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衬衫个性化定制纸样设计自动生成系统专家知识研究综述报告
随着人们对个性化服装需求的不断增加，越来越多的衣服定制平台出现在市场上。这些平台通常提供定制衬衫的服务。在衬衫定制过程中，纸样设计是不可或缺的一个步骤。纸样设计可以保证衣服对身体的合适度和整体外观。
然而，传统纸样设计需要手工完成，这个过程一般需要考虑很多因素，例如人体工程学、穿着过程中的行动自由度等等。这导致了纸样设计的难度和成本都较高，难以满足个性化定制的需求。因此，一些研究者开始尝试利用计算机辅助的纸样设计系统，来提高纸样设计的效率和准确性。
现有的纸样设计自动生成系统可以分为两类：基于规则的系统和基于机器学习的系统。基于规则的系统通常将熟练的裁缝经验转换成规则，然后通过计算机的快速计算和模拟，以自动化方式产生纸样设计。这类系统可以快速定制重复性高的基本款衬衫，但是难以满足个性化的需求。另外，尽管这类系统在纸样设计效率上有所提高，但是人体工程学和穿着过程中的行动自由度等因素并不完全准确。因此，对于一些个性化的需求，这类系统并不适用。
而基于机器学习的系统则是利用大量的衣服和人体数据，通过算法学习纸样的设计和裁剪规律，并在新的纸样设计中使用学习到的规律。这类系统的优点是可以准确地考虑到人体工程学和穿着自由度等因素。并且，随着数据集的增加，这类系统能够不断提高准确性。例如，谷歌的AutoML系统就可以根据海量的数据集和机器学习算法来建立模型，从而实现自动化的任务处理。
在基于机器学习的纸样设计自动生成系统中，除了学习算法之外，穿着过程中的行动自由度和人体工程学的建模也是非常重要的。为了模拟穿着过程中的运动，一些研究者使用了基于动力学的模拟方法。例如，基于三维人体扫描和仿真的系统可以根据人体测量数据和定制要求，生成合适的纸样以及对应的3D衣服。
总之，利用计算机进行个性化衣服定制已经成为现实，其中纸样设计作为非常重要的部分，正在得到越来越多的关注。而基于机器学习的纸样设计自动生成系统将大大提高纸样设计的效率和准确性，在未来有着广阔的应用前景。