مقارنة كفاءة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gemini وChatGPT وMicrosoft Copilot) في تحويل اسكتشات تصميم الأزياء إلى نماذج رقمية واقعية

المؤلفون

  • خلود عارف محمد الجدعاني طالبة دراسات عليا، قسم تصميم الأزياء، كلية التصاميم والفنون، جامعة جدة، المملكة العربية السعودية
  • د.أسيل حسن علي حاجب أستاذ مساعد، قسم تصميم الأزياء، كلية التصاميم والفنون، جامعة جدة، المملكة العربية السعودية

DOI:

https://doi.org/10.33193/IJoHSS.73.2026.965

الكلمات المفتاحية:

تصميم الأزياء، توليد الصور، الاسكتشات الرقمية، تقييم المخرجات التصميمية، الذكاء الاصطناعي

الملخص

شهد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطورا ملحوظا في تصميم الأزياء، وأصبح قادرا على تحويل الاسكتشات الرقمية إلى مخرجات رقمية واقعية. هدفت هذه الدراسة إلى تقييم جودة المخرجات التصميمية، وتحليل مدى المحافظة على الفكرة التصميمية، وتحديد الأداة الأكثر كفاءة بين Gemini وChatGPT وMicrosoft Copilot. واعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي ذا الطابع التطبيقي المقارن، وشملت خمسة اسكتشات رقمية، وقيمت المخرجات باستخدام استبانة محكمة من قبل عشرة مختصين، مع تطبيق تقييم مجهول لضمان موضوعية النتائج. وتوصلت النتائج تفوق أداة Gemini في جودة الإخراج، ودقة التفاصيل، والمحافظة على الفكرة التصميمية، تلتها ChatGPT، بينما جاء Microsoft Copilot في المرتبة الأخيرة. كما بين اختبار فريدمان وجود فروق ذات دلالة إحصائية بين الأدوات الثلاث والرسم الرقمي، مما يؤكد اختلاف جودة المخرجات باختلاف أداة الذكاء الاصطناعي المستخدمة. وتدعم الدراسة توظيف أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصميم الأزياء وتوفير إطار عملي لاختيار الأداة الأنسب لتطوير التصميم.

المراجع

1. إسماعيل ،هبة صبحي جلال (2023) توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم بمصر في ضوء تجربتي الامارات المتحدة وهونج كونج دراسة تحليلية، مجلة مطروح للعلوم التربوية والنفسية ، مجلد (4) العدد (6) ، أكتوبرص9.-1

2. حسن، أسماء أحمد خلف. (2020). السيناريوهات المقترحة لدور الذكاء الاصطناعي في دعم المجالات البحثية والمعلوماتية بالجامعات المصرية. مستقبل التربية العربية، مج27, ع125 ، 203 - 264. مسترجع من http://search.mandumah.com/Record/1048789

3. السحاري, عائشة, & منصور، ألفت. (2024). تفعيل الإبداع في عروض الأزياء المبتكرة المستلهمة من الأزياء المطرزة التقليدية بالمملكة العربية السعودية. مجلة التصميم الدولية, 14(3), 47-79. doi: 10.21608/idj.2024.347718

4. السيد، طارق احمد البهى (2023) دور الذكاء الاصطناعي في استحداث التصميمات الزخرفية المعاصرة ، مجلة بحوث التربية النوعية ، جامعة المنصورة ، عدد (75)، مجلد مايو، ص358-385

5. عبد العزيز، أحمد عمر محمد. (2025). مصادر الاستلهام من الذكاء الاصطناعي بين التشابه والهوية الفردية. مجلة العمارة والفنون والعلوم الإنسانية، مج9, عدد خاص ، 252 - 271. مسترجع من http://search.mandumah.com/Record/1634467

6. عبيدات، ذوقان، وعبد الحق، كايد، وعدس، عبد الرحمن. (2019). البحث العلمي: مفهومه وأدواته وأساليبه. عمّان، الأردن: دار الفكر للنشر والتوزيع.

