Coole modebezogene Papiere und Ressourcen (Unternehmen, Datensätze, Konferenzen, Workshops, ...).
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Inhaltsverzeichnis
Papiere
Synthese
Einstufung
Empfehlung
Vorhersage
Verwandte Veranstaltungen
Datensätze
Unternehmen
Weitere nützliche Ressourcen
Modell | Titel | Veröffentlichung | Papier | Link |
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Posieren Sie mit Stil | Posieren mit Stil: Detailerhaltende, posierengesteuerte Bildsynthese mit bedingtem StyleGAN | SIGGRAPH ASIA 2021 | [2109.06166] | [Projekt] |
CIT | CIT: Cloth Interactive Transformer für virtuelles Anprobieren | arXiv | [2104.05519] | [Erstaunlich / CIT] |
VITON-HD | VITON-HD: Hochauflösende virtuelle Anprobe durch fehlausrichtungsbewusste Normalisierung | CVPR 2021 | [2103.16874] | [shadow2496 / VITON-HD] |
DCTON | Entwirrte Zykluskonsistenz für eine äußerst realistische virtuelle Anprobe | CVPR 2021 | [2103.09479] | [ChongjianGE / DCTON] |
PF-AFN | Parserfreies virtuelles Anprobieren durch Destillieren von Erscheinungsflüssen | CVPR 2021 | [2103.04559] | [geyuying / PF-AFN] |
SieveNet | SieveNet: Ein einheitliches Framework für robuste bildbasierte virtuelle Tests | WACV 2020 | [2001.06265] | |
Bis ins Detail: Virtuelle Anprobe mit Detail Carving | arXiv | [1912.06324] | [KI-Programmierer / Virtuelles Anprobieren bis ins letzte Detail mit Detailschnitzerei] | |
ClothFlow | ClothFlow: Ein flussbasiertes Modell für die Generierung bekleideter Personen | ICCV 2019 | [Papier] | |
FW-GAN | FW-GAN: Flow-navigiertes Warping-GAN für virtuelles Video-Anprobieren | ICCV 2019 | [Papier] | |
Virtuelles Anprobieren neuer Kleidung in willkürlichen Posen | MM 2019 | [Papier] | [Projekt] | |
Generierung hochauflösender Bilder von Models, die individuelle Outfits tragen | ICCVW 2019 | [1908.08847] | ||
Mode++ | Fashion++: Minimale Änderungen zur Verbesserung des Outfits | ICCV 2019 | [1904.09261] | [Projekt] |
MG-VTON | Auf dem Weg zum geführten virtuellen Try-on-Netzwerk mit mehreren Posen | arXiv | [1902.11026] | |
FiNet | Kompatible und vielfältige Modebildmalerei | ICCV 2019 | [1902.01096] | |
M2E-Try On Net | M2E-Try On Net: Mode vom Model für alle | arXiv | [1811.08599] | |
FashionGAN | FashionGAN: Präsentieren Sie Ihr Modedesign mit Conditional Generative Adversarial Nets | CG-Forum 2018 | [Papier] | |
Drehzapfen | PIVTONS: Poseninvarianter virtueller Anprobeschuh mit bedingter Bildvervollständigung | ACCV 2018 | [Papier] | [Projekt] |
SwapNet | SwapNet: Bildbasierter Kleidungsstücktransfer | ECCV 2018 | [Papier] | [andrewjong / SwapNet] |
FiLMedGAN | Sprachgesteuerte Manipulation von Modebildern mit funktionsbezogenen Transformationen | ECCVW 2018 | [1808.04000] | |
CP-VITON | Auf dem Weg zu einem merkmalserhaltenden bildbasierten virtuellen Try-On-Netzwerk | ECCV 2018 | [1807.07688] | [sergeywong / cp-vton] |
Entwirren mehrerer bedingter Eingaben in GANs | ECCVW 2018 | [1806.07819] | [zalandoresearch / disentangling_conditional_gans] | |
Design | DesIGN: Design-Inspiration aus generativen Netzwerken | ECCVW 2018 | [1804.00921] | |
VITON | VITON: Ein bildbasiertes virtuelles Try-on-Netzwerk | CVPR 2018 | [1711.08447] | [xthan / VITON] |
DVBPR | Visuell bewusste Modeempfehlung und Design mit generativen Bildmodellen | ICDM 2017 | [1711.02231] | [kang205 / DVBPR] |
FashionGAN | Seien Sie Ihr eigener Prada: Modesynthese mit struktureller Kohärenz. | ICCV 2017 | [1710.07346] | [Projekt] |
CAGAN | Die bedingte Analogie GAN: Modeartikel gegen Menschenbilder austauschen | ICCVW 2017 | [1709.04695] |
Modell | Titel | Veröffentlichung | Papier | Link |
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DeepFashion2 | DeepFashion2: Ein vielseitiger Benchmark für die Segmentierung und Neuidentifizierung von Kleidungsbildern zur Erkennung von Posenschätzungen | CVPR 2019 | [1901.07973] | [switchablenorms / DeepFashion2] |
Marke > Logo: Visuelle Analyse von Modemarken | ECCVW 2018 | [1810.09941] | ||
BCRNN | Aufmerksames Fashion-Grammatik-Netzwerk zur Erkennung von Modemarken und zur Klassifizierung von Kleidungskategorien | CVPR 2018 | [Papier] | |
Studio2Shop: vom Studio-Fotoshooting bis zum Modeartikel | ICPRAM 2018 | [1807.00556] | ||
