?️ Papéis de moda legais da GenAI
??️???? Uma lista com curadoria de recursos interessantes sobre GenAI-Fashion, incluindo artigos, workshops, empresas e produtos, ...
Sinta-se à vontade para enviar um PR ou abrir um problema.
Índice
A estrutura da categoria segue moda após moda: Um Relatório de IA na Moda
| Tipo | Categoria |
|---|
| Visão geral | - |
| Avaliação | - |
| Tecnologia Básica | Linguagem de Visão |
| Tecnologia Básica | Análise |
| Tecnologia Básica | Segmentação, Reconhecimento |
| Tecnologia Básica | Detecção |
| Tecnologia Básica | Estimativa de pose, rastreamento |
| Vendendo | Recuperação |
| Vendendo | Agente de vendas |
| Vendendo | Geração de Vídeo |
| Estilo | Aprendizagem de compatibilidade |
| Estilo | Recomendação de roupa |
| Projeto | Síntese de Design de Moda |
| Projeto | Teste |
| Projeto | Edição |
| Projeto | Agente de Design |
| Projeto | Síntese 3D |
| Projeto | Síntese 4D |
| Comprando | Análise de tendências |
| Comprando | Extração de Conhecimento |
gráfico LR
GenAIFashion[GenAI-Moda]
GenAIFashion --> Visão geral[Visão geral]
GenAIFashion --> Avaliação[Avaliação]
GenAIFashion -> BasicTech[Tecnologia Básica]
GenAIFashion --> Venda[Venda]
GenAIFashion --> Estilo[Estilo]
GenAIFashion --> Design[Design]
GenAIFashion -> Comprando[Comprando]
BasicTech --> VisionLanguage[Linguagem de Visão]
BasicTech -> Análise[Análise]
BasicTech --> SegmentationRecognition[Segmentação, Reconhecimento]
BasicTech -> Detecção[Detecção]
BasicTech -> PoseEstimationTracking[Estimativa de pose, rastreamento]
Venda --> Recuperação[Recuperação]
Venda --> Agente de Venda[Agente de Venda]
Venda --> VideoGeneration[Geração de Vídeo]
Estilo -> Aprendizagem de Compatibilidade[Aprendizado de Compatibilidade]
Estilo --> OutfitRecommendation[Recomendação de roupa]
Design -> FashionDesignSynthesis[Síntese de Design de Moda]
Design -> TryOn[Experimentar]
Design -> Edição[Editando]
Design --> DesignAgent[Agente de Design]
Projeto -> Síntese 3DS[Síntese 3D]
Projeto -> Síntese 4DS[Síntese 4D]
Comprando --> TrendAnalysis[Análise de Tendências]
Comprando --> Extração de Conhecimento[Extração de Conhecimento]
- ?Oficinas
- Empresas, Produtos
- Pesquisadores
- Relatórios da indústria
- Outros recursos do FashionAI
- Outros recursos GenAI
Artigos
Visão geral
Resumo dos desenvolvimentos da tecnologia
| Título | Publicação | Papel | Tipo | Região |
|---|
| Um estudo comparativo de técnicas de drapeados em roupas | Pré-impressão 2024 | papel | Visão geral | Índia |
| Uma Pesquisa de Inteligência Artificial na Moda | Processo de sinal IEEE. Mag. 2023 | papel | Visão geral | Taiwan (China) |
| Design de moda assistido por IA: uma revisão | Acesso IEEE | papel | Design de moda | China |
| Tecnologias computacionais para recomendação de moda: uma pesquisa | ACM Computação. Sobreviver. | papel | Recomendação de moda | Hong Kong (China) |
| Uma revisão dos sistemas modernos de recomendação de moda | ACM Computação. Sobreviver. | papel | Recomendação de moda | Itália |
| Uma pesquisa sobre recuperação de imagens de moda | ACM Computação. Sobreviver. | papel | Recuperação de moda | Índia |
| Aparência e geração humana guiada por pose: uma pesquisa | ACM Computação. Sobreviver. | papel | Geração de Moda | Hong Kong (China) |
| Aplicações analíticas no gerenciamento da cadeia de suprimentos de moda – uma revisão da literatura e da prática | Gerenciamento de Engenharia Trans IEEE | papel | Cadeia de suprimentos de moda | Alemanha |
| Abordagens de aprendizagem profunda para extração de conhecimento de moda nas mídias sociais: uma revisão. | Acesso IEEE 2022 | papel | Extração de Conhecimento de Moda | Itália |
