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目次
カテゴリの構造は、ファッションの次のファッションに続きます: ファッションにおける AI のレポート
タイプ | カテゴリ |
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概要 | - |
評価 | - |
基礎技術 | ビジョンランゲージ |
基礎技術 | 解析中 |
基礎技術 | セグメンテーション、認識 |
基礎技術 | 検出 |
基礎技術 | 姿勢推定、追跡 |
販売 | 検索 |
販売 | 販売代理店 |
販売 | ビデオ生成 |
スタイリング | 互換性学習 |
スタイリング | おすすめの服装 |
デザイン | ファッションデザイン総合 |
デザイン | 試着 |
デザイン | 編集 |
デザイン | デザインエージェント |
デザイン | 3D合成 |
デザイン | 4D合成 |
購入する | 傾向分析 |
購入する | 知識の抽出 |
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論文
概要
技術開発の概要
タイトル | 出版物 | 紙 | タイプ | 地域 |
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衣服の立体裁断技術の比較研究 | プレプリント 2024 | 紙 | 概要 | インド |
ファッションにおける人工知能に関する調査 | IEEE 信号プロセス。マグ。 2023年 | 紙 | 概要 | 台湾(中国) |
AI 支援によるファッション デザイン: レビュー | IEEEアクセス | 紙 | ファッションデザイン | 中国 |
ファッションレコメンデーションのための計算技術: 調査 | ACM コンピューティング。生き残る。 | 紙 | ファッションのおすすめ | 香港(中国) |
最新のファッションレコメンダーシステムのレビュー | ACM コンピューティング。生き残る。 | 紙 | ファッションのおすすめ | イタリア |
ファッション画像検索に関する調査 | ACM コンピューティング。生き残る。 | 紙 | ファッション検索 | インド |
外見とポーズに基づいた人間の生成: 調査 | ACM コンピューティング。生き残る。 | 紙 | ファッションジェネレーション | 香港(中国) |
ファッションサプライチェーン管理における分析アプリケーション—文献と実践のレビュー | IEEE トランスエンジニアリング管理 | 紙 | ファッションサプライチェーン | ドイツ |
ソーシャルメディアからファッション知識を抽出するための深層学習アプローチ: レビュー。 | IEEEアクセス2022 | 紙 | ファッション知識の抽出 | イタリア |
デジタル ファッションの定義: 体系的なレビューによる分野の再構築 | 計算します。ハム。振る舞い。 2022年 | 紙 | デジタルファッション | 韓国 |
オンライン ファッション小売における AI (人工知能) ツールと顧客エクスペリエンスのレビュー | 内部。 J.Eバス。解像度2022年 | 紙 | ファッション小売 | インド |
ファッションとコンピューター ビジョンの出会い: 調査。 | ACM コンピューティング。生き残る。 2021年 | 紙 | 概要 | 台湾(中国) |
スマート ファッション: ファッションおよびアパレル業界における AI アプリケーションのレビュー | 2021 年プレプリント | 紙 | 概要 | イラン |
ファッション後のファッション: ファッションにおける AI のレポート | 2021 年プレプリント | 紙 | 概要 | 香港(中国) |
美学、パーソナライゼーション、レコメンデーション: ファッションにおけるディープラーニングに関する調査 | 2021 年プレプリント | 紙 | 概要 | 中国 |
ファッション推奨システム、モデル、および方法: レビュー | 情報学 2021 | 紙 | ファッションのおすすめ | アメリカ合衆国 |
ファッションおよびアパレル業界に適用される人工知能の詳細なレビュー | IEEEアクセス2019 | 紙 | 概要 | フランス |
衣料品の画像認識と検索の概要 | ライス2018 | 紙 | ファッション検索 | インド |
マルチメディアがファッションと出会うとき | IEEE マルチメディア 2018 | 紙 | 概要 | 中国 |
ファッション分析: 現在の技術と将来の方向性 | IEEE マルチメディア 2014 | 紙 | 概要 | シンガポール |
評価
特定のタスクの評価プロトコル
タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ファッションモデルの美的能力はどれくらい? | CVPR 2022 | 紙 | データセット | 香港(中国) |
ファッション電子商取引プラットフォームにおける人工知能コンポーネントの評価 | ワールドCIST 2022 | 紙 | - | ポルトガル |
私の服はどこにありますか?ファッション画像のディープインスタンスセグメンテーションアーキテクチャを評価するためのマルチレベルアプローチ | CVPRW 2021 | 紙 | - | フランス |
ファッションの推奨事項の評価: 多面的なオフライン評価アプローチ | レクシスXファッション2019 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
基礎技術
ファッションイメージの理解
ビジョンランゲージ
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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同期マスク | SyncMask: ファッション中心の視覚言語の事前トレーニングのための同期された注意マスキング | CVPR 2024 | 紙 | - | 韓国 |
