文章将稀土-酸木瓜组合媒染剂用于茜草对羊毛织物的染色，通过分析影响染色效果的因素并测试染色织物的色牢度，得出媒染剂的最佳组合参数。结果表明：茜草染色羊毛织物以稀土-酸木瓜组合作为媒染剂时，同媒染色效果最佳；同媒染色优选稀土浓度为5%、酸木瓜液体积为1.0 mL、染液pH值为3、染色温度为95℃、染色时间为60 min的工艺参数，所得染色织物的耐摩擦色牢度和耐皂洗色牢度均达到4级及以上。
文章聚焦纺丝液液晶相行为对MXene纤维成形的影响，以Ti_3C_2T_xMXene为研究对象，通过LiF/HCl化学刻蚀法，从Ti_3AlC_2MAX相中制备出分散性良好的大片层MXene纳米片，经SEM、XRD、XPS等表征确认其层状结构及表面官能团，为后续液晶相行为的研究奠定基础。文章还探究了溶剂类型、纺丝液浓度和剪切速率对MXene纺丝液液晶相的影响。结果表明，去离子水有利于片层规整排列，浓度为45 mg/mL时，液晶向列相最稳定且剪切响应最佳。基于此，建立了液晶相驱动的湿法纺丝体系，所得MXene纤维致密连续、片层取向度高。电化学测试显示，纤维具有优异的储能性与稳定性，为高性能MXene纤维的设计与制备提供了依据。
文章以文化记忆理论为研究基础，聚焦广西隆林花苗服饰，通过构建“转译—解码”方法论框架，分析花苗服饰形制、纹样符号及制作技艺中的文化记忆表征。研究发现，花苗服饰承载着族群迁徙历史、身份认同与生命哲学，其稳定形制、隐喻性纹样及活态制作技艺构成了文化记忆的凝聚性结构。文章提出设计转译伦理边界与文化基因活化机制，旨在实现传统文化的现代传承与创新发展。
文章针对当前服装图案设计在汲取传统建筑文化时存在的风格融合生硬与转化效率低等问题，以闽南砖雕图案为研究对象，构建了“线稿化—人工结构重构—三维提示词—AIGC生成”的图案结构化生成方法。通过线稿化处理，削弱了砖雕的材质干扰；利用形状文法对砖雕图案结构进行重构后，提高了图案在AI生成中的结构稳定性；最终，基于文化语境、形式结构和技术控制三维提示词，实现了砖雕视觉语言向服装图案的可控转译。研究结果表明,该方法可以高效生成兼具闽南文化内涵与当代时尚美感的创新图案，为服装图案设计中的多样化创新，以及传统建筑文化在服装图案设计中的转译提供思路。
临淄花边作为山东省级非物质文化遗产，在实施“山东手造”推进工程的背景下，其保护与传承发展迎来新契机。文章从临淄花边的发展现状入手，综合分析了其当前发展面临的困境，并提出了构建临淄花边手工艺活态保护与传承体系的具体举措，以此助力临淄花边手工艺的创新发展，拓展其在现代消费环境中的生存空间。
文章围绕现代艺术设计理论和工艺技术，通过文献研究法，分析荷兰服装设计师Iris van Herpen的同名品牌作品的设计方法与理念。研究表明，该品牌服装设计师擅长使用切割、扭转、编织等工艺，将坚硬、冰冷的材质制成服装，构造出概念性极强的后人类主义、新唯物主义和立体主义风格，打造夸张的造型和装饰艺术，塑造令人震撼的奇幻效果。其在设计中融合仿生理念，探讨人与时空和自然的关系，畅想未来人类的身体改造，通过将高技术规格与美学设计的形式法则相结合，凭借创新技术、新材料和复杂的工艺，创造了一系列独特的设计语言。
文章以服装设计数智化转型为研究背景，分析了人机协同创新在设计环节中的生成逻辑与运行机制，对服装设计数智化的内涵与特征进行了清晰界定，阐述了在技术、产业与教育三维驱动下的转型动力；同时，基于人机协同创新的理论基础，探讨了“设计师—AI—用户”三元协同体系的结构与作用机理，构建了以数据共创、算法生成与用户反馈为核心的人机协同创新机制模型，提出了提高设计师AI素养、强化算法人本适配性与搭建开放创新平台的路径。
为解决涤/棉混纺织物难以兼顾厚实度、纹理清晰度与导电性能的问题，文章以涤/棉混纺股线及低弹导电复合纱线为原料，采用“3/1”右斜纹组织，通过排列设计，使导电纱线在经向均匀分布，从而形成稳定的导电网络。结果表明，织物断裂强力平均值为679.67 N，断裂伸长率平均值为83.82%，断裂功平均值为5617.03 N·mm，断裂时间平均值为100.61 s，兼具优良的强度与柔韧性；布面平均电阻为2.8×109Ω，满足防静电性能要求；织物克重均匀，厚斜纹结构稳定，布面平整且结构紧密。
文章以彝族漆器装饰纹样为研究对象，探讨其在现代旅游工艺品设计中的应用路径。研究先是从纹样的类型、象征意义与审美特征切入，梳理了其向现代设计语汇转化的方法体系，进而通过融入文化叙事与情感化设计，深化工艺品精神内涵与文化感染力。最终，形成了一条从文化元素提取、设计转化到内涵重塑的系统路径，旨在推动彝族漆器纹样的活态传承及其当代文化价值的再生。
针对纺织面料疵点人工质检效率低、质检标准不一致等问题，文章基于计算机视觉的智能纺织面料疵点检测技术，从技术发展背景出发，对主要智能模型尤其是YOLO、Faster R-CNN等智能模型的改进进行了综合叙述，分析了改进技术后复杂纹理、各类疵点检测的效果。研究表明，该技术改进后，质检效率与质检标准均显著提升，但存在对数据依赖、泛化能力不足等问题，后续需要在小样本、多模态学习等方面展开相关研究，实现端到端的质检目的，促进纺织面料质量控制的智能化升级。