| Definindo a moda digital: remodelando o campo por meio de uma revisão sistemática | Computação. Zumbir. Comporte-se. 2022 | papel | Moda Digital | Coréia do Sul |
| Uma revisão das ferramentas de IA (inteligência artificial) e da experiência do cliente no varejo de moda online | Internacional Ônibus J.E. Res. 2022 | papel | Varejo de moda | Índia |
| A moda encontra a visão computacional: uma pesquisa. | ACM Computação. Sobreviver. 2021 | papel | Visão geral | Taiwan (China) |
| Moda Inteligente: Uma Revisão das Aplicações de IA na Indústria de Moda e Vestuário | Pré-impressão 2021 | papel | Visão geral | Irã |
| moda depois da moda: um relatório sobre IA na moda | Pré-impressão 2021 | papel | Visão geral | Hong Kong (China) |
| Estética, Personalização e Recomendação: Uma pesquisa sobre Deep Learning na Moda | Pré-impressão 2021 | papel | Visão geral | China |
| Sistemas, modelos e métodos de recomendação de moda: uma revisão | Informática 2021 | papel | Recomendação de moda | EUA |
| Uma revisão detalhada da inteligência artificial aplicada na indústria da moda e do vestuário | Acesso IEEE 2019 | papel | Visão geral | França |
| Uma visão geral do reconhecimento de imagens e recuperação de itens de vestuário | ARROZ 2018 | papel | Recuperação de moda | Índia |
| Quando a multimídia encontra a moda | IEEE Multimídia 2018 | papel | Visão geral | China |
| Análise de Moda: Técnicas Atuais e Direções Futuras | IEEE Multimídia 2014 | papel | Visão geral | Cingapura |
Avaliação
Protocolos de avaliação para tarefas específicas
| Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Quão boa é a capacidade estética de uma modelo? | CVPR 2022 | papel | conjunto de dados | Hong Kong (China) |
| Uma avaliação de componentes de inteligência artificial em plataformas de moda de comércio eletrônico | MundoCIST 2022 | papel | - | Portugal |
| Onde estão minhas roupas? Uma abordagem multinível para avaliar arquiteturas de segmentação profunda de instâncias em imagens de moda | CVPRW 2021 | papel | - | França |
| Avaliando recomendações de moda: uma abordagem multifacetada de avaliação offline | recsysXmoda 2019 | papel | - | EUA |
Tecnologia Básica
Compreensão das imagens de moda
Linguagem de visão
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Máscara de sincronização | SyncMask: mascaramento de atenção sincronizado para pré-treinamento de linguagem visual centrado na moda | CVPR 2024 | papel | - | Coréia do Sul |
| FAMA-ViL | FAME-ViL: Modelo Multitarefa de Visão-Linguagem para Tarefas de Moda Heterogêneas | CVPR 2023 | -> | projeto | Reino Unido |
| ModaSAP | FashionSAP: prompt de símbolos e atributos para pré-treinamento refinado de linguagem de visão de moda | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| MVLT | Transformador de linguagem visual mascarado na moda | MIR 2023 | papel | - | China |
| OpenFashionCLIP | OpenFashionCLIP: aprendizagem contrastiva de visão e linguagem com dados de moda de código aberto | CIAP 2023 | -> | projeto | Itália |
| - | Uma visão refinada e uma estrutura de representação de linguagem com conhecimento semântico de moda baseado em gráficos | CAD/Gráficos 2023 | papel | - | China |
| ModaCLIP | Linguagem contrastiva e aprendizagem visual de conceitos gerais de moda | Relatórios Científicos (2022) | papel | código | Canadá |
| FashionViL | Aprendizagem de representação de visão e linguagem com foco na moda | ECCV 2022 | -> | projeto | Reino Unido |