FAME-ViL | FAME-ViL: 異種ファッションタスクのためのマルチタスク視覚言語モデル | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | イギリス |
ファッションSAP | FashionSAP: シンボルと属性により、きめ細かいファッション視覚言語の事前トレーニングが可能 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
MVLT | ファッションにおける仮面の視覚言語変換者 | ミール2023 | 紙 | - | 中国 |
オープンファッションクリップ | OpenFashionCLIP: オープンソースのファッション データを使用した視覚と言語の対照学習 | ICIAP 2023 | -> | プロジェクト | イタリア |
- | グラフベースのファッションの意味論的知識を備えた、きめ細かいビジョンと言語表現のフレームワーク | CAD/グラフィックス 2023 | 紙 | - | 中国 |
ファッションクリップ | 一般的なファッション概念の対照的な言語と視覚の学習 | 科学レポート (2022) | 紙 | コード | カナダ |
ファッションヴィル | ファッションに焦点を当てた視覚と言語表現の学習 | ECCV2022 | -> | プロジェクト | イギリス |
カレイドバート | Kaleido-BERT: ファッション領域の視覚言語事前トレーニング | CVPR 2021 | 紙 | - | 中国 |
解析中
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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OMネット | OMNet: 衣類を解析するための Outfit Memory Net | IJCST 2023 | 紙 | - | 中国 |
UAMネット | 衣類解析のための非要約隣接変調 | PR 2022 | 紙 | コード | 中国 |
- | 衣類解析のための機能融合ネットワーク | IJMLC 2022 | 紙 | - | 中国 |
CCFネット | CCFNet: 衣類画像の RGB-D シーン解析のためのクロスコンプリメンタリー融合ネットワーク | JVCI 2022 | 紙 | - | 中国 |
- | できれば私のことを説明してください!特徴付けられたインスタンスレベルの人間による解析 | ICIP 2021 | 紙 | - | フランス |
- | プログレッシブワンショット人間解析 | AAAI 2021 | 紙 | - | シドニー |
サイザー | SIZER: 3D 衣類を解析し、サイズに敏感な 3D 衣類を学習するためのデータセットとモデル | ECCV2020 | 紙 | プロジェクト | ドイツ |
- | 型付き部分関係推論による階層的ヒューマン解析 | CVPR 2020 | 紙 | コード | スイス |
- | きめ細かい衣服解析: ボディ生成アプローチ | ICME 2020 | 紙 | - | 中国 |
SP-FEN | Superpixels は、衣類解析強化のための Extractor Network (SP-FEN) を備えています | 非売品2020 | 紙 | - | マレーシア |
人を見つめる | 人物を調べる: 共同身体解析および姿勢推定ネットワークと新しいベンチマーク | TPAMI 2019 | 紙 | - | 中国 |
- | 総合的なインスタンスレベルの人間による解析 | BMVC2017 | 紙 | - | イギリス |
- | 服装を分析して服装を観察する | 2017 年プレプリント | 紙 | - | 日本 |
- | 単一フレーム監視による監視ビデオ解析 | CVPR 2017 | 紙 | - | 中国 |
- | 効率的なファッション画像解析のための再重み付けされた MRF の強化 | トム2016 | 紙 | - | カナダ |
- | 共同画像セグメンテーションとラベル付けによる衣類の共同解析と衣類検索への応用 | TMM2016 | 紙 | - | 中国 |
- | パーセレットに基づく解析: 人間による解析のための統合された変形可能な混合モデル | TPAMI 2015 | 紙 | - | シンガポール |
- | 類似したスタイルを取得して衣服を解析する | TPAMI 2014 | 紙 | - | 日本 |
- | ビデオコンテキストを使用したファッション解析 | MM2014 | 紙 | - | シンガポール |
- | 紙人形の解析: 類似したスタイルを取得して衣料品を解析する | ICCV2013 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
- | 弱い色カテゴリラベルを使用したファッション解析 | TMM2013 | 紙 | - | シンガポール |
- | ファッション写真に含まれる衣服の解析 | CVPR 2012 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
セグメンテーション、認識
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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- | DETR ベースのレイヤード衣類のセグメンテーションと詳細な属性認識 | CVPRW 2023 | 紙 | - | 香港(中国) |
ファッションフォーマー | Fashionformer: 人間のファッションのセグメンテーションと認識のためのシンプルで効果的かつ統一されたベースライン | ECCV2022 | -> | プロジェクト | 中国 |
