張 莉，許 君，馬大力，蔣 蕾，洪 巖

(1.天津工業(yè)大學 紡織科學與工程學院，天津 300387； 2.蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021)

伴隨工業(yè)4.0的蓬勃發(fā)展，“數(shù)字孿生”技術出現(xiàn)，這是一種具有實時同步、忠實映射、高保真度特性且能夠實現(xiàn)物理世界與信息世界交融的可視化技術手段[1]。該技術在服裝智能工廠、虛擬試衣等領域得到了廣泛應用。虛擬試衣作為服裝CAD技術之一，可以實現(xiàn)對服裝的展示、預測、設計、打版、模擬和評價。這一技術在改善服裝尺寸、減少樣品生產成本、縮短產品研發(fā)周期等方面具有重要作用。基于以上優(yōu)勢，近些年相繼出現(xiàn)多款虛擬試衣軟件，如美國PGM公司的3DRunway、法國Lectra公司的Modaris 3D Fit、新加坡Brozwear公司的Lotta[2]、德國公司Assyst GmbH的Vidya、浙江凌迪數(shù)字科技公司的Style3D和韓國CLO Virtual Fashion公司的Clo3D等，結合服裝設計與工程、人體工效學等知識，虛擬試衣技術的相關研究工作出現(xiàn)了多樣化發(fā)展趨勢[3]，評價不同軟件的虛擬試衣功能具有現(xiàn)實意義。

在服裝CAD技術評價體系研究中，虞紫英等[4]、李旭[5-6]、鄭容等[7]提出從用戶體驗角度對服裝CAD軟件進行分析評價，針對軟件基本功能和特色功能構建評價體系，該體系優(yōu)點是評價指標的選擇具有專業(yè)性，缺點是指標賦值缺乏客觀性。高維等[8-9]采用數(shù)學模型對服裝CAD軟件進行綜合分析，使用層次分析法(AHP)和數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)，從軟件功能、操作、費用和供應商等角度建立評價體系，其缺點是指標數(shù)據(jù)算法相對較復雜。服裝CAD系統(tǒng)類型較多，包括款式CAD、面料CAD、三維試衣CAD以及放碼排料CAD等，目前沒有針對虛擬試衣技術建立評價體系并進行量化分析的相關研究。此外，近年來客觀評價法，即熵權-TOPSIS(Entropy - Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, Entropy-TOPSIS)廣泛應用于各個領域的綜合性評價，包含紡織服裝領域的評價決策問題[10]。熵權-TOPSIS法在服裝企業(yè)倉儲績效[11]和服裝企業(yè)節(jié)能環(huán)保[12]綜合質量評價模型中的應用，得到了較為客觀的評價結果。

市場研發(fā)的虛擬試衣軟件主要有三維虛擬試衣、服裝和環(huán)境渲染、虛擬模特走秀等功能，其中三維虛擬試衣是軟件的核心功能，包括2D制版、3D服裝模擬、服裝合體性檢查等。此外，當前各個虛擬試衣軟件的服裝建模和實際應用依然存在較大差距，一是由于服裝仿真、人體建模與二者交互模擬的算法結構復雜；二是人體試衣三維形態(tài)建模目標具有多樣化特點。因此，當企業(yè)、高校、研究機構面對多個虛擬試衣軟件時，難以做出準確的評價和決策。

綜上問題，本文結合專家主觀評價法和熵權-TOPSIS客觀評價法，建立評價指標體系，對Vidya、Style3D、Clo3D 3款軟件的虛擬試衣功能進行綜合分析。同時，綜合其他服裝CAD技術評價法和服裝領域評價決策法的優(yōu)點，針對多個試衣軟件的功能使用現(xiàn)狀以及各類型用戶的需求，得出虛擬試衣軟件功能的評價指標及結果，為服裝領域研究者選擇虛擬試衣軟件、虛擬試衣技術的規(guī)范化以及技術評估提供參考。

1 虛擬試衣功能評價法框架設計

以主觀評價法和客觀評價法相結合的方式建立虛擬試衣功能綜合評價體系。主觀評價法是指通過Vidya、Style3D、Clo3D軟件分別制作同款服裝，依據(jù)服裝的建模經驗提取影響虛擬服裝展示多樣性和模擬效率優(yōu)良性的指標，并進行專家評分得出3款軟件虛擬試衣功能的相關評價?？陀^評價法是將主觀評價法的指標建立為客觀評價指標體系，并統(tǒng)計指標數(shù)據(jù)，應用于熵權-TOPSIS模型中，獲得客觀評價結果。最后將客觀與主觀評價結果進行對比，得出綜合評價結果。通過主客觀評價法對多個虛擬試衣軟件的試衣制作完整度和模擬效果進行綜合分析，針對性建立其相關指標評價體系。虛擬試衣功能評價體系框架流程圖見圖1。

