Style3D fa progredire l’intelligenza artificiale nel settore della moda, dalla generazione di contenuti ai flussi di lavoro integrati per lo sviluppo del prodotto

Style3D

EQS Newswire / 02.09.2026 / 04:45 CET/CEST

MONACO DI BAVIERA, GERMANIA – Media OutReach Newswire – 2 settembre 2026 – Style3D integra l'intelligenza artificiale generativa, la tecnologia 3D e i dati strutturati sui prodotti per aiutare i team del settore della moda a passare dalle idee a flussi di lavoro integrati, dalla progettazione allo sviluppo, dai contenuti alla produzione.

Un esempio è GarmageNet, sviluppato da Style3D Research in collaborazione con l'Università di Zhejiang, l'Università Jiao Tong di Shanghai e l'Università di Scienze e Tecnologia di Zhejiang. Pubblicato su *ACM Transactions on Graphics* e presentato al SIGGRAPH Asia 2025, l'articolo affronta una sfida fondamentale nel campo dell'intelligenza artificiale applicata alla moda: collegare i modelli 2D alle forme tridimensionali dei capi di abbigliamento.

Il framework integra sagome dei cartamodelli, geometria 3D e informazioni di cucitura in una rappresentazione unificata. Accetta come input testi, schizzi, immagini, cartamodelli o nuvole di punti e li trasforma in asset strutturati, ricostruendo le relazioni di cucitura e predisponendo la simulazione fisica. In questo modo, supporta l'esplorazione del design, la realizzazione di campioni digitali e le attività di modifica. Collegando gli input ai cartamodelli, alle relazioni di cucitura e alla simulazione, GarmageNet illustra come l'intelligenza artificiale applicata alla moda possa diventare parte integrante di un flusso di lavoro integrato per lo sviluppo dei prodotti, anziché rimanere uno strumento isolato per la generazione di immagini.

GarmageNet si avvale del supporto di GarmageSet, un dataset composto da 14.801 capi di abbigliamento realizzati da professionisti. Nelle valutazioni riportate nell'articolo, GarmageJigsaw ha raggiunto una precisione del 99,16% e un recall del 97,13% nell'identificazione dei punti di cucitura. GarmageNet ha raggiunto un tasso di successo nell'inizializzazione della simulazione pari al 91,41% su 150 cartamodelli complessi, con un tempo di inferenza riportato di circa otto secondi per capo nelle condizioni di prova dello studio.

La ricerca riflette le competenze di Style3D nei settori della simulazione di oggetti deformabili, della deformazione dei capi di abbigliamento, nei tessuti digitali e nei flussi di lavoro assistiti dall'intelligenza artificiale. Style3D dispone di un'organizzazione di ricerca e sviluppo (R&&) ampia e specializzata e ha pubblicato oltre 30 articoli in occasione di conferenze quali SIGGRAPH, SIGGRAPH Asia, CVPR, NeurIPS e 3DV.

Al 28 luglio 2026, Style3D deteneva 106 brevetti concessi in tutto il mondo, di cui 58 brevetti di invenzione e 12 concessi in Europa e negli Stati Uniti, con ulteriori 155 domande di brevetto di invenzione in attesa di concessione. Gestisce inoltre un centro di ricerca e sviluppo (R&D) all'estero, in Germania.

Le tecnologie di intelligenza artificiale e 3D di Style3D vengono già applicate in diversi flussi di lavoro dei clienti. Il marchio tedesco di abbigliamento maschile OLYMP utilizza Style3D e Assyst per integrare cartamodelli 2D, simulazioni 3D, visualizzazione e showroom digitali. L'azienda riferisce di sviluppare nuovi modelli in pochi giorni anziché in settimane, riducendo il numero di campioni fisici e migliorando la comunicazione tra i reparti di progettazione, vendite e produzione.

Come ha dichiarato Eric Liu, amministratore delegato di Style3D, a Just-style: «L'evoluzione più importante riguarda gli agenti». "Li utilizziamo per integrare e collegare competenze diverse." Style3D sta promuovendo un flusso di lavoro integrato nel settore della moda, in cui agenti basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di coordinare i dati di prodotto, la progettazione 3D, la simulazione, la creazione di contenuti e la preparazione alla produzione, mentre i team umani mantengono la responsabilità creativa e operativa.

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News Source: Style3D

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