ファッションペディア | ファッションペディア: オントロジー、セグメンテーション、および属性ローカリゼーション データセット | ECCV2020 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
- | ファッションとアパレルのセグメンテーションタスク | プレプリント 2020 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
- | 複数人の共同姿勢推定と意味的部分セグメンテーション | CVPR 2017 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
ディープファッション | DeepFashion: 豊富な注釈を使用して堅牢な衣服の認識と検索を強化 | CVPR 2016 | 紙 | - | 香港(中国) |
- | 誰が誰をブロックするか: 画像をグループ化するための衣類の同時セグメンテーション | ICCV2011 | 紙 | - | 中国 |
検出
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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- | カテゴリのグループ化とマルチグレインブランチによるアパレル検出の改善 | マルチメディア ツールとアプリケーション 2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
コア | Core: 多色のファッション衣類の色回帰 | CVPRW 2022 | 紙 | - | フランス |
- | ロボット工学のためのファッションランドマークの検出とカテゴリ分類 | ICARSC 2020 | 紙 | - | スイス |
- | 衣服のランドマーク検出のための集約と微調整 | プレプリント 2020 | 紙 | コード | 中国 |
- | ファッションランドマーク検出のための空間認識型非局所的注意 | ICME 2019 | 紙 | - | 中国 |
- | ファッションランドマーク検出のためのレイアウトグラフ推論 | CVPR 2019 | 紙 | - | 中国 |
ディープファッション2 | DeepFashion2: 衣類画像の検出、姿勢推定、セグメンテーション、再識別のための多用途ベンチマーク | CVPR 2019 | 紙 | - | 中国 |
- | ファッションランドマーク検出のためのグローバル-ローカル埋め込みモジュール | ICCVW 2019 | 紙 | - | 韓国 |
- | 階層的再帰変圧器ネットワークを介した制約のないファッションランドマークの検出 | MM2017 | 紙 | - | 香港(中国) |
- | 自然界でのファッションランドマークの検出 | ECCV2016 | 紙 | - | 香港(中国) |
姿勢推定、追跡
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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衣服追跡 | GarmentTracking: カテゴリレベルの衣服姿勢追跡 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
ガーメントネット | GarmentNets: 正規空間形状補完による衣服のカテゴリレベルの姿勢推定 | ICCV2021 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
販売
オンライン販売
検索
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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エムスリーネット | きめ細かいファッション分析のための学習属性とクラス固有の表現のデュエット | CVPR 2023 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
- | 言語ベースのファッション検索のための動的ネットワーク | MMIR '23 (MM 2023 ワークショップ) | 紙 | - | 中国 |
MODC | オンラインディープクラスタリングによるきめ細かいファッション表現学習 | ECCV2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
ファッションVLP | FashionVLP: フィードバックによるファッション検索のためのビジョン言語トランスフォーマー | CVPR 2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
EIクリップ | EI-CLIP: 電子商取引のクロスモーダル検索のためのエンティティ認識型介入対照学習 | CVPR 2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
DAtRNet | DAtRNet: 代替アイテムを取得するためのファッション属性の埋め込みを解く | CVPRW 2022 | 紙 | - | インド |
UIGR | UIGR: 統合されたインタラクティブな衣類検索 | CVPRW 2022 | 紙 | コード | イギリス |
サープラント | 事前トレーニングされた視覚および言語モデルを使用した現実の画像の画像検索 | ICCV2021 | 紙 | - | オーストラリア |
ファッションIQ | Fashion IQ: 自然言語フィードバックによる画像取得に向けた新しいデータセット | CVPR 2021 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