圖1 虛擬試衣功能評價法體系框架

2 虛擬試衣功能主觀評價實驗設計

主觀評價實驗設計了4個步驟。①在相同實驗條件下，分別在Vidya、Style3D和Clo3D 3款軟件使用相同的3D面料和2D樣板，制作虛擬男襯衫，號型為170/84A，M碼，分別記為Ma，Mb，Mc；②分析Vidya、Style3D和Clo3D軟件的虛擬試衣功能特點，得到虛擬服裝展示的相似性和差異性；③建立軟件虛擬試衣功能的評價體系和標準評分量表；④邀請專家依據(jù)評分量表打分，獲得評價數(shù)據(jù)結果，對數(shù)據(jù)結果進行分析。

2.1 基于襯衫制作的虛擬試衣功能研究

為建立相同的研究實驗條件，安裝Vidya、Style3D和Clo3D 3款虛擬試衣軟件。表1為軟件版本和相應的配置參數(shù)。由初始配置版的虛擬試衣軟件完成虛擬襯衫制作。虛擬襯衫制成后的成果展現(xiàn)分為2部分：一是服裝2D樣板，軟件導入的襯衫2D樣板圖如圖2所示；二是3D樣衣模擬，軟件模擬的襯衫3D效果如圖3所示。虛擬襯衫制作過程發(fā)現(xiàn)，3款虛擬軟件在制作襯衫時都包括制版、制作白坯布樣衣、選取面料和輔料以及制作成品樣衣4個步驟，其中二維樣板制作、虛擬服裝展示的基礎材料和虛擬服裝的模擬效果調整處的表現(xiàn)細節(jié)有所不同。

圖2 Vidya、Style3D 和Clo3D的M碼男襯衫2D制版圖

圖3 Vidya、Style3D 和Clo3D的M碼男襯衫樣衣展示

表1 虛擬試衣系統(tǒng)操作的環(huán)境配置表

二維樣板制作。服裝凈樣板可以使用DXF格式樣板文件導入，也可以在軟件的2D制版界面中直接設計[13]。3款軟件都使用這2種方式制作襯衫樣板，其中Vidya要求樣板文件的編碼信息必須攜帶襯衫號型信息，而Style3D和Clo3D則不需要，未設置服裝號型的樣板默認為標準碼服裝樣板。

基礎材料展示。制作虛擬襯衫需要使用虛擬面料、虛擬輔料、虛擬縫紉明線和虛擬模特，而虛擬面料質感受面料紋理屬性和材質屬性控制。3個軟件所含的基礎材料種類不同，導致虛擬服裝體現(xiàn)的質感和風格也不同。如Style3D具有線上資源開放的共享平臺，線上資源可由官方和用戶自由創(chuàng)作并上傳，導致該部分的資源在現(xiàn)實制作或者生產中存在不確定性。軟件的基礎資源建設涵蓋了軟件研發(fā)者初期考慮最具有使用和存在價值的資源庫，是評估軟件虛擬服裝展示多樣性的重要指標。為確保軟件資源的使用便捷性和資源信息的準確性，本文評估軟件初始安裝版本攜帶的基礎資源。

模擬效果調整。使用統(tǒng)一的3D面料，虛擬服裝制作完成后，需要檢查虛擬服裝的2D樣板與3D樣衣縫份長度之差，差值越小，樣衣與樣板差距越小。模擬服裝過程中，需要根據(jù)樣板設計面積大小來調整粒子間距。粒子間距影響虛擬試衣的仿真性和流暢性，數(shù)值越小，模擬性能越高。粒子間距控制服裝建模的網格面數(shù)量，當面料的網格數(shù)量越大時，面料整體棱角鋒利度高，服裝仿真性效果變差，這與各軟件虛擬試衣的建模算法相關。3款軟件在檢查和調整模擬效果時展現(xiàn)的性能有明顯不同。