7. المالكي، وفاء فواز. (2023). دور تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الاستراتيجيات التعليمية في التعليم العالي: مراجعة الأدبيات. مجلة العلوم التربوية والنفسية، مج7, ع5 ، 93 - 107. مسترجع من http://search.mandumah.com/Record/1360764

8. محمود، رانيا محمد، ومحمد ،مي سعيد (2024). فاعلية استراتيجية التعلم الذاتي الموجه القائم على تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتنمية مهارات تصميم الأزياء المستلهمة من الفراكتال والتصور البصري المكاني لدى طلاب الاقتصاد المنزلي مجلة دراسات وبحوث التربية النوعية (3) 10، الصفحات 765 - 844.

9. ملحم، سامي محمد. (2016). مناهج البحث في التربية وعلم النفس (ط 8). عمّان، الأردن: دار المسيرة للنشر والتوزيع والطباعة.

10. Abdul Aziz, Ahmed Omar Mohammed. (2025). Sources of Inspiration from Artificial Intelligence: Between Similarity and Individual Identity. Journal of Architecture, Arts and Humanities, Vol. 9, Special Issue, 252-271. Retrieved from http://search.mandumah.com/Record/1634467

11. Al-Maliki, Wafaa Fawaz. (2023). The Role of Artificial Intelligence Applications in Enhancing Educational Strategies in Higher Education: A Literature Review. Journal of Educational and Psychological Sciences, Vol. 7, No. 5, pp. 93-107. Retrieved from http://search.mandumah.com/Record/1360764

12. Al-Sahari, Aisha, & Mansour, Alfat. (2024). Activating creativity in innovative fashion shows inspired by traditional Saudi Arabian embroidered garments. International Design Journal, 14(3), 47-79. doi: 10.21608/idj.2024.347718

13. Amabile, T. M. (1996). Creativity in Context: Update to the Social Psychology of Creativity. Westview Press.

14. Aziz, M., et al. (2025). Towards a unified evaluation framework: integrating human perception and metrics for AI-generated images.

15. Chang H-Y, Kuo J-Y. Exploring metacognitive processes in design ideation with text-to-image AI tools. Proceedings of the Design Society. 2024;4:915-924. doi:10.1017/pds.2024.94

16. Chinedu U, O, Donatus E, O, (2023). Architects as Fashion Designers: An Emerging Enterprise for Sustainable Growth. International Journal of Advances in Scientific Research and Engineering (IJASRE), ISSN:2454-8006, DOI: 10.31695 IJASRE, 9(6), 56-65. https://doi.org/10.31695/IJASRE.2023.9.6.7

17. Choi, W., Jang, S., Kim, H.Y. et al. Developing an AI-based automated fashion design system: reflecting the work process of fashion designers. Fash Text 10, 39 (2023). https://doi.org/10.1186/s40691-023-00360-w

18. Choudhury, M. M., Eisenbart, B., & Kuys, B. (2025). Artificial intelligence (AI) in the design process – a review and analysis on generative AI perspectives. Proceedings of the Design Society.

19. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage Publications.

20. Ge, W., & Hou, G. (2025). The effects of generative AI model type and visual stimuli type on design creativity. AI EDAM. https://doi.org/10.1017/S0890060425100061

21. Hassan, Asmaa Ahmed Khalaf. (2020). Proposed Scenarios for the Role of Artificial Intelligence in Supporting Research and Information Fields in Egyptian Universities. Arab Education Future, Vol. 27, No. 125, pp. 203-264. Retrieved from http://search.mandumah.com/Record/1048789

22. Ismail, Heba Sobhi Jalal (2023) Employing Artificial Intelligence Applications in Education in Egypt in Light of the Experiences of the United Arab Emirates and Hong Kong: An Analytical Study, Matrouh Journal of Educational and Psychological Sciences, Volume (4), Issue (6), October, pp. 1-9.

23. Lee, J., & Suh, S. (2024). AI Technology Integrated Education Model for Empowering Fashion Design Ideation. Sustainability, 16(17), 7262. https://doi.org/10.3390/su16177262

24. Lim, Sujin. (2026). Educational implications of generative AI visualization tools in fashion design education: A comparative analysis of GPT, LOOK AI, and Diffusion. Journal of the Korean Society of Costume Culture, 34(2), 251–261.

25. Mahmoud, Rania Mohamed, and Mohamed, Mai Saeed (2024). The effectiveness of a guided self-learning strategy based on artificial intelligence applications for developing fractal-inspired fashion design skills and visual-spatial perception among home economics students. Journal of Special Education Studies and Research (3) 10, pages 765-844.

