张 莉，许 君，马大力，蒋 蕾，洪 岩

(1.天津工业大学 纺织科学与工程学院，天津 300387； 2.苏州大学 纺织与服装工程学院，江苏 苏州 215021)

伴随工业4.0的蓬勃发展，“数字孪生”技术出现，这是一种具有实时同步、忠实映射、高保真度特性且能够实现物理世界与信息世界交融的可视化技术手段[1]。该技术在服装智能工厂、虚拟试衣等领域得到了广泛应用。虚拟试衣作为服装CAD技术之一，可以实现对服装的展示、预测、设计、打版、模拟和评价。这一技术在改善服装尺寸、减少样品生产成本、缩短产品研发周期等方面具有重要作用。基于以上优势，近些年相继出现多款虚拟试衣软件，如美国PGM公司的3DRunway、法国Lectra公司的Modaris 3D Fit、新加坡Brozwear公司的Lotta[2]、德国公司Assyst GmbH的Vidya、浙江凌迪数字科技公司的Style3D和韩国CLO Virtual Fashion公司的Clo3D等，结合服装设计与工程、人体工效学等知识，虚拟试衣技术的相关研究工作出现了多样化发展趋势[3]，评价不同软件的虚拟试衣功能具有现实意义。

在服装CAD技术评价体系研究中，虞紫英等[4]、李旭[5-6]、郑容等[7]提出从用户体验角度对服装CAD软件进行分析评价，针对软件基本功能和特色功能构建评价体系，该体系优点是评价指标的选择具有专业性，缺点是指标赋值缺乏客观性。高维等[8-9]采用数学模型对服装CAD软件进行综合分析，使用层次分析法(AHP)和数据包络分析法(DEA)，从软件功能、操作、费用和供应商等角度建立评价体系，其缺点是指标数据算法相对较复杂。服装CAD系统类型较多，包括款式CAD、面料CAD、三维试衣CAD以及放码排料CAD等，目前没有针对虚拟试衣技术建立评价体系并进行量化分析的相关研究。此外，近年来客观评价法，即熵权-TOPSIS(Entropy - Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, Entropy-TOPSIS)广泛应用于各个领域的综合性评价，包含纺织服装领域的评价决策问题[10]。熵权-TOPSIS法在服装企业仓储绩效[11]和服装企业节能环保[12]综合质量评价模型中的应用，得到了较为客观的评价结果。

市场研发的虚拟试衣软件主要有三维虚拟试衣、服装和环境渲染、虚拟模特走秀等功能，其中三维虚拟试衣是软件的核心功能，包括2D制版、3D服装模拟、服装合体性检查等。此外，当前各个虚拟试衣软件的服装建模和实际应用依然存在较大差距，一是由于服装仿真、人体建模与二者交互模拟的算法结构复杂；二是人体试衣三维形态建模目标具有多样化特点。因此，当企业、高校、研究机构面对多个虚拟试衣软件时，难以做出准确的评价和决策。

综上问题，本文结合专家主观评价法和熵权-TOPSIS客观评价法，建立评价指标体系，对Vidya、Style3D、Clo3D 3款软件的虚拟试衣功能进行综合分析。同时，综合其他服装CAD技术评价法和服装领域评价决策法的优点，针对多个试衣软件的功能使用现状以及各类型用户的需求，得出虚拟试衣软件功能的评价指标及结果，为服装领域研究者选择虚拟试衣软件、虚拟试衣技术的规范化以及技术评估提供参考。

1 虚拟试衣功能评价法框架设计

以主观评价法和客观评价法相结合的方式建立虚拟试衣功能综合评价体系。主观评价法是指通过Vidya、Style3D、Clo3D软件分别制作同款服装，依据服装的建模经验提取影响虚拟服装展示多样性和模拟效率优良性的指标，并进行专家评分得出3款软件虚拟试衣功能的相关评价。客观评价法是将主观评价法的指标建立为客观评价指标体系，并统计指标数据，应用于熵权-TOPSIS模型中，获得客观评价结果。最后将客观与主观评价结果进行对比，得出综合评价结果。通过主客观评价法对多个虚拟试衣软件的试衣制作完整度和模拟效果进行综合分析，针对性建立其相关指标评价体系。虚拟试衣功能评价体系框架流程图见图1。

