体的服装曲面[27-28]。此技术可解决特殊体型服装纸样难以绘制的问题，例如脊柱侧弯患者[29-30]。然而此类方法适用于较为贴体的服装，无法根据设计师需求生成不同风格的服装。针对此问题，有学者提出了基于三维虚拟交互式的纸样获取方法，根据用户在三维人体上勾勒出的服装外轮廓线，以及其与人体的距离确定服装形态的方法[31-34]，使用户在不具备专业知识的情况下获取服装个性化造型的纸样。但由于面料为柔性材料，衣下空间的形态受到很多因素的影响，确定服装松量有很大难度，目前此类方法只能运用于较为简单的款式。

2.1.2 三维虚拟立体裁剪

以上研究与服装真实的形成过程相反，由此得到的二维纸样制作成的服装与虚拟服装模型之间的差异不能消除。为更真实地模拟服装的形成过程，Sul等[35]提出的CAD系统可模拟立体裁剪的过程，允许设计师用虚拟剪刀等工具去除多余的面料，从而实现从矩形面料到服装的变形，不需要运用网格映射的曲面展开方法就可得到二维纸样等，但此方法中虚拟裁剪的操作效率较低。Mesuda等[36]提出的虚拟立体裁剪的方法，通过布片模型与服装模型之间的几何映射，来模拟省道与分割等结构变换，结合对面料力学性能的模拟由虚拟布片模型生成服装模型，提高了服装的生成效率等。此类方法由于与真实服装形成过程较为相似，生成的服装不会产生过度形变，服装曲面展开的方法唯一，得到的纸样较为真实，但模拟的服装结构变换方式较为固定，较难获取特殊的立体裁剪造型。

2.1.3 三维服装基型重建

三维服装基型重建是基于人体尺寸、面料性能与服装款式的变化，根据原有服装基型进行服装模型重建的技术。许多研究虽然可根据人体表面形态直接进行服装尺寸调整，但生成的合体服装模型不能很好地满足初始服装设计的风格，需要进行人为调整[37-39]。基于此，Zhu等[40]开发了在保持原有设计风格的前提下，自动调整三维虚拟服装规格以适应不同人体体型的系统。此系统根据人体四肢和躯干的包裹柱状体控制服装尺寸，并基于二维纸样以及三维虚拟服装模型相同拓扑结构之间的关系，由每个三角网格的形变生成热图，根据热图的平滑程度判断服装是否合体，继续进行尺寸调整。此外，与上述只根据虚拟人台进行自动调整的技术不同，基于传统推码规则的网格映射推码算法也可以保持不同人体穿着同一款式服装时风格的一致性[41]。服装基型重建可使同一款式的服装适应不同的人体，在量身定制中具有广泛的应用前景。

2.1.4 三维服装模块化重组

在服装设计过程中，设计师经常将不同的服装部件进行模块化重组，即将已有的服装部件融合重新构建服装模型。在融合不同三维部件时可以首先移除参与拼接的不同部件之间的重叠部分，再分别通过网格形变或增加昆式曲面的方法填补部件之间的狭小空隙与较大空隙，达到服装拼接的目的[42]。然而此方法在应用于拼接边界长度不同的组件时会产生不自然的凸起与褶皱。Kwok等[43]针对紧身服装提出了融合不同部位的设计方法，但在运用于宽松服装时也会产生类似的凸起[43]。针对此问题，Bartle等[44]提出了由设计师指定连接的缝份区域的算法，系统自动选择适合平顺拼接的服装组件缝份。模块化重组可使设计师基于现有设计实现高效与直观的创新，且获取的纸样较为准确，但有限的数据库限制了设计思路。

2.2 三维服装曲面展平技术

由于服装行业在投入生产时需要的是二维纸样，许多学者对三维虚拟服装模型的展开进行了研究。可展开曲面即高斯曲率处处为零的曲面较易展开；针对服装模型中不可展曲面的展开技术主要有3种：几何展开法、力学展开法、几何与力学结合展开法。

