设计师劳拉·奇维蒂（Laura Civetti）希望服装不再仅仅是身体穿戴的物品，而是能与身体产生协作的伙伴。她的最新项目"自适应系统"（Adaptive System）是一种"数据驱动的服装研究方法"，它将生理和生物力学数据——包括出汗、姿势、皮肤敏感度、身体曲率、日晒情况等——融入服装设计，并通过3D打印再现最终成果。"服装不再是覆盖身体的东西，而是与身体共存的事物，"奇维蒂表示。
自适应系统。 图片由劳拉·奇维蒂提供。
将身体数据解读为服装设计
奇维蒂与研究伙伴胡安·丹尼尔·卡布雷拉·科博（Juan Daniel Cabrera Cobo）合作，构建了一个概念验证算法，该算法能将穿戴者的身体数据直接转化为设计决策。正如她所说，针对特定问题的工具已经存在，例如针对特定皮肤状况调整的材料，或为特定生理需求构建的设备，但"目前尚无一种统一的设计方法，能够将多参数的身体数据转化为设计决策。"
"自适应系统"正是两人对这一缺失框架的尝试：它将色彩映射与计算设计相结合，根据数据选择材料和几何形状，并可通过3D打印制造。这款与Stratasys合作生产的概念验证作品是一件分层、网格状的上衣，其结构根据模拟生理数据的颜色编码映射图进行调整：曲率以黑白显示，日晒以蓝色显示，出汗以黄色和橙色显示。这不是一件有人会穿着去办事的衣服，但这并非重点——它是对一种设计逻辑的展示，而非一件成品。"该方法通过将生理、生物力学和美学需求整合到一个计算工作流程中，有助于实现一种更以身体为中心的时装设计方法，"奇维蒂写道。
个性化：应对时尚业过度生产问题的策略
奇维蒂对这项研究重要性的阐述超越了合身与美学范畴："该框架可能支持更可持续的生产模式，因为增强个性化有助于减少过度生产、库存积压和材料浪费——这些仍然是时尚行业面临的重大挑战。"这既是一种战略押注，也是一种设计理念：根据个人数据而非标准尺码制造的服装，无需大批量生产并寄希望于足够多的销量。
自适应系统。 图片由劳拉·奇维蒂提供。
从身体数据到设计决策
奇维蒂和卡布雷拉·科博所构建的核心是一个转换层：一种算法，它能接收生理输入，并输出关于服装在何处应更密实、更轻薄、更硬挺或更通透的具体决策，而无需人工设计师逐项权衡。奇维蒂指出，这正是目前尚无标准解决方案的空白：针对单个生理问题的工具很多，但缺乏一种共享的方法论，能将多种身体数据同时转化为一个连贯的设计。时尚界已经对这一理念的某些部分进行了尝试。在Balenciaga 2018秋冬系列中，创意总监德姆纳·格瓦萨利亚（Demna Gvasalia）对其模特的身体进行了3D扫描，并直接根据这些数据对夹克进行数字剪裁，将结构简化为仅剩侧缝和袖窿两条接缝——这是一个由扫描数据促成而非打版师手绘的设计决策。
荷兰设计师艾里斯·范·赫本（Iris van Herzen）通过其"数据尘埃"（Data Dust）技术将相关理念推得更远，在该技术中，服装部件根据计算算法进行激光切割，算法本身生成参数化图案，让算法决定几何形状，而非事后应用。这两个例子仍然始于单一输入——身体扫描或参数化规则——而非奇维蒂试图整合到一个工作流程中的多参数生理数据混合体。这正是她所指出的差异：时尚界有大量算法能从单一数据源生成一种设计决策。但据她所言，目前尚不存在一种算法能同时接收多种身体数据，并让它们共同塑造一件完整的服装。
来源：中国3D打印网编译文章！
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