Artículos y recursos interesantes relacionados con la moda (empresas, conjuntos de datos, conferencias, talleres, ...).
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Otros recursos útiles
Modelo | Título | Publicación | Papel | Enlace |
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Posa con estilo | Pose con estilo: Síntesis de imágenes guiadas por pose que preservan los detalles con estilo condicionalGAN | SIGGRAFÍA ASIA 2021 | [2109.06166] | [proyecto] |
CIT | CIT: Transformador interactivo de tela para prueba virtual | arXiv | [2104.05519] | [Amazingren / CIT] |
VITON-HD | VITON-HD: Prueba virtual de alta resolución mediante normalización consciente de la desalineación | CVPR 2021 | [2103.16874] | [sombra2496 / VITON-HD] |
DCTON | Consistencia del ciclo desenredado para una prueba virtual altamente realista | CVPR 2021 | [2103.09479] | [ChongjianGE / DCTON] |
PF-AFN | Prueba virtual sin analizador mediante flujos de apariencia de destilación | CVPR 2021 | [2103.04559] | [geyuying / PF-AFN] |
TamizNet | SieveNet: un marco unificado para pruebas virtuales sólidas basadas en imágenes | WACV 2020 | [2001.06265] | |
Hasta el último detalle: prueba virtual con tallado detallado | arXiv | [1912.06324] | [Programador de IA / Prueba-virtual-hasta-el-último-detalle-con-tallado-detallado] | |
Flujo de tela | ClothFlow: un modelo basado en flujo para la generación de personas vestidas | ICCV 2019 | [papel] | |
FW-GAN | FW-GAN: Warping GAN navegado por flujo para prueba virtual de video | ICCV 2019 | [papel] | |
Probándose virtualmente ropa nueva con poses arbitrarias | MM 2019 | [papel] | [proyecto] | |
Generación de imágenes de modelos de moda de alta resolución con atuendos personalizados | ICCVW 2019 | [1908.08847] | ||
Moda++ | Moda++: ediciones mínimas para mejorar la vestimenta | ICCV 2019 | [1904.09261] | [proyecto] |
MG-VTON | Hacia una red de pruebas virtuales guiadas en múltiples posturas | arXiv | [1902.11026] | |
Finnet | Imagen de moda compatible y diversa en pintura. | ICCV 2019 | [1902.01096] | |
Prueba M2E en red | M2E-Try On Net: Moda de modelo para todos | arXiv | [1811.08599] | |
ModaGAN | FashionGAN: muestre su diseño de moda utilizando redes adversas generativas condicionales | Foro CG 2018 | [papel] | |
PIVOTES | PIVTONS: Zapato de prueba virtual invariante de pose con finalización de imagen condicional | ACV 2018 | [papel] | [proyecto] |
red de intercambio | SwapNet: transferencia de prendas basada en imágenes | ECVC 2018 | [papel] | [andrewjong / SwapNet] |
FilmedGAN | Manipulación de imágenes de moda guiada por el lenguaje con transformaciones según las características | CEVWW 2018 | [1808.04000] | |
CP-VITON | Hacia una red de prueba virtual basada en imágenes que preserva las características | ECVC 2018 | [1807.07688] | [sergeywong / cp-vton] |
Desenredar múltiples entradas condicionales en GAN | CEVWW 2018 | [1806.07819] | [zalandoresearch / disentangling_conditional_gans] | |
Diseño | DesIGN: inspiración de diseño de redes generativas | CEVWW 2018 | [1804.00921] | |
VITON | VITON: una red de prueba virtual basada en imágenes | CVPR 2018 | [1711.08447] | [xthan/VITON] |
DVBPR | Recomendación y diseño de moda visualmente conscientes con modelos de imágenes generativas | ICDM 2017 | [1711.02231] | [kang205 / DVBPR] |
ModaGAN | Sé tu propio Prada: síntesis de moda con coherencia estructural. | ICCV 2017 | [1710.07346] | [proyecto] |
CAGÁN | La analogía condicional GAN: intercambio de artículos de moda con imágenes de personas | ICCVW 2017 | [1709.04695] |
Modelo | Título | Publicación | Papel | Enlace |
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DeepFashion2 | DeepFashion2: un punto de referencia versátil para la detección, estimación de pose, segmentación y reidentificación de imágenes de ropa | CVPR 2019 | [1901.07973] | [normas intercambiables / DeepFashion2] |
Marca > Logotipo: Análisis Visual de Marcas de Moda | CEVWW 2018 | [1810.09941] | ||
BCRNN | Red atenta de gramática de moda para la detección de hitos de moda y clasificación de categorías de ropa | CVPR 2018 | [papel] | |
Studio2Shop: desde sesiones fotográficas de estudio hasta artículos de moda | ICPRAM 2018 | [1807.00556] | ||
ModaCerebro | Proyecto FashionBrain: una visión para comprender el universo de datos de moda en Europa | KDDW 2017 | [1710.09788] | [proyecto] |