利用纯几何原理将不可展曲面近似展开的方法有多种，例如：将三维曲面分割为若干区域，用直纹面逼近复杂曲面，再用三角网格分割直纹面从而展开曲面[45]；基于约束满足模型，将曲面上离散的三角网格展开到同一平面上[46]；利用有限元法基于曲面的离散表达式分区域将曲面展开[20]。此类几何展开法会产生较大的裂纹和累积误差，且由于服装材料通常为柔性材料，其物理力学性能及外力对服装外观形态影响很大，因此，国内外学者对于采用力学方法展开曲面进行了多项研究。此类方法用三角形网格表示曲面，网格的交点假设为质点，通过不同织物的不同物理力学性能表现质点系统的受力，基于三维曲面与二维平面的映射关系，得到能量分布最小的二维展开图[47]。例如以弹簧质点形变为基础，利用缝合力与弹性形变力实现二维与三维模型间的相互映射[48]；或将各向异性和各向同性材料引入到能量模型中，获取二维展开图[49]。基于以上研究，一些学者将几何展开法与力学展开法相结合，在曲面展开的同时尽量减少能量的积聚，更符合服装曲面展开的需求[50-51]，如庄梅玲等[50]根据胡克定律和弹性模量建立能量模型实现曲面的几何展开，再结合力学修正方式根据优化的曲面展开算法减少能量的积聚。

除此之外，为便于得到二维纸样，有研究在服装建模时直接生成可展服装曲面。杨继新等[52]提出了“刮大白”构造可展曲面的方法，即在2条空间曲线间先构造可展面，再逼近复杂曲面。在服装的应用中，可在虚拟人体中插入水平面，根据水平面间勾勒出的服装轮廓生成可展曲面[53]；或根据用户输入省道、分割线的位置，利用移动最小二乘法以及局部近似的方法使得每片服装曲面可展[17]。由于人体表面为不可展曲面，真实服装附着在人体时或进行缝缩熨烫等工艺处理后会产生形变，形成不可展曲面，因此，此方法形成的服装模型与真实服装存在差异。

服装是以二维面料为素材的三维造型艺术创作，服装结构设计既需要考虑客观人体结构与面料性能，又需要考虑主观的造型设计需求。目前，从三维到二维的服装结构设计技术无法对具有特殊复杂造型的服装进行设计，展开得到的二维纸样仍无法直接进行裁剪，主要原因如下。

1)影响服装外观形态的因素较多。从几何学的角度，省道、分割、褶裥等常见的结构会影响服装的曲面形态。从面料形变的角度，由于面料具有弹性、剪切性、悬垂性、弯曲性、压缩性等物理性能，当受到重力以及人体对服装的作用力时，面料会发生形变，且当服装进行工艺处理时如缝缩、熨烫，面料也会产生形变，影响服装曲面。虽然计算机可精确展开不同立体曲面，但获取准确的二维纸样仍需要操作者对所模拟立体造型的形成原因进行细分，具有一定的操作难度。

2)三维服装模型表面存在不可展曲面。由于人体表面存在不可展曲面，当服装附着在人体表面时面料发生形变，形成不可展曲面。此外当服装进行工艺处理时如缝缩或归拔时，也会导致服装表面形成不可展曲面。如何定义服装的可展曲面与不可展曲面，对于不可展曲面如何利用几何以及力学方法建立合理的近似网格映射方式，建立对展开结果的优化修正方法十分关键。

3)三维曲面展平方法不唯一。在没有设定展开条件时，三维曲面有多种展平方式，可得到不同的平面纸样。通过人工与智能相结合的方法，同时考虑到人体形态与服装款式的需求，选取最符合服装要求的方式对平面进行展开也是研究的重点。

3 结束语

目前，有2类得到平面服装纸样的方法：一类是直接绘制二维纸样并根据三维虚拟试衣进行调整；另一类是首先构建三维服装模型，再将曲面展开。二维服装自动打版技术极大地提高了制版效率，并应用在大批量量身定制中；三维虚拟缝合技术避免了反复制作样衣的繁琐流程，缩短了服装开发周期，在产品展示、时尚商务中得到了广泛应用；由三维到二维的服装结构设计有效减少了对于制版专业知识与经验的依赖，设计师通过交互式虚拟款式设计直接获取服装纸样。数字化服装结构设计的发展正在不断改变服装设计生产方式，在简化制版流程，摆脱制版经验依赖，实现可视化的三维造型与二维平面转化具有巨大的潜力。然而，服装结构技术的数字化、自动化、智能化发展还面临着许多问题。如在人工智能制版中如何进一步提高人体尺寸和服装规格的预测准确率；在三维虚拟试衣中如何对面料缠绕、穿插、扭曲等结构变换进行更合理高效的模拟；在从三维到二维的方法中，如何优化服装曲面展开模型，获取较为复杂的服装纸样，如何解决服装建模精度与效率之间的矛盾等。未来，数字化服装结构设计将向着充分结合人的主观能动性和计算机的强大计算能力方向不断发展，既满足服装个性化、多元化的创新需求，又满足自动化、智能化的生产需求。服装结构数字化技术的发展与创新，将不断推动服装设计、生产、销售的模式革新，带来巨大的商业价值、经济效益与社会效益。