Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dif4FF: Leveraging Multimodal Diffusion Models and Graph Neural Networks for Accurate New Fashion Product Performance Forecasting

論文の概要: Dif4FF: Leveraging Multimodal Diffusion Models and Graph Neural Networks for Accurate New Fashion Product Performance Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05566v1
Date: Sat, 07 Dec 2024 07:03:59 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:57:01.349659
Title: Dif4FF: Leveraging Multimodal Diffusion Models and Graph Neural Networks for Accurate New Fashion Product Performance Forecasting
Title（参考訳）: Dif4FF:新しいファッション製品パフォーマンス予測のためのマルチモーダル拡散モデルとグラフニューラルネットワークの活用
Authors: Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Franco Fummi, Marco Cristani,
Abstract要約: 本稿では,新しいファッション製品パフォーマンス予測(NFPPF)のための2段階パイプラインであるDif4FFを提案する。 Dif4FFは、まずマルチモーダルスコアに基づく拡散モデルを用いて、様々な衣服の複数の販売軌跡を時間とともに予測する。予測は強力なGraph Convolutional Network(GCN)アーキテクチャを使って洗練される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.100853455059111
License:
Abstract: In the fast-fashion industry, overproduction and unsold inventory create significant environmental problems. Precise sales forecasts for unreleased items could drastically improve the efficiency and profits of industries. However, predicting the success of entirely new styles is difficult due to the absence of past data and ever-changing trends. Specifically, currently used deterministic models struggle with domain shifts when encountering items outside their training data. The recently proposed diffusion models address this issue using a continuous-time diffusion process. Specifically, these models enable us to predict the sales of new items, mitigating the domain shift challenges encountered by deterministic models. As a result, this paper proposes Dif4FF, a novel two-stage pipeline for New Fashion Product Performance Forecasting (NFPPF) that leverages the power of diffusion models conditioned on multimodal data related to specific clothes. Dif4FF first utilizes a multimodal score-based diffusion model to forecast multiple sales trajectories for various garments over time. The forecasts are refined using a powerful Graph Convolutional Network (GCN) architecture. By leveraging the GCN's capability to capture long-range dependencies within both the temporal and spatial data and seeking the optimal solution between these two dimensions, Dif4FF offers the most accurate and efficient forecasting system available in the literature for predicting the sales of new items. We tested Dif4FF on VISUELLE, the de facto standard for NFPPF, achieving new state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: ファストファッション産業では、過剰生産と未販売在庫が重大な環境問題を生み出している。未発売品の正確な販売予測は、産業の効率性と利益を大幅に改善する可能性がある。しかし、過去のデータがないことと、常に変化する傾向のために、まったく新しいスタイルの成功を予測することは難しい。具体的には、現在使われている決定論的モデルは、トレーニングデータ外のアイテムに遭遇する際にドメインシフトに苦労する。最近提案された拡散モデルは、連続時間拡散プロセスを用いてこの問題に対処する。具体的には、これらのモデルにより、決定論的モデルによって直面するドメインシフトの課題を軽減し、新しいアイテムの販売を予測することができる。そこで本研究では,NFPPF(New Fashion Product Performance Forecasting)の新たな2段階パイプラインであるDif4FFを提案する。 Dif4FFは、まずマルチモーダルスコアに基づく拡散モデルを用いて、様々な衣服の複数の販売軌跡を時間とともに予測する。予測は強力なGraph Convolutional Network(GCN)アーキテクチャを使って洗練される。 GCNの時間的および空間的データの長距離依存関係を捕捉し、これらの2次元間の最適解を求める能力を活用して、Dif4FFは、新しいアイテムの販売を予測するために文献で利用可能な最も正確かつ効率的な予測システムを提供する。我々は、NFPPFのデファクトスタンダードであるVISUELLE上でDif4FFを試験し、新しい最先端結果を得た。

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