摘要：针对服装市场上针织服装产品造型相较梭织服装不够挺括的问题,提出了开发“仿梭织”风格针织服装。以生物基长丝(粘胶长丝)和锦纶DTY的混纺纱线及透明锦纶丝为原料,在日本岛精公司生产的SVR 123SP型针织横机上编织集圈衬纬组织针织面料。测试并对比了梭织面料、普通针织面料、“仿梭织”风格针织面料的抗弯刚度。设计开发了一款“仿梭织”风格针织大衣,成果作品平整、挺括。测试结果表明,所开发的“仿梭织”风格针织面料其抗弯刚度明显优于普通针织面料,更接近梭织面料的抗弯刚度,具有“仿梭织”风格,为针织服装设计与研究提供了新的观点和思路。

摘要：文章探索一种基于机器学习模型的服装品牌基因强度识别分析方法,通过利用品牌服装历史产品图像数据作为特征数据集,模仿人脑的学习认知过程,设计并训练基于机器学习算法的品牌分类模型,最终使机器学习模型能够"认知"到服装品牌的"基因片段"。以此模型的分析过程及特征提取结果来验证并分析"品牌基因"。采用机器学习的方法,利用品牌服装设计中的共性特征数据对品牌基因强度进行分析,可以避免主观评价的片面性和传统统计方法无法对非线性因素进行因果关联的缺点,通过大量的数据分析,实现对品牌基因的提取和应用。

摘要：为了提高消费者对服装品牌的忠诚度,文章从服装品牌色彩入手,基于S-O-R理论构建了品牌色彩显著度、色彩感知价值、品牌认同和品牌忠诚之间的影响关系模型,并提出假设。基于服装消费者进行问卷调研,采用结构方程实证了四者之间的关系。研究发现:品牌色彩显著度能对品牌忠诚产生显著的积极影响,其中情感价值与个人认同、社会价值与个人认同、社会价值与社会认同在这种影响传递价值中发挥部分中介效应;品牌色彩显著度对情感价值、社会价值具有显著的积极影响;情感价值、社会价值对个人认同及社会价值对社会认同均存在显著的积极影响;个人认同、社会认同对品牌忠诚存在显著的积极影响。因此,服装品牌可以通过提高品牌色彩显著度从而提高消费者的品牌忠诚。

摘要：基于云计算的服装流行趋势预测是指通过对服装流行趋势预测流程及方法的深度分析,提出将服装流行趋势预测与云计算对大数据的处理相结合,整合云平台在海量信息处理分析中的优势,获得对市场把握更加准确的预测结果。该方法建立在对海量数据的处理分析上,可有效利用海量信息对服装流行趋势的指导作用,避免传统服装流行趋势预测机制依靠有限的数据分析和人的主观感受导致片面性的结果,同时为结合人工智能进行深化提供基础。

摘要：亚历山大·麦昆(1969~2010)是一位标志性的、富有想象力的并鼓舞人心的时装设计大师,其不可思议的创作被全世界人铭刻于心。麦昆的戏剧性设计深受比约克、Lady Gaga和蕾哈娜等许多演艺明星的喜欢。这些颇有争议又广受好评的作品,曾帮助麦昆四次赢得"英国年度最佳设计师"。亚历山大·麦昆无疑是一位堪称伟大的服装设计师,其对服装设计独树一帜的理解,改变影响着当今整个时装界。