- | ファッション製品の解釈可能なマルチモーダル検索 | MM2018 | 紙 | - | シンガポール |
くそー | デュアル属性認識ランキング ネットワークによるクロスドメイン画像取得 | ICCV2015 | 紙 | - | シンガポール |
販売代理店
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ファッション-GPT | Fashion-GPT: LLM とファッション検索システムの統合 | LGM3A '23 (MM 2023 ワークショップ) | 紙 | - | シンガポール |
ファッションVQA | FashionVQA: ドメイン固有のビジュアル質問応答システム | CVPRW 2023) | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
VSE | 部分的な視覚的意味埋め込みによるファッション特有のあいまいな表現の解釈 | CVPRW 2023) | 紙 | - | 日本 |
- | オンライン仮想ストア向けの会話型ショッピング アシスタント | MM 2022 | 紙 | - | ポルトガル |
ビデオ生成
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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GPT4モーション | GPT4Motion: Blender 指向の GPT プランニングによるテキストからビデオへの生成における物理的なモーションのスクリプト作成 | プレプリント 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
誰でもアニメーション化 | 誰でもアニメーション化: キャラクター アニメーションのための一貫した制御可能な画像からビデオへの合成 | プレプリント 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
wフロー | ダンスビデオを見てワイルドにドレスアップ | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | 中国 |
布フォーマー | ClothFormer: すべてのモジュールでビデオ仮想試着を手なずける | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | 中国 |
スタイリング
パーソナルスタイリング
互換性学習
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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FCブーストネット | FCBoost-Net: ファッション互換性ブーストを介して複数のコーディネートされた衣装を合成するための生成ネットワーク | MM 2023 | 紙 | - | 中国 |
おすすめの服装
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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CP-トランスマッチ | パーソナライズされたファッションマッチングのためのマルチリレーショナル接続のモデリング | MM 2023 | 紙 | - | 香港(中国) |
シフト15分 | SHIFT15M: いくつかの分布シフトを伴うセット間のマッチングのためのファッション固有のデータセット | CVPRW 2023) | 紙 | コード | 日本 |
BiHGH | 効率的な服装推奨に向けた双方向異種グラフハッシュ | MM 2022 | 紙 | - | オーストラリア |
衣装トランスフォーマー | OutfitTransformer: ファッション推奨のための服装表現 | CVPRW 2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
衣装GAN | OutfitGAN: 生成的なファッション衣装に適合するアイテムを学習する | CVPRW 2022 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
GradREC | 「黒はありますか?」 CLIP のようなモデルはゼロショット レコメンダーです | ECNLP 5(ACL 2022 ワークショップ) | 紙 | コード | ミラノ |
デザイン
ファッションデザイン総合
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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スタイルミー | StyleMe: デザイナースタイルによるインテリジェントなファッション世代へ | カイ 2023 | 紙 | コード | 中国 |
ジェネレーティブファッション | 未来の形成: デザイン空間の探索のための深い生成モデルの創造的な可能性を解き放つ | チャイナ 2023 | 紙 | プロジェクト | スイス |
AIアーカイブ | フットウェアデザインにおけるコンセプト作成のための生成 AI | 招待講演 (SIGGRAPH 2023) | 紙 | - | ドイツ |
ユナイテッドヒューマン | UnitedHuman: マルチソース データを利用して高解像度のヒューマン生成を実現 | ICCV2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
自由 | FreeDoM: トレーニング不要のエネルギーガイドによる条件付き拡散モデル | ICCV2023 | 紙 | コード | 中国 |
