Centrala begrepp
本文介紹了 UniFashion,這是一個統一的框架,旨在解決時尚領域中多模態生成和檢索的挑戰,透過整合嵌入和生成任務,利用擴散模型和大型語言模型 (LLM),實現可控且高保真度的生成,並在各種時尚任務中顯著優於先前專注於單一任務的最先進模型。
論文概述
本論文介紹了 UniFashion,這是一個統一的框架,旨在解決時尚領域中多模態生成和檢索的挑戰。UniFashion 整合了嵌入和生成任務,利用擴散模型和大型語言模型 (LLM),實現可控且高保真度的生成。
研究背景
時尚領域包含一系列現實世界的多模態任務,例如多模態檢索和生成。這些任務已被用於各種電子商務場景,以增強產品可發現性、買賣雙方互動以及目錄瀏覽後的客戶轉化率。近年來,人工智慧生成內容 (AIGC) 領域取得了顯著進展,特別是在用於文本生成的大型語言模型 (LLM) 和用於視覺生成的擴散模型方面,這些技術在許多下游任務中取得了重大進展,並引發了人們對將這些多模態模型應用於時尚領域的廣泛研究興趣。
研究問題
現有的時尚圖像檢索和生成方法通常是針對特定任務設計的,這從根本上限制了它們對時尚領域中各種任務形式和輸入/輸出形式的適用性。
研究方法
為了訓練一個能夠處理多個時尚任務的統一模型,本研究提出了一個通用的框架,能夠透過將多模態表示與 LLM 和擴散模型對齊來處理多個時尚任務。這種創新策略增強了模型的適應性。
主要發現
UniFashion 在各種時尚任務(包括跨模態檢索、組合圖像檢索和多模態生成)上的大量實驗表明,該統一模型顯著優於先前最先進的方法。
研究結論
UniFashion 的適應性使其能夠處理複雜的視覺語言任務,這表明它有潛力增強電子商務場景和與時尚相關的應用程序。這項研究強調了探索多模態生成和檢索之間的學習協同作用的重要性,為時尚領域的未來研究提供了一個有希望的方向。
研究限制
UniFashion 整合了多個複雜模組,包括 Q-Former、LLM 和擴散模型,這導致訓練期間的計算複雜性更高。
未來研究方向
探索更有效的採樣方法,例如 DPM-Solver++,可以提高 UniFashion 的整體效率。
Statistik
在 VITON-HD 數據集上使用 1000 個樣本進行推理時,UniFashion 每個圖像生成大約需要 3.15 秒。