傳統的“現實”藝術表演

　　服裝表演是一項融合服飾、模特、表演、音樂、舞美、燈光等諸多時尚元素等融為一體的服裝藝術。同時也是一門年輕的新興的蓬勃發展的學科教育。根據相關資料顯示，中國大學高等教育服裝表演專業由蘇州大學（原蘇州絲綢工學院）在1989年率先創立，隨後北京服裝學院、東華大學眾多高校也紛紛開設服裝表演類專業。對比動輒上百年曆史的學科來說，服裝表演專業僅有34年。

　　傳統的服裝表演會實現的主要場景是“服裝秀”。隨著社會的發展，消費者對於消費品從基本的生存需求已經迭代到品質享受的階段，其中女性對於服裝的品牌購買力提出了更高的視覺表演要求。品牌服裝秀成為服裝表演最重要的社會價值和“舞台”。

　　（Chanel 2023春夏秀場）

　　以Chanel 2023春夏秀場舉例，本次秀場以《去年在馬裏昂巴德》這部懸疑、離奇的黑白電影為背景，模特們身著本季如夢似幻的精致服飾，掀起一場彰顯優雅魅力的藝術革命。

　　圍繞Gabrielle Chanel為核心，延續品牌一直以來的法式優雅魅力風格展開，融合電影中諸多經典場景，黑紗披肩、輕盈羽毛裝飾等。影片當年的戲服也是Gabrielle Chanel專門為電影打造的服飾裝束，經典永恒魅力與現代優雅融合，延續極致優雅同時也更新女性魅力。

　　從珍珠到亮片，蝴蝶結到羽毛，極具女性氣質的象征符號在絲綢雪紡、圓點圖案與千鳥格紋的斜紋軟呢上呈現。柔軟材質、廓形感與華美裝飾玩味比例，盡顯感性。

　　（Chanel 2023春夏秀場）

　　根據網上公開數據來看，本次秀場共計共發布71套LOOK，排名TOP3的單品為：連衣裙、套裝、短褲。其中連衣裙款式數為32件，套裝款式數為22套，短褲款式數為15件，總價值超過1億歐元。

　　從教育的角度來說，這就是一場盛大的「服裝表演」視覺盛宴，時尚行業最為重要的就是「影響力」 ，誰能影響更多的人，誰就是最大贏家。而服裝表演就是時尚最有力最直接的抓手，通過這樣子的抓手把品牌自身未來的時尚趨勢、外在設計、內在價值，甚至是未來1年的產業布局呈現給消費者。

　　從服裝表演的社會價值來看相對單一。對於服裝表演的教育來說，好處是容易聚焦不過度地分散資源和研究能力，更可以專注更深入地去做藝術研究；另一麵的缺點是相對小眾，無法更廣泛地接入到廣泛的社會活動之中，而且就業門檻較高，不能更好地形成規模成為“價值產業”。

　　數字化時代的“虛擬”服裝表演

　　時代在進步，服裝表演的教育和發展也應該緊跟社會的步伐進行改變。隨著諸多先進技術的提出和完善給予了服裝表演更多的機會和創新的機會。

　　我們以5G短視頻、AI、GLM認知數據分析三個舉例，探討先進技術對於服裝表演的賦能。

　　1、5G短視頻

　　現在以抖音、快手為核心的短視頻平台已經成為新的生活方式，短視頻動態立體的呈現方式更改變了內容傳播載體，這對於服裝表演來說：

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  　　服裝表演呈現：短視頻可以更好的呈現服裝表演的藝術感，可以讓更多的消費者身臨其境的感受現場的氛圍

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  　　用戶互動：短視頻直播形式可以所見即所得，第一時間感受到消費者的意見和反饋，基於線下單場幾百人上千人的用戶規模可以蛻變為成百上千人甚至幾十人同時觀看，我們第一時間通過用戶評論和反饋及時了解消費者對於服裝表演藝術的最真實的需求。