Descubrimiento automático de conceptos de moda con conciencia espacial | ICCV 2017 | [1708.01311] | [xthan / moda-200k] | |
DFA | Detección de hitos de moda en la naturaleza | ECVC 2016 | [1608.03049] | [liuziwei7 / hitos de la moda] |
ModaNet | DeepFashion: potenciando el reconocimiento y la recuperación de ropa con anotaciones enriquecidas | CVPR 2016 | [papel] | [proyecto] |
Modelo | Título | Publicación | Papel | Enlace |
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Aprendizaje de representación visual semisupervisado para la compatibilidad de la moda | RecSys 2021 | [2109.08052] | ||
POG | POG: Generación de atuendos personalizados para recomendación de moda en Alibaba iFashion | KDD 2019 | [1905.01866] | |
Recomendación de ropa basada en la estética | 2018 | [1809.05822] | ||
ARTESANÍA | CRAFT: Recomendaciones complementarias utilizando el transformador de funciones adversas | CEVWW 2018 | [1804.10871] | |
Aprendizaje de incrustaciones con reconocimiento de tipos para compatibilidad con la moda | ECVC 2018 | [1803.09196] | ||
Neuroestilista | NeuroStylist: modelado de compatibilidad neuronal para combinar ropa | MM 2017 | [papel] | |
Recomendación profunda de moda entre dominios | RecSys 2017 | [papel] | ||
Un modelo de cliente dinámico basado en LSTM para recomendación de moda | RecSys 2017 | [1708.07347] | ||
Aprender compatibilidad de moda con LSTM bidireccionales | MM 2017 | [1707.05691] | [xthan / polivoro] | |
ADN de la moda: fusión de contenido y datos de ventas para recomendaciones y mapeo de artículos | KDD 2016 | [1609.02489] |
Modelo | Título | Publicación | Papel | Enlace |
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Cociente de estilo | Comprender la moda: ¿qué impulsa las ventas de un estilo? | KDDW 2018 | [1806.11424] | |
Potencial de ventas | Potencial de ventas: modelado de la vendibilidad de la estética visual de un producto de moda | KDDW 2017 | [papel] | |
Fashion Forward: previsión del estilo visual en la moda | ICCV 2017 | [1705.06394] |
Taller KDD sobre moda [2019] [2018] [2017] [2016]
Taller de Visión por Computador para Moda, Arte y Diseño [CVPR 2020] [ICCV 2019] [ECCV 2018] [ICCV 2017]
Taller NeurlPS sobre Aprendizaje Automático para la Creatividad y el Diseño [2019] [2018] [2017]
Taller SIGIR sobre comercio electrónico [2019] [2018] [2017]
Tutorial de aprendizaje profundo de CVPR para la creación de contenido [2019]
Desafío de moda iMaterialist [CVPR 2019]
Desafío iDesigner [CVPR 2019]
Reto FashionGen [ICCV 2019, ECCV 2018]
Desafío de moda JD AI [ChinaMM 2018]
Desafío global Alibaba FashionAI [Tianchi]
Conferencia sobre Inteligencia Artificial en Moda y Textil [AIFT 2018]
Desafío Fashion IQ [CVPR 2020] [ICCV 2019]
Desafío DeepFashion2 [CVPR 2020] [ICCV 2019]
Fashionpedia [sitio web]
Conjunto de datos DeepFashion2 [sitio web]
Conjunto de datos DeepFashion [sitio web]
FashionGen [sitio web]
ModaAI [Tianchi]
TaobaoClothMatch [Tianchi]
Moda-MNIST [zalandoresearch/fashion-mnist]
Coeficiente intelectual de la moda [sitio web]
Marca | Nombre | Encontró | Información | Noticias |
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mintra | 2007 | Pronóstico, Síntesis | [2017.11 menta viva] | |
Alibaba | 2009 | Reconocimiento | [2018.7 ModaAI] | |
ARREGLO DE PUNTADA, BLOG | 2011 | Personalización | [Forbes 2018.5] | |
Heuritech | 2013 | Pronóstico, Reconocimiento | [2019.1 Fashnerd] | |
Yi+ | 2014 | Reconocimiento | [Financiamiento 2018.8] | |
TECNOLOGÍAS MALONG | 2014 | Reconocimiento | [Forbes 2018.7] | |
sistema | 2015 | Reconocimiento | [2018.12 cooperativo con farfetch] | |
GrokStyle (2019.2 adquirido por Facebook) | 2015 | Búsqueda | [2019.2 adquirido por Facebook] | |
Investigación Zalando | 2016 | Investigación | [Fundación 2016.10] | |
MatchU 码尚 | 2016 | Modelado | [Financiamiento 2018.12] | |
modo.ai | 2016 | Reconocimiento, PNL, Búsqueda | [2018.5 TechRepublic] | |
Marcable.AI | 2016 | Reconocimiento, Búsqueda | [Centinela de la revista 2018.7] | |
衣呼 YIHU (TOZI) | 2017 | Modelado 3D | [Financiamiento 2018.9] | |
macty.eu | 2017 | Reconocimiento, Búsqueda, Recomendación, PNL | [2018.12 EMPIEZA] | |
极睿 infimind | 2017 | |||
知衣 zhiyi | 2018 | |||
fallo-ai | 2019 | Diseño de IA | [noticias 2019.6] | |
深尚科技 EstiloAI | 2019 | Diseño de IA | [noticias 2020.1] |
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[lzhbrian/imagen-a-imagen-papers]