ボックスディフ | BoxDiff: トレーニング不要のボックス制約拡散によるテキストから画像への合成 | ICCV2023 | 紙 | コード | シンガポール |
コントロールネット | テキストから画像への拡散モデルへの条件付き制御の追加 | ICCV2023 | 紙 | コード | アメリカ合衆国 |
プロンプトスタイラー | PromptStyler: ソースフリーのドメイン一般化のためのプロンプト駆動のスタイル生成 | ICCV2023 | -> | プロジェクト | 韓国 |
ディフサート | Diffusart: 条件付き拡散モデルによる線画のカラー化の強化 | CVPRW 2023 | 紙 | - | フランス |
ガタ | Gatha: テキストベースのスタイル転送を強化するためのリレーショナルロス | CVPRW 2023 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
ディフファッション | 拡散モデルによる構造を意識した転写による、画像参照に基づくファッション デザイン | CVPRW 2023 | 紙 | コード | 中国 |
ベクターフュージョン | VectorFusion: ピクセルベースの拡散モデルの抽象化によるテキストから SVG への変換 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト、非公式コード | アメリカ合衆国 |
ディフスケッチャー | DiffSketcher: 潜在拡散モデルによるテキスト ガイド付きベクトル スケッチ合成 | 生理学研究所2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
SGDiff | SGDiff: ファッション合成のためのスタイルに基づく拡散モデル | MM 2023 | 紙 | コード | 香港(中国) |
ファッションディフ | FashionDiff: インテリジェントなデザインのためのペアごとのファッション要素を使用した制御可能な拡散モデル | MM 2023 | 紙 | - | 中国 |
インスピレーションネット | InspirNET: ファッション生成のための制御可能なきめの細かいテクスチャのもつれ解除を備えた教師なしの敵対的生成ネットワーク | MM 2023 | 紙 | - | 中国 |
- | インテリジェントなインタラクティブ デザインに向けて: クロスドメインのファッション要素に基づく世代フレームワーク | MM 2023 | 紙 | - | 中国 |
- | 人間のリテクスチャリングのための法線ガイド付き衣服 UV 予測 | CVPR 2023 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
時間的UV | TemporalUV: 時間的に一貫した UV 座標を使用して、ゆったりとした衣服をキャプチャする | CVPR 2022 | 紙 | - | ドイツ |
アルマーニ | ARMANI: 統一されたクロスモーダル ファッション デザインのためのパーツレベルの衣服とテキストの配置 | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
AIカーペット | AIカーペット:美しいカーペットパターンを自動生成 | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
ウェアラブルイメージネット | ウェアラブル ImageNet: データセット蒸留によるタイル可能テクスチャの合成 | CVPRW 2022 | 紙 | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
スタイルでのランク | Rank in Style: 解釈可能な方向性を見つけるためのランキングベースのアプローチ | CVPRW 2022 | 紙 | - | 七面鳥 |
試着
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ファッションテックス | FashionTex: テキストとテクスチャを使用した制御可能な仮想試着。 | シーグラフ 2023 | 紙 | コード | 中国 |
周波数HPT | FreqHPT: Human Pose Transfer のための周波数を意識した注意力とフローの融合 | CVPRW 2023) | 紙 | - | 中国 |
サル・ヴトン | 仮想試着のための意味的に関連付けられたランドマークを介して衣服と人物をリンクする | CVPR 2023 | 紙 | プロジェクト | 中国 |
試着普及 | TryOnDiffusion: 2 つの UNet の物語 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
GP-VTON | GP-VTON: 協調的なローカルフローグローバル解析学習による汎用仮想試着に向けて | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
ラディヴトン | LaDI-VTON:潜在拡散テキスト反転強化仮想試着 | MM 2023 | 紙 | コード | イタリア |
DCI-VTON | 拡散モデルの力を使いこなし、外観フローによる高品質な仮想試着を実現 | MM 2023 | 紙 | コード | 中国 |
PG-VTON | PG-VTON: 漸進的推論パラダイムによる新しい画像ベースの仮想試着方法 | TMM2023 | 紙 | コード | 中国 |
ドク-VTON | OccluMix: 意味ガイド付きミックスアップによる脱オクルージョン仮想試着に向けて | TMM2023 | 紙 | コード | 中国 |