| Kaleido-BERT | Kaleido-BERT: Pré-treinamento de visão-linguagem no domínio da moda | CVPR 2021 | papel | - | China |
Análise
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| OMNet | OMNet: Outfit Memory Net para análise de roupas | IJCST 2023 | papel | - | China |
| Rede UAM | Modulação adjacente integral para análise de roupas | PR 2022 | papel | código | China |
| - | Rede de fusão de recursos para análise de roupas | IJMLC 2022 | papel | - | China |
| CCFNet | CCFNet: rede de fusão complementar cruzada para análise de cena RGB-D de imagens de roupas | JVCI 2022 | papel | - | China |
| - | Descreva-me se puder! Análise humana caracterizada em nível de instância | ICIP 2021 | papel | - | França |
| - | Análise Humana Progressiva One-shot | AAAI 2021 | papel | - | Sidney |
| TAMANHO | SIZER: um conjunto de dados e modelo para analisar roupas 3D e aprender roupas 3D sensíveis ao tamanho | ECCV 2020 | papel | projeto | Alemanha |
| - | Análise humana hierárquica com raciocínio de relação de partes digitado | CVPR 2020 | papel | código | Suíça |
| - | Análise refinada de roupas: uma abordagem de geração de corpo | ICME 2020 | papel | - | China |
| SP-FEN | Superpixels apresenta rede extratora (SP-FEN) para aprimoramento de análise de roupas | NPL 2020 | papel | - | Malásia |
| Olhe para a pessoa | Olhe para dentro da pessoa: rede conjunta de análise de corpo e estimativa de pose e um novo benchmark | TPAMI 2019 | papel | - | China |
| - | Análise humana holística em nível de instância | BMVC 2017 | papel | - | Reino Unido |
| - | Olhando a roupa para analisar a roupa | Pré-impressão 2017 | papel | - | Japão |
| - | Análise de vídeo de vigilância com supervisão de quadro único | CVPR 2017 | papel | - | China |
| - | MRFs reponderados aprimorados para análise eficiente de imagens de moda | TOM 2016 | papel | - | Canadá |
| - | Co-análise de roupas por meio de segmentação e etiquetagem conjunta de imagens com aplicação à recuperação de roupas | TMM 2016 | papel | - | China |
| - | Análise baseada em Parselets: um modelo de mistura deformável unificado para análise humana | TPAMI 2015 | papel | - | Cingapura |
| - | Recuperando estilos semelhantes para analisar roupas | TPAMI 2014 | papel | - | Japão |
| - | Análise de moda com contexto de vídeo | MM 2014 | papel | - | Cingapura |
| - | Análise de bonecas de papel: recuperando estilos semelhantes para analisar itens de roupas | ICCV 2013 | papel | - | EUA |
| - | Análise de moda com rótulos de categorias de cores fracas | TMM 2013 | papel | - | Cingapura |
| - | Analisando roupas em fotografias de moda | CVPR 2012 | papel | - | EUA |
Segmentação, Reconhecimento
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| - | Segmentação de roupas em camadas baseada em DETR e reconhecimento refinado de atributos | CVPRW 2023 | papel | - | Hong Kong (China) |
| Formador de moda | Fashionformer: uma base simples, eficaz e unificada para segmentação e reconhecimento da moda humana | ECCV 2022 | -> | projeto | China |
| Modapédia | Fashionpedia: ontologia, segmentação e um conjunto de dados de localização de atributos | ECCV 2020 | papel | - | EUA |
| - | Tarefa de segmentação para moda e vestuário | Pré-impressão 2020 | papel | - | EUA |
| - | Estimativa conjunta de pose de múltiplas pessoas e segmentação semântica de partes | CVPR 2017 | papel | - | EUA |
| Moda Profunda | DeepFashion: potencializando reconhecimento e recuperação robustos de roupas com anotações ricas | CVPR 2016 | papel | - | Hong Kong (China) |
| - | Quem bloqueia quem: segmentação simultânea de roupas para agrupar imagens | ICCV 2011 | papel | - | China |
