Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Vision-Language-Garment Models For Web Knowledge Garment Understanding and Generation

論文の概要: Towards Vision-Language-Garment Models For Web Knowledge Garment Understanding and Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05210v1
Date: Thu, 05 Jun 2025 16:22:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.819212
Title: Towards Vision-Language-Garment Models For Web Knowledge Garment Understanding and Generation
Title（参考訳）: Webナレッジガーメント理解・生成のためのビジョン・ランゲージ・ガーメントモデルに向けて
Authors: Jan Ackermann, Kiyohiro Nakayama, Guandao Yang, Tong Wu, Gordon Wetzstein,
Abstract要約: テキスト記述と視覚画像から衣服を合成する視覚言語学習モデルであるVLGを紹介する。予備的な結果は、有望な転送能力を示し、ファッションデザインのような専門分野に効果的に適応するマルチモーダル基盤モデルの可能性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.843513854635887
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multimodal foundation models have demonstrated strong generalization, yet their ability to transfer knowledge to specialized domains such as garment generation remains underexplored. We introduce VLG, a vision-language-garment model that synthesizes garments from textual descriptions and visual imagery. Our experiments assess VLG's zero-shot generalization, investigating its ability to transfer web-scale reasoning to unseen garment styles and prompts. Preliminary results indicate promising transfer capabilities, highlighting the potential for multimodal foundation models to adapt effectively to specialized domains like fashion design.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルは強力な一般化を示したが、衣服生成などの専門分野に知識を伝達する能力はいまだ研究されていない。テキスト記述と視覚画像から衣服を合成する視覚言語学習モデルであるVLGを紹介する。実験では,VLGのゼロショットの一般化を評価し,Webスケール推論を非表示の衣服スタイルやプロンプトに転送する能力について検討した。予備的な結果は、有望な転送能力を示し、ファッションデザインのような専門分野に効果的に適応するマルチモーダル基盤モデルの可能性を強調している。

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