Google Envisioning Studio entwickelt gemeinsam mit Jane Wade und Sergio Hudson zwei modebezogene Workflows für Google Flow zur Vorbereitung ihrer SS27-Shows. Einer hilft bei Looks und Modelkarten, der andere bei der Planung von Laufsteg-Inszenierungen. Die Beta-Zusammenarbeit soll Entscheidungen vor der physischen Umsetzung erleichtern.
Google Flow ist ein KI-Kreativstudio für die Erstellung und Bearbeitung von Bildern und Videos. Die Mode-Workflows gehen jedoch über eine allgemeine Eingabeaufforderung hinaus: Sie sind auf konkrete Engpässe in der Vorbereitung einer Kollektion zugeschnitten.
Wades Styling-Workflow verschiebt Entscheidungen nach vorn
Jane Wade nutzt einen Styling-Workflow, der Varianten eines Looks vor der physischen Umsetzung sichtbar machen soll. Dazu gehören unterschiedliche Stoffe und Farbstellungen, Accessoires, Brillen, Frisuren, Make-up und übereinander getragene Kleidungsstücke. Als Ausgangsmaterial können unter anderem Bilder aus Anproben, frühere Kollektionen, Markenfotografie, Beauty-Lookbooks und Teile der neuen Kollektion dienen.
Die Ergebnisse reichen von Gesamtansichten über Porträts bis zu Detailbildern. Außerdem erzeugt der Ablauf Ansichten, die dressing-card-ähnliche Modelkarten unterstützen. Ein automatisierter Modelkarten-Generator soll dabei einen zuvor in Adobe Illustrator abgebildeten Arbeitsschritt vereinfachen und druckfertige Karten erstellen.
Wade beschreibt den praktischen Vorteil vor allem als weniger teure Umwege: Eine Visualisierung vor dem Zuschneiden könne ihrer Einschätzung nach in der Fabrik etwa 1.000 US-Dollar sparen. Das ist eine persönliche Schätzung für einen möglichen Einzelfall, keine garantierte oder unabhängig gemessene Einsparung.
Hudson macht die Laufstegplanung variabler
Sergio Hudsons Workflow zielt auf eine andere Phase: die räumliche Planung der Show. Er kann Raummaße, Beleuchtung, Stimmung, Requisiten, Bewegungen der Models und Budgetvorgaben in verschiedene Inszenierungsideen übersetzen. So lassen sich Bühnenbilder und Lichtkonzepte vorvisualisieren, bevor der physische Aufbau beginnt.
Hudson beschreibt, dass sein Team dadurch Dutzende räumliche Varianten durchspielen konnte. Die Aussage zeigt den Nutzen für die Konzeptphase, ist aber kein standardisierter Leistungstest und belegt keine bestimmte Kostenersparnis.
| Workflow | Beteiligte Person | Planungsaufgabe | Erprobte Variablen | Unterstützte Ergebnisse |
| Styling-Workflow | Jane Wade | Looks und Modelkarten vor der Produktion visualisieren | Stoffe, Farben, Accessoires, Brillen, Haare, Make-up und Lagen | Gesamtlooks, Porträts, Detailansichten und Modelkarten |
| Laufsteg-Workflow | Sergio Hudson | Die Inszenierung einer Show räumlich und finanziell vorausplanen | Raummaße, Licht, Stimmung, Requisiten, Modelbewegungen und Budgetvorgaben | Staging-Entwürfe und räumliche Varianten vor dem physischen Aufbau |
Google Flow als allgemeines Kreativstudio
Der allgemeine Flow-Arbeitsablauf umfasst Projekte, Eingabeaufforderungen und Werkzeuge für gezielte Bildbearbeitung. Ein offizielles Tutorial zeigt unter anderem eine Projektübersicht, die Prompt Bar, das Lasso-Werkzeug, die Auswahl verschiedener Modelle und Camera Control. Diese Funktionen erklären den Plattformrahmen, demonstrieren aber nicht die spezifischen Mode-Workflows von Jane Wade und Sergio Hudson.
Vorvisualisierung statt Ersatz für die Produktion
Die Grenzen liegen dort, wo ein Bild den realen Sitz und das Material eines Kleidungsstücks nicht zuverlässig ersetzt. Bei Wade blieb jede Entscheidung mit einer physischen Anprobe an einem Model verbunden. Auch Schnitt, Stoffe, Arbeitskräfte, Stylisten, Fotografen und die finale Bildproduktion blieben Teil des Ablaufs.
Das ist der eigentliche Wert der beiden Werkzeuge: Sie können Varianten in einer frühen Phase günstiger und schneller sichtbar machen, ohne die spätere Realität zu simulieren. Ein digitaler Look kann eine Entscheidung vorbereiten; ob ein Kleidungsstück tatsächlich sitzt, sich bewegt und auf dem Laufsteg funktioniert, muss weiterhin in der physischen Produktion geklärt werden.