安定したバイトン | StableVITON: 仮想試着のための潜在拡散モデルによる意味的対応の学習 | プレプリント 2023 | -> | プロジェクト | 韓国 |
- | タオバオ電子商取引シナリオにおける高解像度画像ベースの仮想試着システム | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
GT-マスト | GT-MUST: マネキン固有の変換を学習することによるゲート付き試着 | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
PL-VTON | プログレッシブ四肢を意識した仮想試着 | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
ドレスコード | ドレスコード: 高解像度マルチカテゴリー仮想試着 | CVPRW 2022 | 紙 | プロジェクト | イタリア |
DBCT | 仮想試着用の 2 分岐協調変圧器 | CVPRW 2022 | 紙 | - | イタリア |
DP-VTON | 特徴を生かした詳細な仮想試着へ | CVPRW 2022 | 紙 | - | 韓国 |
フロースタイル-VTON | 仮想試着のためのスタイルベースのグローバル外観フロー | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | イギリス |
RT-VTON | 反復的な 3 レベル変換によるフルレンジの仮想試着 | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | 中国、シンガポール |
DGP | 弱く監視された高忠実度の衣類モデルの生成 | CVPR 2022 | 紙 | - | 中国 |
編集
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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パターンショップ | Patternshop: 画像操作によるポイント パターンの編集 | シーグラフ 2023 | -> | プロジェクト | ドイツ |
MGD | マルチモーダル ガーメント デザイナー: ファッション画像編集のための人間中心の潜在拡散モデル | ICCV2023 | 紙 | コード | イタリア |
何でも編集 | EditAnything: 画像の編集と生成において比類のない柔軟性を実現 | MM 2023 | 紙 | プロジェクト | 中国 |
スケッチ編集 | SketchEdit: 部分スケッチによるマスクフリーのローカル画像操作 | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
デザインエージェント
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ファッションマトリックス | ファッションマトリックス: 話すだけで写真を編集 | プレプリント 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
3D合成
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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衣服3D生成 | Garment3DGen: 3D 衣服の様式化とテクスチャの生成 | arXiv 2024 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
エン3D | En3D: 2D 合成データから 3D 人間を彫刻するための強化された生成モデル | プレプリント 2024 | -> | プロジェクト | 中国 |
ソーフォーマー | 一枚の画像から縫製パターンの復元を目指して | TOG (SIGGRAPH Asia 2023) | -> | プロジェクト | シンガポール |
GTA | 着衣アバター再構築のためのグローバル相関 3D デカップリング トランスフォーマー | 生理学研究所2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
自衛隊 | SeSDF: 暗黙的な 3D 着衣人間再構築のための自己進化型符号付き距離フィールド | CVPR 2023 | 紙 | - | 香港(中国) |
大豆 | Shape of You: さまざまな体型の正確な 3D 形状推定 | CVPRW 2023) | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
Kボディ | KBody: バランスの取れた単眼全身推定 | CVPRW 2023) | 紙 | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
車 | 単一の画像から高忠実度の服を着たアバターを再構築 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
ディフ | DIFu: 服を着た人間の再構築のための深度ガイドによる暗黙関数 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 韓国 |
ニューラルUDF | NeuralUDF: 任意のトポロジを持つサーフェスのマルチビュー再構成のための符号なし距離フィールドの学習 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 香港(中国) |
REC-MV | REC-MV: 単眼ビデオからの 3D ダイナミック クロスの再構築 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
