文=林怡萱

日前（8月6日），麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究人員在一篇新發表的論文中提出了全新的簡化針織流程的系統和設計工具，希望透過此系統工具的推出，讓無需有相關編程專業知識的大眾也能夠使用。

InverseKnit神經逆編織系統 圖片辨識織紋直接轉換成編程指令

在其中一篇論文中，該團隊創立了一個名為“InverseKnit”的系統，這個神經逆編織系統能將圖像轉換成編程指令，使用者只需拍攝欲呈現的針織織紋的真實照片，透過AI計算演算法學習織法，並交叉辨識後，將圖案轉換為指令，自動完成計算統計後，再輸入自動針織機織造。而InverseKnit系統在該團隊測試下有高達94％機率計算出正確的指令，但目前編織數據集的樣本數量尚不足，且僅能使用特定的壓克力紗織造，團隊正積極擴增樣本數據，並測試不同的材料，使系統未來能夠更加靈活且大規模的運用，未來有望此系統的普及能夠提升製造效率和解決浪費問題。

source：MIT

針織輔助工具 CADKnit

而另一篇論文中，還提出一個新的針織輔助工具“CADKnit”，搭配前段提到的InverseKnit逆編織系統，以電腦輔助設計與照片編輯技術為主，以２Ｄ圖像為輔，讓普通使用者自行設定針織設計模板。讓無相關設計經驗與專業知識的人能夠快速上手，用戶只需在同一個介面中製作設計，將在InverseKnit系統做好的編程，放置於CADKnit上設定模版、調整尺寸與形狀，解決了複雜的轉換負擔，而這點是其他設計軟體目前還無法達成的。
該團隊更找來了非專業使用者測試CADKnit的可用性，測試結果發現，初使用者表示在工具操作上相當容易，並成功地製作了多個針織樣品，如襪子、毛帽等。

但CADKnit目前僅適用於簡單的樣式，如果像是不同裁片間複雜的接口（如毛衣身片與袖子的連接）在CADKnit下製作出來的效果不甚理想，且目前CADKnit僅能使用一根紗線織造。雖說直至目前為止，還有許多待改善的地方，但全服裝訂製已是未來趨勢。