論文の概要: Cross-Cultural Fashion Design via Interactive Large Language Models and Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15571v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 15:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:16.496752
• Title: Cross-Cultural Fashion Design via Interactive Large Language Models and Diffusion Models
• Title（参考訳）: 対話型大言語モデルと拡散モデルによる異文化間ファッションデザイン
• Authors: Spencer Ramsey, Amina Grant, Jeffrey Lee,
• Abstract要約: ファッションコンテンツ生成は、人工知能とクリエイティブデザインの交差点における新興分野である。 既存の手法は、文化的バイアス、限られたスケーラビリティ、テキストプロンプトと生成されたビジュアルの整合性に苦しむ。 本稿では,Large Language Models (LLMs) とLatent Diffusion Models (LDMs) を統合し,これらの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Fashion content generation is an emerging area at the intersection of artificial intelligence and creative design, with applications ranging from virtual try-on to culturally diverse design prototyping. Existing methods often struggle with cultural bias, limited scalability, and alignment between textual prompts and generated visuals, particularly under weak supervision. In this work, we propose a novel framework that integrates Large Language Models (LLMs) with Latent Diffusion Models (LDMs) to address these challenges. Our method leverages LLMs for semantic refinement of textual prompts and introduces a weak supervision filtering module to effectively utilize noisy or weakly labeled data. By fine-tuning the LDM on an enhanced DeepFashion+ dataset enriched with global fashion styles, the proposed approach achieves state-of-the-art performance. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms baselines, achieving lower Frechet Inception Distance (FID) and higher Inception Scores (IS), while human evaluations confirm its ability to generate culturally diverse and semantically relevant fashion content. These results highlight the potential of LLM-guided diffusion models in driving scalable and inclusive AI-driven fashion innovation.
• Abstract（参考訳）: ファッションコンテンツ生成は、仮想試行錯誤から文化的に多様なデザインプロトタイプに至るまで、人工知能とクリエイティブデザインの交差点における新興分野である。 既存の手法は、文化的バイアス、限られたスケーラビリティ、テキストプロンプトと生成されたビジュアル間の整合性、特に弱い監督の下でしばしば苦労する。 本研究では,Large Language Models (LLM) とLatent Diffusion Models (LDM) を統合し,これらの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。 本手法では,LLMをテキストプロンプトのセマンティックリファインメントに利用し,ノイズやラベルの弱いデータを効果的に活用するための弱い監視フィルタリングモジュールを導入する。 LDMをグローバルなファッションスタイルに富んだ拡張DeepFashion+データセットに微調整することで、提案手法は最先端のパフォーマンスを実現する。 実験の結果,Frechet Inception Distance (FID) と高次のInception Scores (IS) を達成し,文化的に多様かつ意味論的に関係のあるファッションコンテンツを生成する能力が確認された。 これらの結果は、スケーラブルで包括的AI駆動型ファッションイノベーションを駆動するLLM誘導拡散モデルの可能性を強調している。

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