Get3DHuman | Get3DHuman: ピクセル位置合わせされた再構成事前分布を使用して StyleGAN-Human を 3D 生成モデルに引き上げる | ICCV2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
ヘアステップ | HairStep: シングルビュー 3D ヘア モデリング用のストランド マップと深度マップを使用して合成をリアルに転送 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
ECON | ECON: 明示的な服を着た人間 通常の統合によって最適化 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | ドイツ |
ドレープネット | DrapeNet: 衣服の生成と自己監視ドレーピング | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | スイス |
アンカーDEF | 3D 衣服アニメーションのアンカー変換の学習 | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
クローゼット | CloSET: 明示的なテンプレート分解を使用した連続表面上の服を着た人間のモデリング | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
- | 二重層神経放射フィールドによる着衣人間のパフォーマンスのキャプチャ | CVPR 2023 | 紙 | - | 中国 |
フード | HOOD: 衣類のダイナミクスの一般化モデリングのための階層グラフ | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | スイス |
xクロス | xCloth: 単眼画像からテンプレートフリーのテクスチャ付き 3D 衣服を抽出する | MM 2023 | 紙 | - | インド |
アバターフュージョン | AvatarFusion: 2D 拡散を使用した、衣服を分離した 3D アバターのゼロショット生成 | MM 2023 | 紙 | プロジェクト | 中国 |
コントロール3D | Control3D: 制御可能なテキストから 3D への生成に向けて | MM 2023 | 紙 | - | 中国 |
シンボディ | SynBody: 3D 人間の知覚とモデリングのためのレイヤー化された人間モデルを含む合成データセット | ICCV2023 | -> | プロジェクト | 中国 |
EVA3D | EVA3D: 2D 画像コレクションからの合成 3D 人間の生成 | ICLR 2023 | -> | プロジェクト | シンガポール |
ReFU | ニューラルネットワークにおける衣服の衝突処理のための斥力ユニット | ECCV2022 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
ぴったり | SNUG: 自己監視型ニューラル ダイナミック ガーメント | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | スペイン |
アイコン | アイコン: ノーマルから取得した暗黙的な服を着た人間 | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | ドイツ |
トゥルーシーム | True Seams:デジタル衣類の縫い目のモデリング | シーグラフ 2022 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
バーチャルボーンズ | 骨駆動モーション ネットワークを使用した、ゆったりとした衣服の変形の予測 | シーグラフ 2022 | -> | プロジェクト | 中国 |
クロスヒューマン | CrossHuman: 人間の再構成のためのマルチフレーム画像からの相互誘導を学習する | MM 2022 | 紙 | - | 中国 |
リーフ | 明示的から暗黙的への登録: 単一画像からの高忠実度の衣服メッシュ再構築に向けて | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | 中国 |
ホルハム | 衣服を着た人間のフォトリアリスティックな単眼 3D 復元 | CVPR 2022 | -> | プロジェクト | アメリカ合衆国 |
ニューラルテイラー | NeuralTailor: 衣服の 3D 点群から縫製パターン構造を再構築 | シーグラフ 2022 | 紙 | - | 韓国 |
4D合成
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ワードローブ | WordRobe: テクスチャ付き 3D 衣服のテキストガイドによる生成 | arXiv 2024 | 紙 | プロジェクト | インド |
クロス4D | CLOTH4D: 着衣人間再構築用データセット | CVPR 2023 | -> | プロジェクト | 香港(中国) |
ガーメント4D | Garment4D: 点群シーケンスからの衣服の再構築 | 生理学研究所2021 | -> | プロジェクト | シンガポール |
購入する
傾向分析
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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ポップ | POP: Web のクロスモーダル クエリ拡張による新しいファッション製品の潜在的なパフォーマンスのマイニング | ECCV2022 | -> | プロジェクト | イタリア |
ヴィジュエル 2.0 | ファスト ファッションのマルチモーダルな世界: Visuelle 2.0 ベンチマーク | CVPRW 2022 | 紙 | プロジェクト | イタリア |