Detecção
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| - | Melhorando a detecção de vestuário com agrupamento de categorias e ramificações multigranuladas | Ferramentas e aplicativos multimídia 2022 | papel | - | EUA |
| Essencial | CoRe: regressão de cores para peças de moda multicoloridas | CVPRW 2022 | papel | - | França |
| - | Detecção de marcos da moda e classificação de categorias para robótica | ICARSC 2020 | papel | - | Suíça |
| - | Agregação e ajuste fino para detecção de pontos de referência em roupas | Pré-impressão 2020 | papel | código | China |
| - | Atenção não local com reconhecimento espacial para detecção de marcos da moda | ICME 2019 | papel | - | China |
| - | Raciocínio de gráfico de layout para detecção de marcos de moda | CVPR 2019 | papel | - | China |
| DeepFashion2 | DeepFashion2: uma referência versátil para detecção, estimativa de pose, segmentação e reidentificação de imagens de roupas | CVPR 2019 | papel | - | China |
| - | Um módulo de incorporação global-local para detecção de marcos da moda | ICCVW 2019 | papel | - | Coréia |
| - | Detecção irrestrita de marcos de moda por meio de redes hierárquicas de transformadores recorrentes | MM 2017 | papel | - | Hong Kong (China) |
| - | Detecção de marcos da moda na natureza | ECCV 2016 | papel | - | Hong Kong (China) |
Estimativa de pose, rastreamento
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Rastreamento de roupas | GarmentTracking: rastreamento de pose de vestuário em nível de categoria | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| Redes de vestuário | GarmentNets: estimativa de pose em nível de categoria para roupas por meio da conclusão canônica do formato do espaço | ICCV 2021 | -> | projeto | EUA |
Vendendo
Venda on-line
Recuperação
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Rede M3 | Dueto de atributos de aprendizagem e representação específica de classe para análise de moda refinada | CVPR 2023 | papel | - | EUA |
| - | Rede dinâmica para recuperação de moda baseada em linguagem | MMIR '23 (workshop MM 2023) | papel | - | China |
| MODC | Aprendizagem refinada de representação de moda por cluster profundo on-line | ECCV 2022 | papel | - | EUA |
| ModaVLP | FashionVLP: Vision Language Transformer para recuperação de moda com feedback | CVPR 2022 | papel | - | EUA |
| EI-CLIP | EI-CLIP: Aprendizagem contrastiva intervencionista com reconhecimento de entidade para recuperação intermodal de comércio eletrônico | CVPR 2022 | papel | - | EUA |
| DAtRNet | DAtRNet: Desembaraçando a incorporação de atributos de moda para recuperação de itens substitutos | CVPRW 2022 | papel | - | Índia |
| UIGR | UIGR: recuperação unificada e interativa de roupas | CVPRW 2022 | papel | código | Reino Unido |
| CIRPLANTE | Recuperação de imagens em imagens da vida real com modelos de visão e linguagem pré-treinados | ICCV 2021 | papel | - | Austrália |
| QI da moda | Fashion IQ: um novo conjunto de dados para recuperação de imagens por feedback de linguagem natural | CVPR 2021 | papel | - | EUA |
| - | Recuperação Multimodal Interpretável para Produtos de Moda | MM 2018 | papel | - | Cingapura |
| Droga | Recuperação de imagens entre domínios com uma rede de classificação com reconhecimento de atributos duplos | ICCV 2015 | papel | - | Cingapura |
Agente de vendas
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Moda-GPT | Fashion-GPT: Integrando LLMs com Fashion Retrieval System | LGM3A '23 (oficina MM 2023) | papel | - | Cingapura |