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  　　學生就業：給服裝表演的畢業生提供了一個更為廣闊施展才華的平台，抖音平台1999年出生的陸仙人運用自己對於服裝搭配、走秀的堅持和理解，權威獲得近千萬粉絲，甚至登上了巴黎時裝周，成為國內知名“陸野模特”，這些經驗和案例都給予了我們巨大啟發。　　

　　（陸仙人）

　　2、AI技術

　　2023年可以被稱為AI平民化元年，在這一年，AI技術的應用越來越普及，不再是隻有專業人士才能觸及的技術。隨著ChatGPT-4和Midjourney 等AI模型的發布，以及各種大廠的開源API和AI工具的普及，AI技術的應用變得更加廣泛。這些AI工具和API給服裝表演也帶來了巨大變化。

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  　　創造和設計：AI豐富的圖像生成能力可以輔助更高效率和低成本地測試服裝的上身效果甚至數字化地實現整個服裝表演的現場效果。

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  　　從虛擬模特和演員角度： AI可以創建虛擬的服裝模特和演員，用於時裝秀、廣告和電影製作。這些虛擬角色可以減少對真人演員和模特的依賴，創造出更多可能性。

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  　　教育和培訓：AI可以用作教育工具，提供學生與技術的互動體驗。它可以用於模擬表演情境、提供反饋和評估學生的演技。AI支持的在線教育平台可以使學生在任何地方學習服裝表演，提高了教育的可訪問性。

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  　　數據分析：以往我們對於服裝表演感知更多地是來源於經驗和感性判斷，現在我們可以利用AI分析大規模的時尚數據和表演數據，幫助服裝表演人了解市場趨勢、觀眾反饋和演出效果。同時我們還可以AI技術可以用於分析觀眾的情感反饋，幫助演員和導演更好地理解觀眾的反應。

　　3、GLM大數據

　　"GLM" 通常指的是"Generalized Linear Model"，是一種統計分析方法，用於建立因變量與自變量之間的關係。根據您提到的 "GLM 大數據"，我將理解為將大數據技術與統計模型相結合的方式，可用於分析和預測服裝表演專業學科中的各種現象。

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  　　市場分析預測： 使用大數據技術和GLM模型，可以對服裝表演領域的市場進行深入分析。通過分析曆史數據、時尚趨勢、社交媒體反饋等信息，可以預測未來服裝表演的需求和趨勢，有助於服裝表演從業者更好地滿足市場需求。

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  　　演出評估： 在服裝表演領域，GLM大數據可以用於評估不同表演的成功與否。通過收集觀眾反饋、演出數據和票房信息，甚至是觀眾現場的情緒變化，秀後消費值變化，建立GLM模型來不斷地完善數字化對於服裝表演的指導。

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  　　資源成本優化： 在表演製作方麵，大數據和GLM可以用於資源管理和成本優化。例如，分析表演預算、演員和工作人員的需求，以確保表演在預算內順利進行。

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  　　個性化推薦定製： 利用大數據和GLM，可以分析品牌消費者的購物和觀看習慣。側麵幫助服裝表演專業學科個性化地推薦演出、服裝款式或教育課程，以更好地滿足每個人的需求和興趣。

　　總結

　　在快速發展的數字化時代，服裝表演教育必須積極擁抱5G短視頻、AI技術、GLM大數據等先進技術，以提高效率、創造性和藝術性。這一融合不僅提升了學生的學習體驗，也為表演藝術帶來了更多的創新和表現力。但在數字化的浪潮中，服裝表演將會變得更加富有活力、多樣化，更能打動觀眾的心靈，讓人陶醉其中。這正是數字化時代為我們帶來的寶貴機遇，讓服裝表演成為一門不斷進化的現代藝術。

　　作者：陳玲，四川傳媒學院戲劇影視美術設計學院，專業副主任，研究方向：服裝表演，時尚傳播。