知識の抽出
モデル | タイトル | 出版物 | 紙 | リンク | 地域 |
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- | キャプションとしてのマルチモーダルなファッション知識の抽出 | SIGIR-AP 2023 | 紙 | - | 香港(中国) |
- | 誰が、どこで、何を着るべきか?: ソーシャルメディアからファッション知識を抽出する | MM2019 | 紙 | - | シンガポール |
- | 意味属性による衣服の説明 | ECCV2012 | 紙 | - | アメリカ合衆国 |
?ワークショップ
- ファッション、アート、デザインのためのコンピューター ビジョン (CVPR ワークショップ): CVFAD 2023、CVFAD 2022
- ファッション推奨に向けたマルチメディア コンピューティング (ACM MM ワークショップ): MCFR 2022
- 創造性とデザインのための機械学習 (NeurIPS ワークショップ): ML4CD 2023、ML4CD 2022
- モダリティを超えたクリエイティブ AI (AAAI ワークショップ): CreativeAI 2023
- recsysXfashion (RecSys ワークショップ): recsysXfashion 2022、recsysXfashion 2021
企業・製品
名前 | 見つかった | 情報 | ニュース |
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カラ | 2016年 | デザイン、開発、生産、物流を統合するファッションサプライチェーンインターフェース | 2022.11 |
ザランド研究 | 2016年 | 研究 | 2023.04 ファッションアシスタント powered by ChatGPT |
Vue.ai | 2016年 | 小売AI分析、AIアバター | - |
极睿不脅 | 2017年 | ファッション商品コンテンツ | 2023.11 中国語でのインタビュー |
知衣志依 | 2018年 | ファッションデザインコラボレーション | 2023.08 ファッションディフュージョン |
ララランド | 2019年 | AIアバター、ファッション商品コンテンツ | 2023.08 Browzwear-VStitcherとコラボレーション |
模様あい | 2021年 | パターンデザイン | - |
デザイン・アイ | - | プリントとパターンのデザイン | - |
AIMDE-Sympix | 2023年 | ファッションパターン、3D | 2023.11の新機能 |
ウィショップ | 2023年 | AIアバター&ファッション商品コンテンツ | MOGUの子会社 |
ワンダーシェア バーチュルック | 2023年 | AIアバター&ファッション商品コンテンツ | ワンダーシェアの子会社 |
ピクセルカット | 2022年 | AIを活用した編集ツール(製品コンテンツ) | - |
クリエーターキット | 2020年 | AI 製品コンテンツ、ビデオ | - |
ディープイメージ | 2022年 | AI製品コンテンツ | - |
束縛されていない | - | パーソナルAIビジネスアシスタント | - |
ゼグAI | 2018年 | AI 製品コンテンツ、ビデオ、3D レンダリング | - |
- | - | - | - |
研究者
グループ/研究室/大学 | 研究者 |
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GAP Lab-CUHKSZ | ハン・シャオグアン |
HCP-I2 ラボ-SYSU | 梁暁丹、謝振宇 |
ヒットSZ | 張海軍 |
AiDlab-PolyU+RCA | カルビン・ウォン、シンシン・ゾウ、PYMok |
MMLab-NTU | 劉紫偉 |
UIUC | ランジタ・クマール |
Aイメージラボ | リタ・クッキアラ |
ユタ大学 | ジアド・アル・ハラ |
ジョージア工科大学 | デヴィ・パリク |
ユタ州オースティン | クリステン・グローマン |
コーネル | カビタ・バラ |
MPI-IS | マイケル・ブラック |
業界レポート
レポート | 組織 | 時間 |
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生成 AI の第 2 幕 | セコイア | 2023.09 |
消費者は生成 AI をどのように利用しているのでしょうか? | A16Z | 2023.09 |
2035 年の世界および中国のファッション産業の見通し | ローランド・ベルガー | 2023.08 |
ファッションにおける生成 AI のための完全なハンドブック | ボフ | 2023.06 |
ジェネレーティブ AI: ファッションの未来を拓く | マッキンゼー | 2023.03 |
その他の FashionAI リソース
- ファッションデータセット
- クールなファッションペーパー(2022年以前)
- 素晴らしいファッションアイ
- AI4デザインアンケート
- 画像から画像へのペーパー
- 素晴らしい仮想試着 (VTON) の調査
- 素晴らしいポーズ転送
- 人体の再建
その他の GenAI リソース
- 生成 AI のロードマップ
- 素晴らしい AI ツール
- LLM 調査
- LLM-Agent-Paper-List
- 画像処理用の素晴らしい拡散モデル
- マルチモーダル画像の合成と編集: 生成 AI 時代
- GAN インバージョン調査
- Deep Generative 3D を意識した画像合成に関する調査
- 素晴らしい 3D 生成
- ジェネレーティブ AI と 3D の出会い: AIGC 時代の Text-to-3D に関する調査
- 素晴らしい GenAI テクノロジー