2021 Fiscal Year Research-status Report
Research on digital drawing to leverage consumers' design ideas in the fashion market
| Project/Area Number |
21K12545
|
|---|
| Research Institution | The University of Shiga Prefecture |
|---|
Principal Investigator |
森下 あおい 滋賀県立大学, 人間文化学部, 教授 (10230111)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 かおり 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (80229955)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | ファッションデザイン / スタイル画 / デジタル / ドローイング / 深層学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
成熟した消費社会において衣服は量的には満たされているがトレンドは複雑化している。膨大な情報の中からデザインについて満足する衣服を選ぶのは容易ではなく、自分の好みに合うものがないという不満が増している。個人対応の衣服の課題に関しては、体形に適合した衣服設計の研究が進められ、デジタルシステムの中で個人の体形に合うボディ作成や型紙作成が可能になった。そしてアパレルでは試着なしで多様な体形に合わせられるパーソナル化した服飾製品のシステムづくりが進んでいる。しかし「個人が求めるデザイン」の研究は未着手である。
こうした衣服研究の動向のなかで、本研究はスタイル画の表現をデジタルな技術としてファッションデザインに導入し、衣服の感性価値の有用性を活かした個人の視点による衣服デザイン創造を支援するための研究を行う。つまり個人が描画から衣服のデザインを作成できるファッションデザインの支援システムを開発する。これにより簡単なドローイングから感性情報が整理されたスタイル画および実物画像を予測し「個人が求めるデザイン」を、衣服生産へと実現させる。本課題は、急速に進むデジタル環境に適応した個人主導の衣服デザインの創出と、その社会的な実用を目指すこれからの衣服開発の基盤技術をなすものである。。
初年度は、感性情報を含むスタイル画のデータベースを構築するために、1970年～2020年のファッションデザインコンテストに応募されたドローイングを収集した。そして描画の表現について主としてシルエットラインを観察、特徴ごとに分類した。次の段階は、個々のスタイル画が何を表現しているのかについての分析を進める。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
衣服の色彩や素材、イメージや形態を総合的に表現するスタイル画では、デザイナーは描くことでアイデアを熟成させる。そしてデザインの情報を第三者に伝えるため、デザイナーは衣服や人体のプロポーションを訴求力をもって描いている。その中でも線画の表現が全体の印象に果たす役割は極めて大きい。またスタイル画を描く際には、浮かんだアイデアを手早くスケッチしながら、形態やイメージをさまざまに変化させて検討し、最終的なデザインに表現する。こうしたプロセスは、鉛筆、マーカー、水彩、色鉛筆等による、手描きが主に行われてきた。しかし近年は、パソコン上でデジタルデザイン画の表現が多くなっている。デジタル画では単体の画材を使うだけではなく、多様な画材を表現できるペンツールを使うことで、素材の質感を短時間で容易に表現することが可能である。
本研究においては、手描きのデザイン画からデジタル画に変換する技術を検討するため、初年度としては、スタイル画における表現方法の「手描き」と「デジタル画」について着目し、それぞれの特徴を観察した。高精度の感性的ドローイングデータベースの構築のために、手描きのスタイル画については、著名なコンテストからスタイル画とその実物写真、およびポートフォリオ（説明文等）を収集した。デジタル画については、日本では近年のテキストが少ないため、新しいデジタル画のテキストが多く出版されている中国のテキストを参考に選んだ。これらのスタイル画について、線そのものの特徴を把握するために、手描きのスタイル画をデジタル画面上でトレースし、複数のペンの種類に描き分けて手描きとデジタル画の各々についての観察と分析を行った。
|
| Strategy for Future Research Activity |
スタイル画の描画が表す印象を適切な感性用語で表現して行う着装予測は、スタイル画に関する重要な課題のひとつであるが、シルエットのみを記述する従来的な手法では精度に限界があった。
本研究では、手描きとデジタル画の描き方の特徴の詳細を把握するため、スタイル画を描く過程を記録しそのプロセスについても分析を行う。そして画像を入力データとして、より高精度の予測が可能なディープモデルの構築に向けた準備を行う。
|
| Causes of Carryover |
mamama
|
Research Products
(1 results)