2.2 主觀評價實驗

主觀評價法[14]是指主體通過感官和經驗遵循評價原則對客體的綜合價值進行評判，在評判前須規(guī)定能夠準確描述客體特性的語言。

2.2.1 專家評價法

專家評價法[15]是一種定性定量化描述的主觀評價方法。首先根據(jù)評價目標要求設定若干個評價指標和評價標準，其次將每個指標分別用由低到高的序號進行標記，各專家依據(jù)評分標準對評價指標給出一定的分值，最后以分值大小決定評價結果。實驗通過制作虛擬男襯衫獲得了3款軟件的感官體驗，汲取有效信息確定虛擬試衣功能的主觀評價指標，對每個指標賦予標準值，形成標準評分量表，組織服裝行業(yè)專家對指標進行打分，最后得出主觀評價結果。

2.2.2 構建主觀評價指標和評分標準

依據(jù)制作虛擬男襯衫的經驗和服裝專業(yè)基礎知識，針對虛擬服裝展示多樣性和模擬效率優(yōu)良性的2項準則，確立相應的主觀評價指標，構建軟件虛擬試衣功能的主觀評分標準。由2.1節(jié)內容得出，3款軟件制作虛擬襯衫的共同特征是通過制作虛擬服裝二維樣板、展示虛擬服裝的基礎材料和調整虛擬服裝的模擬效果完成最終效果的展示。

①虛擬襯衫的二維樣板統(tǒng)一由CAD制版軟件制作導出DXF文件，再導入3款軟件中，無影響虛擬襯衫制作的相關指標。

②虛擬服裝展示的基礎材料包括虛擬面料(面料紋理和材質)、虛擬縫紉明線、虛擬展示臺、虛擬輔料和虛擬模特，共6種材料類別。其中，虛擬面料包括面料紋理和面料材質2個類別，分別影響虛擬服裝的視覺肌理和造型懸垂特性，虛擬縫紉明線的種類為制作虛擬服裝可選擇的縫紉線的類型，其余3個材料亦是相似功能。6種材料的種類越多，越體現(xiàn)試衣功能中虛擬服裝展示的選擇多樣性，因此將該6種材料的種類作為評價的指標。

③調整虛擬服裝的真實模擬效果，將2D樣板與3D樣衣縫份長度一致性、粒子間距極值、網格面數(shù)量和虛擬縫合速率作為評價的指標，其中網格面數(shù)量和虛擬縫合速率指標在相同粒子間距值條件下評估。綜上分析，最終確定10個評價指標。

將這10個指標分別以D1～D10標記。根據(jù)虛擬服裝展示多樣性和模擬效率優(yōu)良性2項原則，D1～D6為影響虛擬服裝展示多樣性的主要指標，D7～D10為影響模擬效率優(yōu)良性的主要指標。評價項目及指標內容和含義如表2所示。對于每個評價指標分別設計5個層級的評分量表，并對各層級進行語義描述規(guī)范，每個層級對于相應分值，分值范圍從-2～2，具體為：-2非常不認可，-1有一些不認可，0一般認可,1較認可，2非常認可，分值大小表示該評價指標對軟件虛擬試衣功能的影響程度。

表2 虛擬試衣功能評價指標設計

2.2.3 專家評分和數(shù)據(jù)處理

邀請3位服裝設計與工程專業(yè)且具備3款虛擬試衣軟件操作經驗的專家進行評分。實驗分為3部分：①實驗開始前，組織課程進行培訓，幫助3位專家理解實驗的各項評價指標[15]，培訓內容包括襯衫的虛擬制作視頻和各項指標的評分標準；②每位專家自行比較和判斷任意一對襯衫之間的差異，并對每個指標評估2次；③評價結束后，取3位專家對單個指標的評估均值作為最終評分。表3為專家對3個軟件各指標的評分量表，其理想評分值為2，表示對軟件的指標功能非常認可。再將表3中D1～D10的數(shù)值與理想評分值2對減，計算出每個評價指標的理想評分差值，得到3個軟件各項評價指標的理想評分差折線圖，如圖4所示。