图1 虚拟试衣功能评价法体系框架

2 虚拟试衣功能主观评价实验设计

主观评价实验设计了4个步骤。①在相同实验条件下，分别在Vidya、Style3D和Clo3D 3款软件使用相同的3D面料和2D样板，制作虚拟男衬衫，号型为170/84A，M码，分别记为Ma，Mb，Mc；②分析Vidya、Style3D和Clo3D软件的虚拟试衣功能特点，得到虚拟服装展示的相似性和差异性；③建立软件虚拟试衣功能的评价体系和标准评分量表；④邀请专家依据评分量表打分，获得评价数据结果，对数据结果进行分析。

2.1 基于衬衫制作的虚拟试衣功能研究

为建立相同的研究实验条件，安装Vidya、Style3D和Clo3D 3款虚拟试衣软件。表1为软件版本和相应的配置参数。由初始配置版的虚拟试衣软件完成虚拟衬衫制作。虚拟衬衫制成后的成果展现分为2部分：一是服装2D样板，软件导入的衬衫2D样板图如图2所示；二是3D样衣模拟，软件模拟的衬衫3D效果如图3所示。虚拟衬衫制作过程发现，3款虚拟软件在制作衬衫时都包括制版、制作白坯布样衣、选取面料和辅料以及制作成品样衣4个步骤，其中二维样板制作、虚拟服装展示的基础材料和虚拟服装的模拟效果调整处的表现细节有所不同。

图2 Vidya、Style3D 和Clo3D的M码男衬衫2D制版图

图3 Vidya、Style3D 和Clo3D的M码男衬衫样衣展示

表1 虚拟试衣系统操作的环境配置表

二维样板制作。服装净样板可以使用DXF格式样板文件导入，也可以在软件的2D制版界面中直接设计[13]。3款软件都使用这2种方式制作衬衫样板，其中Vidya要求样板文件的编码信息必须携带衬衫号型信息，而Style3D和Clo3D则不需要，未设置服装号型的样板默认为标准码服装样板。

基础材料展示。制作虚拟衬衫需要使用虚拟面料、虚拟辅料、虚拟缝纫明线和虚拟模特，而虚拟面料质感受面料纹理属性和材质属性控制。3个软件所含的基础材料种类不同，导致虚拟服装体现的质感和风格也不同。如Style3D具有线上资源开放的共享平台，线上资源可由官方和用户自由创作并上传，导致该部分的资源在现实制作或者生产中存在不确定性。软件的基础资源建设涵盖了软件研发者初期考虑最具有使用和存在价值的资源库，是评估软件虚拟服装展示多样性的重要指标。为确保软件资源的使用便捷性和资源信息的准确性，本文评估软件初始安装版本携带的基础资源。

模拟效果调整。使用统一的3D面料，虚拟服装制作完成后，需要检查虚拟服装的2D样板与3D样衣缝份长度之差，差值越小，样衣与样板差距越小。模拟服装过程中，需要根据样板设计面积大小来调整粒子间距。粒子间距影响虚拟试衣的仿真性和流畅性，数值越小，模拟性能越高。粒子间距控制服装建模的网格面数量，当面料的网格数量越大时，面料整体棱角锋利度高，服装仿真性效果变差，这与各软件虚拟试衣的建模算法相关。3款软件在检查和调整模拟效果时展现的性能有明显不同。

