Creativity from Surprise: Bridging the Gap Between Fashion Designers’ Inspiration Work and AI Creative Support Tools, CHI 2026

Yu Jin, Yousang Kwon, Juhyeok Yoon, Bowen Zhan, and Kyungho Lee. Creativity from Surprise: Bridging the Gap Between Fashion Designers’ Inspiration Work and AI Creative Support Tools. ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’26). https://doi.org/10.1145/3772318.3790989

Statement

Recent advances in Generative AI (GenAI) make it possible to create visual images that feel unexpected and surprising. In fashion design, where trends change quickly and designers often struggle to move beyond familiar ideas, there has been an increased interest in AI tools that support creativity and exploration. Although previous research has focused on aligning designers’ intentions with AI outputs, we still know little about how fashion designers actually understand, look for, and use AI-generated surprise as a meaningful source of inspiration rather than as random or distracting results. To address this, we conducted a qualitative study that included semi-structured interviews with 20 fashion professionals and a design workshop with 12 graduate students. Based on these findings, we treat surprise not as an accident, but as something that can be intentionally designed into GenAI-based visualization tools. We show how such tools can help designers explore ideas step by step, stay connected to the design context, and control variations across different stages of ideation. This work makes three main contributions: (1) it reframes surprise as a designable resource that supports co-creative collaboration between humans and AI, (2) it offers empirical insights into how fashion designers use AI-generated surprise during early design phases, and (3) it translates these insights into practical guidance for building human-centered GenAI visualization tools for fashion and other creative fields.

최근 생성형 AI의 발전으로, 시각 이미지에서 예상하지 못한 놀라운 결과를 만들어내는 것이 가능해졌습니다. 빠르게 변화하는 트렌드 속에서 디자이너들이 기존 아이디어의 틀을 벗어나기 어려운 패션 디자인 분야에서는, 이러한 특성 때문에 창의적 탐색을 돕는 AI 도구에 대한 관심이 더욱 커지고 있습니다. 기존 연구들은 주로 디자이너의 의도를 AI 결과와 맞추는 인터페이스에 초점을 맞춰왔지만, 패션 디자이너들이 실제로 AI가 만들어낸 ‘놀라움’을 무작위적 결과가 아니라 의미 있는 영감의 자원으로 어떻게 정의하고, 찾고, 활용하는지에 대해서는 아직 충분히 알려져 있지 않습니다. 이 공백을 메우기 위해, 20명의 패션 전문가 인터뷰와 12명의 대학원생이 참여한 디자인 워크숍을 포함한 질적 연구를 수행했습니다. 연구 결과를 바탕으로, 놀라움이 우연한 산물이 아닌 생성형 AI 기반 시각화 도구 안에 의도적으로 설계할 수 있는 요소라고 주장합니다. 또한 이러한 도구가 아이디어를 단계적으로 탐색하고, 디자인 맥락을 유지하며, 다양한 발상 단계에서 변화를 조절할 수 있도록 지원할 수 있음을 보입니다. 본 연구는 세 가지 기여를 제시합니다. 첫째, 놀라움을 인간과 AI의 공동 창작을 가능하게 하는 설계 가능한 자원으로 재정의합니다. 둘째, 패션 디자이너들이 초기 디자인 단계에서 AI가 만들어낸 놀라움을 어떻게 활용하는지에 대한 실증적 통찰을 제공합니다. 셋째, 이러한 통찰을 바탕으로 패션 및 기타 창작 분야를 위한 인간 중심 생성형 AI 시각화 도구를 설계하는 데 필요한 실질적인 가이드를 제안합니다.