論文の概要: FashionReGen: LLM-Empowered Fashion Report Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06660v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 12:29:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 19:12:59.275486
- Title: FashionReGen: LLM-Empowered Fashion Report Generation
- Title（参考訳）: fashionregen: llmによるファッションレポート生成
- Authors: Yujuan Ding, Yunshan Ma, Wenqi Fan, Yige Yao, Tat-Seng Chua, Qing Li
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.84580616045145
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Fashion analysis refers to the process of examining and evaluating trends,
styles, and elements within the fashion industry to understand and interpret
its current state, generating fashion reports. It is traditionally performed by
fashion professionals based on their expertise and experience, which requires
high labour cost and may also produce biased results for relying heavily on a
small group of people. In this paper, to tackle the Fashion Report Generation
(FashionReGen) task, we propose an intelligent Fashion Analyzing and Reporting
system based the advanced Large Language Models (LLMs), debbed as GPT-FAR.
Specifically, it tries to deliver FashionReGen based on effective catwalk
analysis, which is equipped with several key procedures, namely, catwalk
understanding, collective organization and analysis, and report generation. By
posing and exploring such an open-ended, complex and domain-specific task of
FashionReGen, it is able to test the general capability of LLMs in fashion
domain. It also inspires the explorations of more high-level tasks with
industrial significance in other domains. Video illustration and more materials
of GPT-FAR can be found in https://github.com/CompFashion/FashionReGen.
- Abstract（参考訳）: ファッション分析(英: Fashion analysis)とは、ファッション業界におけるトレンド、スタイル、要素を調べて、その現状を理解し、解釈し、ファッションレポートを生成する過程である。
伝統的にファッション専門家は、彼らの専門知識と経験に基づいて、高い労働コストを要し、少数の人々に大きく依存する偏見のある結果をもたらす可能性がある。
本稿では,Fashion Report Generation (FashionReGen) 課題に対処するため,GPT-FAR として記述された高度なLarge Language Models (LLM) に基づくインテリジェントFashion Analyzing and Reporting システムを提案する。
具体的には、効果的なキャットウォーク分析に基づくファッションレゲンの提供を試みており、キャットウォークの理解、集団組織と分析、レポート生成など、いくつかの重要な手順を備えている。
FashionReGenのこのようなオープンで複雑でドメイン固有のタスクのポーズと探索によって、ファッションドメインにおけるLLMの一般的な能力をテストすることができる。
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。
GPT-FARのビデオイラストや資料はhttps://github.com/CompFashion/FashionReGenにある。
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