論文の概要: Fashion Style Generation: Evolutionary Search with Gaussian Mixture Models in the Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00592v2
• Date: Mon, 4 Apr 2022 08:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 02:39:33.420199
• Title: Fashion Style Generation: Evolutionary Search with Gaussian Mixture Models in the Latent Space
• Title（参考訳）: ファッションスタイル生成:潜在空間におけるガウス混合モデルを用いた進化探索
• Authors: Imke Grabe, Jichen Zhu, Manex Agirrezabal
• Abstract要約: 本稿では,FashionGenデータセットで学習したジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを誘導し,ターゲットのファッションスタイルに対応するデザインを生成する手法を提案する。 スタイルに対応するジェネレータの潜伏空間内の潜伏ベクトルを見つけることは、進化的探索問題としてアプローチされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4640211401117655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach for guiding a Generative Adversarial Network trained on the FashionGen dataset to generate designs corresponding to target fashion styles. Finding the latent vectors in the generator's latent space that correspond to a style is approached as an evolutionary search problem. A Gaussian mixture model is applied to identify fashion styles based on the higher-layer representations of outfits in a clothing-specific attribute prediction model. Over generations, a genetic algorithm optimizes a population of designs to increase their probability of belonging to one of the Gaussian mixture components or styles. Showing that the developed system can generate images of maximum fitness visually resembling certain styles, our approach provides a promising direction to guide the search for style-coherent designs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FashionGenデータセットで学習したジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを誘導し,ターゲットのファッションスタイルに対応するデザインを生成する手法を提案する。 スタイルに対応するジェネレータの潜伏空間内の潜伏ベクトルを見つけることは、進化的探索問題としてアプローチされる。 衣服固有の属性予測モデルにおいて,衣装の高層表現に基づくファッションスタイルの同定にガウス混合モデルを適用した。 遺伝的アルゴリズムは数世代にわたって、デザインの集団を最適化し、ガウスの混合成分またはスタイルの1つに属する確率を高める。 開発したシステムは,特定のスタイルに類似した最大適合度の画像を視覚的に生成できることを示し,スタイルコヒーレントなデザインを探索するための有望な方向性を提供する。

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