Core Concepts
AIとファッションデザインの融合による研究領域の可能性を探る。Fashion-Diffusionデータセットは、AIのフルポテンシャルを引き出すために多大な努力で作成された高品質なファッション画像を提供する。
Abstract
AIとファッションデザインの融合が注目されている。
Fashion-Diffusionデータセットは100万枚以上の高品質なファッション画像と詳細なテキスト説明から構成されている。
データ収集、処理、アノテーションに人間が関与し、高度な属性ラベリングが行われている。
Fashion-Diffusionデータセットは他の既存データセットよりも優れた結果を示しており、ファッションデザイン分野で革新を促進する可能性がある。
Data Collection & Processing
1.1 million high-quality runway images collected, filtered into three subsets.
Customized filtering procedure with five attributes-related rules.
Data Annotation
Three-stage annotation approach: garment and human detection, attributes labeling, text generation.
EfficientNet-B3 model used for classification accuracy in attribute labeling.
Statistical Analysis
Distribution of descriptive attributes related to clothing design classes.
Age and gender distribution in the dataset showcasing diversity.
Fashion-Diffusion Benchmark
Dataset split into three subsets for training and testing.
Evaluation metrics include FID, IS, CLIPScore, Attribute Precision.
Stats
試験結果は以下です:
実験結果:FID(Fréchet Inception Distance)、IS(Inception Score)、CLIPScore(Cosine Distance)
属性精度:EfficientNet-B3モデルによる分類精度
Quotes
Fashion-Diffusionデータセットは、T2Iベースのファッションデザイン研究において画期的な進歩をもたらす可能性がある。