Core Concepts
Personalized outfit generation through DiFashion enhances fashion recommendation with high fidelity and compatibility.
Abstract
The evolution of Outfit Recommendation (OR) in fashion progresses from Pre-defined Outfit Recommendation to Personalized Outfit Composition.
DiFashion introduces Generative Outfit Recommendation (GOR) for personalized outfit generation.
DiFashion utilizes diffusion models for parallel generation of multiple fashion images.
Three conditions guide the generation process: category prompt, mutual condition, and history condition.
Extensive experiments on iFashion and Polyvore-U datasets show DiFashion's superiority over baselines.
Stats
"DiFashion는 높은 충실도와 호환성을 통해 개인화된 의상 생성을 향상시킵니다."
"DiFashion은 다중 패션 이미지의 병렬 생성을 위해 확산 모델을 활용합니다."
"DiFashion은 범주 프롬프트, 상호 조건 및 역사 조건을 사용하여 생성 프로세스를 안내합니다."
Quotes
"DiFashion은 다중 패션 이미지의 병렬 생성을 위해 확산 모델을 활용합니다."
"DiFashion은 범주 프롬프트, 상호 조건 및 역사 조건을 사용하여 생성 프로세스를 안내합니다."