論文の概要: AI Tailoring: Evaluating Influence of Image Features on Fashion Product Popularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14737v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 05:11:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:52.224856
• Title: AI Tailoring: Evaluating Influence of Image Features on Fashion Product Popularity
• Title（参考訳）: AIテイラリング - ファッション製品の人気に対する画像特徴の影響を評価する
• Authors: Xiaomin Li, Junyi Sha,
• Abstract要約: 本研究では,TransformerベースのモデルとRandom Forestを統合した予測モデルであるFashion Demand Predictorを開発し,製品イメージに基づいて市場人気を予測する。 選好のランキングを収集するサーベイを通じて、これらの結果を検証する。 機能によって強化された製品は、修正された製品よりも予測される人気が著しく向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3965477771846408
• License:
• Abstract: Identifying key product features that influence consumer preferences is essential in the fashion industry. In this study, we introduce a robust methodology to ascertain the most impactful features in fashion product images, utilizing past market sales data. First, we propose the metric called "influence score" to quantitatively assess the importance of product features. Then we develop a forecasting model, the Fashion Demand Predictor (FDP), which integrates Transformer-based models and Random Forest to predict market popularity based on product images. We employ image-editing diffusion models to modify these images and perform an ablation study, which validates the impact of the highest and lowest-scoring features on the model's popularity predictions. Additionally, we further validate these results through surveys that gather human rankings of preferences, confirming the accuracy of the FDP model's predictions and the efficacy of our method in identifying influential features. Notably, products enhanced with "good" features show marked improvements in predicted popularity over their modified counterparts. Our approach develops a fully automated and systematic framework for fashion image analysis that provides valuable guidance for downstream tasks such as fashion product design and marketing strategy development.
• Abstract（参考訳）: ファッション業界では、消費者の嗜好に影響を与える重要な製品の特徴を特定することが不可欠である。 本研究では,過去の市場販売データを利用して,ファッション製品イメージの最も影響力のある特徴を特定するための堅牢な手法を提案する。 まず、製品の特徴の重要性を定量的に評価する「影響スコア」と呼ばれる指標を提案する。 そこで我々は,TransformerベースのモデルとRandom Forestを統合した予測モデルFDPを開発し,製品イメージに基づいて市場人気を予測する。 画像編集拡散モデルを用いてこれらの画像を修正し、アブレーション研究を行い、最も高い特徴と低い特徴がモデルの人気予測に与える影響を検証した。 さらに,FDPモデルの予測精度と手法の有効性を検証し,人間の選好ランキングを収集する調査を通じて,これらの結果をさらに検証する。 特に、"良い"機能で強化された製品は、修正された製品よりも予測される人気が著しく向上した。 本手法は,ファッション製品デザインやマーケティング戦略開発といった下流業務に有用なガイダンスを提供する,ファッション画像解析のための完全自動化かつ体系的なフレームワークを開発する。

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