表3 虛擬試衣功能評價因素的專家評分量表

圖4 專家評分值與理想評分值差距圖

2.2.4 專家評價結果分析

由圖4可知，Vidya有8項差值小于1，Style3D和Clo3D各有2項差值小于1。在D1～D7指標中，Style3D評分差值大于或等于Clo3D；D8～D10指標中，Style3D的評分差值小于或等于Clo3D的評分值。主觀評價結果中，理想評分差反映了不同軟件的虛擬服裝展示多樣性和模擬效率優(yōu)良性的程度，差值越小，專家評價越高。綜上得出3個軟件虛擬試衣功能的主觀評價結論如下：在虛擬服裝功能方面，Vidya比Style3D、Clo3D等多個方面表現(xiàn)出更豐富的虛擬服裝顯示效果，提高了仿真的效率；在虛擬服裝的整體表現(xiàn)力方面，Clo3D技術優(yōu)于Style3D。

3 虛擬試衣功能客觀評價實驗設計

3.1 熵權-TOPSIS模型評價理論基礎

3.1.1 熵權法

熵權法(Entropy Weight Method, EWM)是一種客觀賦權方法，熵值的大小反映指標統(tǒng)計數(shù)據(jù)中包含的信息量[16],熵值可以幫助評價主體，進一步判斷指標的重要程度。通過EWM得到的數(shù)值是本文評價指標的權重依據(jù)。相對于主觀賦權法，EWM具有更高的準確性、更強的客觀性和更好的適應性[18]。由于EWM僅能得出權重值，因此需要結合其它評價法進行綜合評價。

3.1.2 TOPSIS法

TOPSIS是一種逼近理想解排序的綜合評價法，又稱為優(yōu)劣解距離法。在諸多的評價方法中，傳統(tǒng)的TOPSIS評價法具有以下優(yōu)點：對原始數(shù)據(jù)的信息利用最充分，數(shù)據(jù)分布、樣本含量和指標限制不嚴格，數(shù)據(jù)計算簡單易行，且計算結果能精確反映各評價目標之間的差距[16-17]，但傳統(tǒng)TOPSIS評價法的賦權方式具有較強的主觀性，結合熵值賦權法可以有效減少綜合評價中的主觀性。

3.2 評價指標體系

主觀評價指標體系是綜合主觀法和客觀法評價軟件虛擬試衣功能的橋梁。根據(jù)全面、科學和可得性等熵權-TOPSIS法的指標確定原則[17]，虛擬試衣功能的評價指標體系由一級指標和二級指標組成，其涵義如表2所示。

3.3 建立客觀評價模型

3.3.1 評價模型建立基本步驟

評價模型的指標體系根據(jù)已知的主觀評價指標構建，二級指標為評價軟件虛擬試衣技術功能的指標，個數(shù)為n，故指標集為D=(D1,D2,…,Dn)，其中選擇目標數(shù)量為m，對象集為M=(M1,M2,…,Mm)，選擇對象Mi對應指標Dj的值記為xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)，在此基礎上構建原始矩陣X為：

(1)

采用極差化法對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，消除指標量綱不同對選擇目標的影響，使數(shù)據(jù)樣本口徑統(tǒng)一，合理化構建標準化矩陣R=(rij)m×n。式(2)是正向指標Dj數(shù)據(jù)處理的計算公式；式(3)是負向指標Dj數(shù)據(jù)處理的計算公式。歸一化(正向化)處理公式和標準化矩陣如下：

(2)

(3)

(4)

構建加權矩陣-熵值計算，將得到的權重矩陣W與無量綱化矩陣R相乘，得到規(guī)范化加權決策矩陣V=W×R。

計算第j項指標下，第i個評價對象的特征比重gij：

(5)

計算j項指標下熵值ej：

(6)

當gij=0或者gij=1時，認為gijln(gij)=0；ej的值不能大于1，lnm必須大于0。

計算第j項指標下的差異系數(shù)dj：

dj=1-ej

(7)

計算各指標的熵權構成權重矩陣W：

(8)

構建規(guī)范化加權矩陣V=R×W，記rij×wi=vij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n):

(9)

計算正負理想解和選擇目標與正負理想解的距離：

計算正理想解與負理想解，式(10)是正向指標Dj數(shù)據(jù)處理的計算公式，式(11)是負向指標Dj數(shù)據(jù)處理的計算公式：

(10)

(11)

計算選擇目標與正負理想解的距離。式(12)是計算選擇目標與正理想解Sj+的距離公式。式(13)是計算選擇目標與負理想解Sj-的距離公式。

(12)

(13)

計算相對貼近度ηi：

(14)

3.3.2 模型評價指標數(shù)據(jù)

