本研究では、既存の注釈付き画像に依存するのではなく、完全にAI生成されたファッションアウトフィットのデータセットを作成した。LLMとディフュージョンモデルを活用することで、様々な基準や個人化要件を満たす多様な画像を効率的に生成できる。生成された画像は人間の評価者によってレビューされ、品質が保証されている。このデータセットには、性別、体型、イベント、スタイルなどの特徴が含まれており、それらの組み合わせも表現されている。
LLMとディフュージョンモデルの活用により、効率的な画像生産が可能になった。LLMによる言語生成の品質保証と、ディフュージョンモデルによる画像生成の品質保証は、人間の評価者によって検証されている。この検証プロセスは、潜在的な消費者がこれらのAI生成アウトフィットをどのように認識するかを反映しており、技術的な熟達度だけでなく、現在のファッショントレンドや消費者の嗜好にも合致していることを示している。
AIがクリエイティブな分野に大きな影響を及ぼしつつある中で、人間の監視が生成されたコンテンツを規制することが重要である。結局のところ、ファッション画像合成フレームワークは、最終製品ではなく、クリエイティブプロセスの初期段階を目的としたものである。したがって、AIによって生成されたファッションコンテンツは、ファッション分野の専門家によって評価されることが不可欠である。そのため本研究では、クリエイターやエンジニアが利用可能な自動生成データセットを提供するだけでなく、専門家による評価の重要性についても強調している。
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by Georgia Argy... um arxiv.org 09-11-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.06442.pdfTiefere Fragen