2.2 主观评价实验

主观评价法[14]是指主体通过感官和经验遵循评价原则对客体的综合价值进行评判，在评判前须规定能够准确描述客体特性的语言。

2.2.1 专家评价法

专家评价法[15]是一种定性定量化描述的主观评价方法。首先根据评价目标要求设定若干个评价指标和评价标准，其次将每个指标分别用由低到高的序号进行标记，各专家依据评分标准对评价指标给出一定的分值，最后以分值大小决定评价结果。实验通过制作虚拟男衬衫获得了3款软件的感官体验，汲取有效信息确定虚拟试衣功能的主观评价指标，对每个指标赋予标准值，形成标准评分量表，组织服装行业专家对指标进行打分，最后得出主观评价结果。

2.2.2 构建主观评价指标和评分标准

依据制作虚拟男衬衫的经验和服装专业基础知识，针对虚拟服装展示多样性和模拟效率优良性的2项准则，确立相应的主观评价指标，构建软件虚拟试衣功能的主观评分标准。由2.1节内容得出，3款软件制作虚拟衬衫的共同特征是通过制作虚拟服装二维样板、展示虚拟服装的基础材料和调整虚拟服装的模拟效果完成最终效果的展示。

①虚拟衬衫的二维样板统一由CAD制版软件制作导出DXF文件，再导入3款软件中，无影响虚拟衬衫制作的相关指标。

②虚拟服装展示的基础材料包括虚拟面料(面料纹理和材质)、虚拟缝纫明线、虚拟展示台、虚拟辅料和虚拟模特，共6种材料类别。其中，虚拟面料包括面料纹理和面料材质2个类别，分别影响虚拟服装的视觉肌理和造型悬垂特性，虚拟缝纫明线的种类为制作虚拟服装可选择的缝纫线的类型，其余3个材料亦是相似功能。6种材料的种类越多，越体现试衣功能中虚拟服装展示的选择多样性，因此将该6种材料的种类作为评价的指标。

③调整虚拟服装的真实模拟效果，将2D样板与3D样衣缝份长度一致性、粒子间距极值、网格面数量和虚拟缝合速率作为评价的指标，其中网格面数量和虚拟缝合速率指标在相同粒子间距值条件下评估。综上分析，最终确定10个评价指标。

将这10个指标分别以D1～D10标记。根据虚拟服装展示多样性和模拟效率优良性2项原则，D1～D6为影响虚拟服装展示多样性的主要指标，D7～D10为影响模拟效率优良性的主要指标。评价项目及指标内容和含义如表2所示。对于每个评价指标分别设计5个层级的评分量表，并对各层级进行语义描述规范，每个层级对于相应分值，分值范围从-2～2，具体为：-2非常不认可，-1有一些不认可，0一般认可,1较认可，2非常认可，分值大小表示该评价指标对软件虚拟试衣功能的影响程度。

表2 虚拟试衣功能评价指标设计

2.2.3 专家评分和数据处理

邀请3位服装设计与工程专业且具备3款虚拟试衣软件操作经验的专家进行评分。实验分为3部分：①实验开始前，组织课程进行培训，帮助3位专家理解实验的各项评价指标[15]，培训内容包括衬衫的虚拟制作视频和各项指标的评分标准；②每位专家自行比较和判断任意一对衬衫之间的差异，并对每个指标评估2次；③评价结束后，取3位专家对单个指标的评估均值作为最终评分。表3为专家对3个软件各指标的评分量表，其理想评分值为2，表示对软件的指标功能非常认可。再将表3中D1～D10的数值与理想评分值2对减，计算出每个评价指标的理想评分差值，得到3个软件各项评价指标的理想评分差折线图，如图4所示。