各項指標的具體數(shù)據(jù)見表4。虛擬服裝展示多樣性的指標是3個軟件共同使用的參數(shù)，參數(shù)的評估數(shù)據(jù)來自于軟件初始安裝的配置數(shù)值，模擬效率優(yōu)良性的指標數(shù)據(jù)在襯衫模擬性能的最佳狀態(tài)下采集。3款軟件的面料屬性都有獨立的測試方式，但核心測試性能是面料的面密度、厚度、拉伸性和彎曲性[18-19]。虛擬襯衫使用該4項性能相同的3D面料。評價指標個數(shù)n為10，評價目標個數(shù)m為3。

表4 虛擬試衣評價指標值

3.3.3 模型評價結果分析

依據(jù)熵權算法，計算得到各指標權重值如表5所示，綜合評價結果如表6所示。

表5 評價指標熵權值

通過分析D1～D6權重值，發(fā)現(xiàn)面料紋理、面料材質、縫紉明線種類3個指標所提供的信息量較大，被賦予較大的指標權重。權重值越大表示該評價指標對評價結果的影響越大，同時也表示軟件提供的該指標數(shù)據(jù)波動幅度越大。服裝展示完整性指標皆為數(shù)值越高越好的正向指標，η值越大排名越高。因此在服裝展示完整性評價上，表6顯示排名依次是Vidya、Clo3D和Style3D。該排名表示，首先Vidya的虛擬服裝展示多樣性最強，比Clo3D和Style3D具備更多的類別選擇和虛擬展示形式的特征細節(jié)；其次Clo3D比Style3D更注重于虛擬服裝的展示完整性，綜合表現(xiàn)能力更強。在虛擬服裝展示多樣性的客觀評價與主觀評價得到的結論相一致。

表6 虛擬試衣功能客觀評價結果表

D7～D10的權重值表示，對軟件虛擬試衣功能的模擬效率優(yōu)良性進行評價時，網格面數(shù)量(10粒子間距)D8、虛擬縫合速率D10在所有指標中所占權重比較大，分別是W(D8)=0.424 5、W(D10)=0.203 8。因此服裝3D模擬中精化3D網格、提高模擬速率是提升虛擬試衣功能的重要技術點，包含的信息變化量較大。服裝模擬效率優(yōu)良性評價中，相對貼近度η值為負向指標，即指標數(shù)據(jù)越低性能越好，η值越小排名越高。表6顯示模擬效率優(yōu)良性的排名依次是Vidya、Style3D和Clo3D。該排名表明，Vidya的綜合評價模擬效果強，其虛擬面料模擬算法比Style3D和Clo3D更精確，虛擬服裝與樣板設計誤差最??；Style3D的虛擬縫合算法最優(yōu)，其中，分析虛擬縫合速率指標發(fā)現(xiàn)Style3D的虛擬縫合效率高于Vidya和Clo3D；綜合評價余下指標，Style3D的模擬效率優(yōu)良性高于Clo3D。此結論與主觀評價模擬效率優(yōu)良性的結論相同。

4 結 論

主觀法結合熵權-TOPSIS客觀法綜合評價軟件的虛擬試衣功能是一種新的嘗試，本文對Vidya、Style3D和Clo3D 3個軟件的虛擬試衣功能進行綜合評價后，得出以下結論：

①依據(jù)虛擬襯衫制作經驗得出評價指標，選擇專家評價法進行評價。該法有效提高了評價軟件虛擬試衣功能的全面性和精準性。得到結論：Vidya的虛擬試衣功能綜合性能評價最高，Clo3D虛擬服裝展示多樣性較Style3D豐富，Style3D服裝模擬仿真效率較Clo3D突出。

②依據(jù)主觀評價指標建立客觀評價體系，使用熵權-TOPSIS評價模型得出的結論與主觀評價結論一致，驗證了該評價體系的有效性和綜合評價軟件虛擬試衣功能的科學性。因此，熵權-TOPSIS客觀評價法可以為院校教學、企業(yè)展示和個體用戶設計選擇虛擬試衣技術時提供參考。

③熵值賦權法的權重值由指標數(shù)據(jù)變化影響，未來需要將更多的評價因素和樣本數(shù)據(jù)引入模型，挖掘更有價值的信息，從而提高模型的準確性和合理性。此外，軟件購置經濟儲備量、安裝該軟件所需配置實驗室、社會滿意度等更深層次的研究，亦可以作為主客觀參數(shù)引入虛擬試衣的評價體系，進一步提供評價模型的深度。