論文の概要: An Application to Generate Style Guided Compatible Outfit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00663v1
• Date: Mon, 2 May 2022 05:45:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 23:13:33.028775
• Title: An Application to Generate Style Guided Compatible Outfit
• Title（参考訳）: スタイルガイド付きコンパチブル服の試作
• Authors: Debopriyo Banerjee, Harsh Maheshwari, Lucky Dhakad1, Arnab Bhattacharya1, Niloy Ganguly, Muthusamy Chelliah and Suyash Agarwal1
• Abstract要約: 我々は,新しいスタイルエンコーダネットワークを用いて,スタイルやテーマによってガイドされた衣装を作成することを目的としている。 様々な実験を通して,本手法の様々な側面を広範囲に解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.63265212958939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fashion recommendation has witnessed a phenomenal growth of research, particularly in the domains of shop-the-look, contextaware outfit creation, personalizing outfit creation etc. Majority of the work in this area focuses on better understanding of the notion of complimentary relationship between lifestyle items. Quite recently, some works have realised that style plays a vital role in fashion, especially in the understanding of compatibility learning and outfit creation. In this paper, we would like to present the end-to-end design of a methodology in which we aim to generate outfits guided by styles or themes using a novel style encoder network. We present an extensive analysis of different aspects of our method through various experiments. We also provide a demonstration api to showcase the ability of our work in generating outfits based on an anchor item and styles.
• Abstract（参考訳）: ファッションレコメンデーション(ファッションレコメンデーション)は、特にショップ・ザ・ルック、コンテクストウェア、パーソナライズド衣料品作成などの分野において、驚くべき成長を遂げている。 この分野での作業の大部分は、ライフスタイルアイテム間の補完的関係の概念をよりよく理解することに焦点を当てている。 最近では、スタイルがファッションにおいて、特に互換性の学習と服装の創造の理解において重要な役割を果たすことに気付いた作品もある。 本稿では,新しいスタイルエンコーダネットワークを用いて,スタイルやテーマによってガイドされた衣装を創出することを目的とした方法論のエンドツーエンド設計を提案する。 様々な実験を通して,本手法の様々な側面を広範囲に解析する。 また、アンカーアイテムやスタイルに基づいた衣装作成における作業の能力を示すためのデモapiも提供します。

関連論文リスト

• COutfitGAN: Learning to Synthesize Compatible Outfits Supervised by Silhouette Masks and Fashion Styles [23.301719420997927]
  本稿では,任意の数のファッションアイテムに基づいて,相補的で相補的なファッションアイテムを生成する新しいタスクを提案する。 特に,衣服を構成することができるファッションアイテムを考えると,この論文の目的は,特定のファッションアイテムと互換性のある他の補完的なファッションアイテムの写実的なイメージを合成することである。 これを実現するために、ピラミッドスタイル抽出器、衣装生成装置、UNetベースのリアル/フェイク判別器、コロケーション判別器を含む、CoutfitGANと呼ばれる衣服生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T03:32:28Z)
• Learning to Synthesize Compatible Fashion Items Using Semantic Alignment and Collocation Classification: An Outfit Generation Framework [59.09707044733695]
  衣料品全体を合成することを目的とした,新しい衣料品生成フレームワークであるOutfitGANを提案する。 OutfitGANにはセマンティックアライメントモジュールがあり、既存のファッションアイテムと合成アイテムのマッピング対応を特徴付ける。 提案モデルの性能を評価するため,20,000のファッション衣装からなる大規模データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T12:13:53Z)
• Towards Intelligent Design: A Self-driven Framework for Collocated Clothing Synthesis Leveraging Fashion Styles and Textures [17.35328594773488]
  衣料品合成(CCS)はファッション技術において重要な話題となっている。 これまでの調査では、上着と下着のペアのようなペアの衣装を使って、この課題を達成するための生成モデルを訓練していた。 そこで我々は,組立衣料を必要とせず,組立衣料を合成する,スタイル・テクスチャ誘導型生成ネットワーク(ST-Net)を新たに導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T05:46:08Z)
• FashionReGen: LLM-Empowered Fashion Report Generation [61.84580616045145]
  先進大言語モデル(LLM)に基づく知的ファッション分析・報告システムを提案する。 具体的には、いくつかの重要な手順を備えた効果的なキャットウォーク分析に基づくFashionReGenの提供を試みる。 また、他の領域における工業的重要性を持つより高度なタスクの探索にも刺激を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T12:29:35Z)
• Learning Fashion Compatibility from In-the-wild Images [6.591937706757015]
  筆者らは,自己教師型学習を通じて,現在地にあるストリートファッション画像から,互換性予測のための表現を学習する。 本研究の前提課題は、同一人物が着用する異なる項目の表現が、他人が着用するものよりも近いように定式化されている。 ファッションコンフィグレーションベンチマークとして,Polyvore と Polyvore-Disjoint の2種類について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T09:05:25Z)
• Recommendation of Compatible Outfits Conditioned on Style [22.03522251199042]
  この作品は、実生活で身につけるようなスタイルやテーマを前提とした衣装を作り出すことを目的としている。 我々は、スムーズなラテント空間で衣装スタイルをレンダリングする新しいスタイルエンコーダネットワークを使用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T09:23:32Z)
• SMPLicit: Topology-aware Generative Model for Clothed People [65.84665248796615]
  SMPLicitは、身体のポーズ、形状、衣服の形状を共同で表現する新しい生成モデルである。 実験では,3dスキャンの装着や,服装者の画像の3d再構成にsmplicitが容易に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T18:57:03Z)
• Addressing the Cold-Start Problem in Outfit Recommendation Using Visual Preference Modelling [51.147871738838305]
  本稿では,新しい視覚的嗜好モデリング手法を活用することで,新規ユーザに対するコールドスタート問題に対処する。 機能重み付けクラスタリングによるアプローチの活用を実演し、時事指向の衣装レコメンデーションをパーソナライズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T10:07:09Z)
• Bootstrapping Complete The Look at Pinterest [8.503851753592512]
  PinterestにおけるComplete The Look(CTL)システムのブートストラップについて説明する。 これは「スタイル整合性」の主観的な課題を学習し、衣服を完成させる補完的な項目を推薦することを目的とした技術である。 100万以上の服と400万のオブジェクトからなる私たちの服のデータセットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T18:20:19Z)
• Personalized Fashion Recommendation from Personal Social Media Data: An Item-to-Set Metric Learning Approach [71.63618051547144]
  ソーシャルメディアデータからパーソナライズされたファッションレコメンデーションの問題について検討する。 本稿では,ユーザの過去のファッションアイテムと新しいファッションアイテムとの類似性を学習する,アイテムツーセットのメトリック学習フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を検証するために,実世界のソーシャルメディアデータセットを収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T23:24:24Z)
• Learning Diverse Fashion Collocation by Neural Graph Filtering [78.9188246136867]
  本稿では,グラフニューラルネットワークを用いて,フレキシブルなファッションアイテムセットをモデル化する新しいファッションコロケーションフレームワークであるNeural Graph Filteringを提案する。 エッジベクトルに対称演算を適用することにより、このフレームワークは様々な入力/出力を許容し、それらの順序に不変である。 提案手法を,Polyvoreデータセット,Polyvore-Dデータセット,Amazon Fashionデータセットの3つの一般的なベンチマークで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T16:17:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。