表3 虚拟试衣功能评价因素的专家评分量表

图4 专家评分值与理想评分值差距图

2.2.4 专家评价结果分析

由图4可知，Vidya有8项差值小于1，Style3D和Clo3D各有2项差值小于1。在D1～D7指标中，Style3D评分差值大于或等于Clo3D；D8～D10指标中，Style3D的评分差值小于或等于Clo3D的评分值。主观评价结果中，理想评分差反映了不同软件的虚拟服装展示多样性和模拟效率优良性的程度，差值越小，专家评价越高。综上得出3个软件虚拟试衣功能的主观评价结论如下：在虚拟服装功能方面，Vidya比Style3D、Clo3D等多个方面表现出更丰富的虚拟服装显示效果，提高了仿真的效率；在虚拟服装的整体表现力方面，Clo3D技术优于Style3D。

3 虚拟试衣功能客观评价实验设计

3.1 熵权-TOPSIS模型评价理论基础

3.1.1 熵权法

熵权法(Entropy Weight Method, EWM)是一种客观赋权方法，熵值的大小反映指标统计数据中包含的信息量[16],熵值可以帮助评价主体，进一步判断指标的重要程度。通过EWM得到的数值是本文评价指标的权重依据。相对于主观赋权法，EWM具有更高的准确性、更强的客观性和更好的适应性[18]。由于EWM仅能得出权重值，因此需要结合其它评价法进行综合评价。

3.1.2 TOPSIS法

TOPSIS是一种逼近理想解排序的综合评价法，又称为优劣解距离法。在诸多的评价方法中，传统的TOPSIS评价法具有以下优点：对原始数据的信息利用最充分，数据分布、样本含量和指标限制不严格，数据计算简单易行，且计算结果能精确反映各评价目标之间的差距[16-17]，但传统TOPSIS评价法的赋权方式具有较强的主观性，结合熵值赋权法可以有效减少综合评价中的主观性。

3.2 评价指标体系

主观评价指标体系是综合主观法和客观法评价软件虚拟试衣功能的桥梁。根据全面、科学和可得性等熵权-TOPSIS法的指标确定原则[17]，虚拟试衣功能的评价指标体系由一级指标和二级指标组成，其涵义如表2所示。

3.3 建立客观评价模型

3.3.1 评价模型建立基本步骤

评价模型的指标体系根据已知的主观评价指标构建，二级指标为评价软件虚拟试衣技术功能的指标，个数为n，故指标集为D=(D1,D2,…,Dn)，其中选择目标数量为m，对象集为M=(M1,M2,…,Mm)，选择对象Mi对应指标Dj的值记为xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)，在此基础上构建原始矩阵X为：

(1)

采用极差化法对原始数据进行无量纲化处理，消除指标量纲不同对选择目标的影响，使数据样本口径统一，合理化构建标准化矩阵R=(rij)m×n。式(2)是正向指标Dj数据处理的计算公式；式(3)是负向指标Dj数据处理的计算公式。归一化(正向化)处理公式和标准化矩阵如下：

(2)

(3)

(4)

构建加权矩阵-熵值计算，将得到的权重矩阵W与无量纲化矩阵R相乘，得到规范化加权决策矩阵V=W×R。

计算第j项指标下，第i个评价对象的特征比重gij：

(5)

计算j项指标下熵值ej：

(6)

当gij=0或者gij=1时，认为gijln(gij)=0；ej的值不能大于1，lnm必须大于0。

计算第j项指标下的差异系数dj：

dj=1-ej

(7)

计算各指标的熵权构成权重矩阵W：

(8)

构建规范化加权矩阵V=R×W，记rij×wi=vij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n):

(9)

计算正负理想解和选择目标与正负理想解的距离：

计算正理想解与负理想解，式(10)是正向指标Dj数据处理的计算公式，式(11)是负向指标Dj数据处理的计算公式：

(10)

(11)

计算选择目标与正负理想解的距离。式(12)是计算选择目标与正理想解Sj+的距离公式。式(13)是计算选择目标与负理想解Sj-的距离公式。

(12)

(13)

计算相对贴近度ηi：

(14)