FashionBrain | FashionBrain-Projekt: Eine Vision zum Verständnis des europäischen Modedatenuniversums | KDDW 2017 | [1710.09788] | [Projekt] |
Automatische raumbewusste Entdeckung von Modekonzepten | ICCV 2017 | [1708.01311] | [xthan / fashion-200k] | |
DFA | Erkennung von Mode-Wahrzeichen in freier Wildbahn | ECCV 2016 | [1608.03049] | [liuziwei7 / Mode-Wahrzeichen] |
FashionNet | DeepFashion: Robuste Kleidungserkennung und -suche mit umfangreichen Anmerkungen | CVPR 2016 | [Papier] | [Projekt] |
Modell | Titel | Veröffentlichung | Papier | Link |
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Halbüberwachtes visuelles Repräsentationslernen für Modekompatibilität | RecSys 2021 | [2109.08052] | ||
POG | POG: Personalisierte Outfit-Generierung für Modeempfehlung bei Alibaba iFashion | KDD 2019 | [1905.01866] | |
Auf Ästhetik basierende Kleidungsempfehlung | WWW 2018 | [1809.05822] | ||
HANDWERK | CRAFT: Ergänzende Empfehlungen mit Adversarial Feature Transformer | ECCVW 2018 | [1804.10871] | |
Lernen typbewusster Einbettungen für Modekompatibilität | ECCV 2018 | [1803.09196] | ||
NeuroStylist | NeuroStylist: Neuronale Kompatibilitätsmodellierung für die Kleidungsanpassung | MM 2017 | [Papier] | |
Tiefgreifende domänenübergreifende Modeempfehlung | RecSys 2017 | [Papier] | ||
Ein LSTM-basiertes dynamisches Kundenmodell für Modeempfehlungen | RecSys 2017 | [1708.07347] | ||
Lernen der Modekompatibilität mit bidirektionalen LSTMs | MM 2017 | [1707.05691] | [xthan / polyvore] | |
Fashion DNA: Zusammenführen von Inhalts- und Verkaufsdaten für Empfehlungen und Artikel-Mapping | KDD 2016 | [1609.02489] |
Modell | Titel | Veröffentlichung | Papier | Link |
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Stilquotient | Modalität verstehen: Was treibt den Verkauf eines Stils an? | KDDW 2018 | [1806.11424] | |
Verkaufspotenzial | Verkaufspotenzial: Modellierung der Verkaufsfähigkeit der visuellen Ästhetik eines Modeprodukts | KDDW 2017 | [Papier] | |
Fashion Forward: Vorhersage des visuellen Stils in der Mode | ICCV 2017 | [1705.06394] |
KDD-Workshop zum Thema Mode [2019] [2018] [2017] [2016]
Workshop zu Computer Vision für Mode, Kunst und Design [CVPR 2020] [ICCV 2019] [ECCV 2018] [ICCV 2017]
NeurlPS-Workshop zu maschinellem Lernen für Kreativität und Design [2019] [2018] [2017]
SIGIR-Workshop zum Thema E-Commerce [2019] [2018] [2017]
CVPR Deep Learning für die Inhaltserstellung – Tutorial [2019]
iMaterialist Fashion Challenge [CVPR 2019]
iDesigner Challenge [CVPR 2019]
FashionGen Challenge [ICCV 2019, ECCV 2018]
JD AI Fashion Challenge [ChinaMM 2018]
Alibaba FashionAI Global Challenge [Tianchi]
Künstliche Intelligenz auf Mode- und Textilkonferenz [AIFT 2018]
Fashion IQ Challenge [CVPR 2020] [ICCV 2019]
DeepFashion2 Challenge [CVPR 2020] [ICCV 2019]
Fashionpedia [Website]
DeepFashion2-Datensatz [Website]
DeepFashion-Datensatz [Website]
FashionGen [Website]
FashionAI [Tianchi]
TaobaoClothMatch [Tianchi]
Fashion-MNIST [zalandoresearch/fashion-mnist]
Fashion IQ [Website]
Marke | Name | Gefunden | Info | Nachricht |
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Myntra | 2007 | Prognose, Synthese | [2017.11 Livemint] | |
Alibaba 图像和美 | 2009 | Erkennung | [2018.7 FashionAI] | |
STITCH FIX, BLOG | 2011 | Personalisierung | [2018.5 Forbes] | |
Heuritech | 2013 | Prognose, Anerkennung | [2019.1 Fashnerd] | |
Yi+ | 2014 | Erkennung | [Finanzierung 2018.8] | |
MALONG TECHNOLOGIEN | 2014 | Erkennung | [2018.7 Forbes] | |
System | 2015 | Erkennung | [2018.12 Koop mit Farfetch] | |
GrokStyle (2019.2 von Facebook übernommen) | 2015 | Suchen | [2019.2 von Facebook übernommen] | |
Zalando-Forschung | 2016 | Forschung | [Gründung 2016.10] | |
MatchU 码尚 | 2016 | Modellieren | [Förderung 2018.12] | |
mode.ai | 2016 | Anerkennung, NLP, Suchen | [2018.5 TechRepublic] | |
Markierbare.KI | 2016 | Erkennen, Suchen | [2018.7 Journal Sentinel] | |
衣呼 YIHU (TOZI) | 2017 | 3D-Modellierung | [Finanzierung 2018.9] | |
macty.eu | 2017 | Anerkennung, Suche, Empfehlung, NLP | [2018.12 STARTEN] | |
极睿 infimind | 2017 | |||
知衣 zhiyi | 2018 | |||
glitch-ai | 2019 | KI-Design | [2019.6 Nachrichten] | |
深尚科技 StylingAI | 2019 | KI-Design | [2020.1 Nachrichten] |
[ayushidalmia/awesome-fashion-ai]
[lzhbrian/image-to-image-papers]