26. Malham, Sami Muhammad. (2016). Research Methods in Education and Psychology (8th ed.). Amman, Jordan: Dar Al-Masirah for Publishing, Distribution and Printing.

27. McGuire, J., De Cremer, D. & Van de Cruys, T. Establishing the importance of co-creation and self-efficacy in creative collaboration with artificial intelligence. Sci Rep 14, 18525 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-69423-2

28. McKinsey & Company. (2023). The State of AI in 2023: Generative AI’s Breakout Year. McKinsey Global Institute.

29. Mr. Tarek Ahmed El-Bahy (2023) The Role of Artificial Intelligence in Creating Contemporary Decorative Designs, Journal of Specific Education Research, Mansoura University, Issue (75), Volume May, pp. 358-385

30. Nik Harun, N. A., Md Syed, M. A., & Abdullah, F. (2025). Revolutionising costume design education: a case study on the impact of Microsoft Copilot. Quality Assurance in Education. https://doi.org/10.1108/QAE-06-2024-0119

31. Obaidat, Thawqan, Abdul-Haq, Kayed, and Adas, Abdul-Rahman. (2019). Scientific Research: Its Concept, Tools, and Methods. Amman, Jordan: Dar Al-Fikr for Publishing and Distribution.

32. Omurkulov, A. (2025). Advancements in multimodal generative AI: A comparative evaluation of image fidelity in Gemini models. Journal of Visual Computing and AI Innovation, 12(1), 45–59.

33. Papachristou, E., Kalaitzi, D., & Pissas, V. (2023). A methodological framework for the integration of 3D virtual prototyping into the design development of laser-cut garments. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, 18, 1–11. https://doi.org/10.1177/15589250231194621

34. Park, H., Eirich, J., Luckow, A., & Sedlmair, M. (2024). We Are Visual Thinkers, Not Verbal Thinkers! A Thematic Analysis of How Professional Designers Use Generative AI Image Generation Tools. Proceedings of the Nordic Conference on Human-Computer Interaction (NordiCHI 2024). https://doi.org/10.1145/3679318.3685370

35. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.

36. Shaheen, A., & Iqbal, J. (2023). Clothing fashion image generation from text using artificial intelligence. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, 8(2), 1–8.

37. Sun, L., Zhao, Z., & Li, C. (2020). Application of artificial intelligence in the fashion industry. Journal of Physics: Conference Series, 1550(3), 032060. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1550/3/032060

38. Thabane, L., Ma, J., Chu, R., et al. (2010). A tutorial on pilot studies: The what, why and how. BMC Medical Research Methodology, 10(1), 1. https://doi.org/10.1186/1471-2288-10-1

39. The Guardian. (2024, February 8). How AI is 'amplifying creativity' in the fashion world. The Guardian. https://www.theguardian.com/fashion/2024/feb/08/ai-london-fashion-week

40. Vogue Business. (2024). Here are the fashion problems AI can solve, according to investors. https://www.voguebusiness.com/

41. Wang, Z., Li, J., & Gao, W. (2025). Controllable fashion rendering via brownian bridge diffusion model with latent sketch encoding. The Visual Computer.

42. Wu, X., & Li, L. (2024). An application of generative AI for knitted textile design in fashion. The Design Journal, 27(2), 270–290.

43. Yildiz, B., et al. (2025). Environmental benefits of virtual sampling for garment production. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.145992

44. Zhang, Y., Zhang, T., & Xie, H. (2024). TexControl: Sketch-Based Two-Stage Fashion Image Generation Using Diffusion Model. NICOGRAPH International 2024.

التنزيلات

منشور

2026-08-22

كيفية الاقتباس

خلود عارف محمد الجدعاني, & د.أسيل حسن علي حاجب. (2026). مقارنة كفاءة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gemini وChatGPT وMicrosoft Copilot) في تحويل اسكتشات تصميم الأزياء إلى نماذج رقمية واقعية. International Journal on Humanities and Social Sciences, (73), 257–292. https://doi.org/10.33193/IJoHSS.73.2026.965

إصدار

القسم

المقالات