3.3.2 模型评价指标数据

各项指标的具体数据见表4。虚拟服装展示多样性的指标是3个软件共同使用的参数，参数的评估数据来自于软件初始安装的配置数值，模拟效率优良性的指标数据在衬衫模拟性能的最佳状态下采集。3款软件的面料属性都有独立的测试方式，但核心测试性能是面料的面密度、厚度、拉伸性和弯曲性[18-19]。虚拟衬衫使用该4项性能相同的3D面料。评价指标个数n为10，评价目标个数m为3。

表4 虚拟试衣评价指标值

3.3.3 模型评价结果分析

依据熵权算法，计算得到各指标权重值如表5所示，综合评价结果如表6所示。

表5 评价指标熵权值

通过分析D1～D6权重值，发现面料纹理、面料材质、缝纫明线种类3个指标所提供的信息量较大，被赋予较大的指标权重。权重值越大表示该评价指标对评价结果的影响越大，同时也表示软件提供的该指标数据波动幅度越大。服装展示完整性指标皆为数值越高越好的正向指标，η值越大排名越高。因此在服装展示完整性评价上，表6显示排名依次是Vidya、Clo3D和Style3D。该排名表示，首先Vidya的虚拟服装展示多样性最强，比Clo3D和Style3D具备更多的类别选择和虚拟展示形式的特征细节；其次Clo3D比Style3D更注重于虚拟服装的展示完整性，综合表现能力更强。在虚拟服装展示多样性的客观评价与主观评价得到的结论相一致。

表6 虚拟试衣功能客观评价结果表

D7～D10的权重值表示，对软件虚拟试衣功能的模拟效率优良性进行评价时，网格面数量(10粒子间距)D8、虚拟缝合速率D10在所有指标中所占权重比较大，分别是W(D8)=0.424 5、W(D10)=0.203 8。因此服装3D模拟中精化3D网格、提高模拟速率是提升虚拟试衣功能的重要技术点，包含的信息变化量较大。服装模拟效率优良性评价中，相对贴近度η值为负向指标，即指标数据越低性能越好，η值越小排名越高。表6显示模拟效率优良性的排名依次是Vidya、Style3D和Clo3D。该排名表明，Vidya的综合评价模拟效果强，其虚拟面料模拟算法比Style3D和Clo3D更精确，虚拟服装与样板设计误差最小；Style3D的虚拟缝合算法最优，其中，分析虚拟缝合速率指标发现Style3D的虚拟缝合效率高于Vidya和Clo3D；综合评价余下指标，Style3D的模拟效率优良性高于Clo3D。此结论与主观评价模拟效率优良性的结论相同。

4 结 论

主观法结合熵权-TOPSIS客观法综合评价软件的虚拟试衣功能是一种新的尝试，本文对Vidya、Style3D和Clo3D 3个软件的虚拟试衣功能进行综合评价后，得出以下结论：

①依据虚拟衬衫制作经验得出评价指标，选择专家评价法进行评价。该法有效提高了评价软件虚拟试衣功能的全面性和精准性。得到结论：Vidya的虚拟试衣功能综合性能评价最高，Clo3D虚拟服装展示多样性较Style3D丰富，Style3D服装模拟仿真效率较Clo3D突出。

②依据主观评价指标建立客观评价体系，使用熵权-TOPSIS评价模型得出的结论与主观评价结论一致，验证了该评价体系的有效性和综合评价软件虚拟试衣功能的科学性。因此，熵权-TOPSIS客观评价法可以为院校教学、企业展示和个体用户设计选择虚拟试衣技术时提供参考。

③熵值赋权法的权重值由指标数据变化影响，未来需要将更多的评价因素和样本数据引入模型，挖掘更有价值的信息，从而提高模型的准确性和合理性。此外，软件购置经济储备量、安装该软件所需配置实验室、社会满意度等更深层次的研究，亦可以作为主客观参数引入虚拟试衣的评价体系，进一步提供评价模型的深度。