| ModaVQA | FashionVQA: um sistema de resposta visual a perguntas específicas de domínio | CVPRW 2023) | papel | - | EUA |
| VSE | Interpretação de expressões ambíguas específicas da moda com incorporação visual-semântica parcial | CVPRW 2023) | papel | - | Japão |
| - | Um assistente de compras conversacional para lojas virtuais online | MM 2022 | papel | - | Portugal |
Geração de Vídeo
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| GPT4Motion | GPT4Motion: Script de movimentos físicos na geração de texto para vídeo por meio do planejamento GPT orientado ao Blender | Pré-impressão 2023 | -> | projeto | China |
| Anime qualquer pessoa | Anime qualquer pessoa: síntese consistente e controlável de imagem para vídeo para animação de personagens | Pré-impressão 2023 | -> | projeto | China |
| Fluxo | Vestindo-se na natureza assistindo a vídeos de dança | CVPR 2022 | -> | projeto | China |
| Pano Antigo | ClothFormer: Domando o teste virtual de vídeo em todos os módulos | CVPR 2022 | -> | projeto | China |
Estilo
Estilo Pessoal
Aprendizagem de compatibilidade
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| FCBoost-Net | FCBoost-Net: uma rede generativa para sintetizar vários trajes colocados por meio do aumento de compatibilidade de moda | MM 2023 | papel | - | China |
Recomendação de roupa
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| CP-TransMatch | Modelando Conectividade Multi-Relacional para Combinação de Moda Personalizada | MM 2023 | papel | - | Hong Kong (China) |
| MUDANÇA15M | SHIFT15M: conjunto de dados específico de moda para correspondência conjunto a conjunto com vários turnos de distribuição | CVPRW 2023) | papel | código | Japão |
| BiHGH | Hashing de gráfico heterogêneo bidirecional para recomendação de equipamento eficiente | MM 2022 | papel | - | Austrália |
| EquipamentoTransformador | OutfitTransformer: representações de roupas para recomendação de moda | CVPRW 2022 | papel | - | EUA |
| RoupaGAN | OutfitGAN: aprendendo itens compatíveis para roupas de moda generativas | CVPRW 2022 | papel | - | EUA |
| GradREC | “Vem em preto?” Modelos do tipo CLIP são recomendadores zero-shot | ECNLP 5 (workshop ACL 2022) | papel | código | Milão |
Projeto
Síntese de Design de Moda
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| EstiloMe | StyleMe: Rumo à geração de moda inteligente com estilo de designer | QUI 2023 | papel | código | China |
| generativo.moda | Moldando o Futuro: Desbloqueando o Potencial Criativo de Modelos Gerativos Profundos para Exploração de Espaços de Design | CHI EA 2023 | papel | projeto | Suíça |
| Arquivo de IA | IA generativa para criação de conceito em design de calçados | CONVIDADO-TALK (SIGGRAPH 2023) | papel | - | Alemanha |
| UnidosHumano | UnitedHuman: aproveitando dados de múltiplas fontes para geração humana de alta resolução | ICCV 2023 | -> | projeto | China |
| Liberdade | FreeDoM: modelo de difusão condicional guiada por energia sem treinamento | ICCV 2023 | papel | código | China |
| BoxDiff | BoxDiff: Síntese de texto para imagem com difusão restrita e sem treinamento | ICCV 2023 | papel | código | Cingapura |
| ControlNet | Adicionando controle condicional a modelos de difusão de texto para imagem | ICCV2023 | papel | código | EUA |
| PromptStyler | PromptStyler: geração de estilo orientada por prompt para generalização de domínio sem fonte | ICCV 2023 | -> | projeto | Coréia do Sul |
| Difusart | Diffusart: Aprimorando a colorização de arte linear com modelos de difusão condicional | CVPRW 2023 | papel | - | França |
| Gatha | Gatha: Perda Relacional para aprimorar a transferência de estilo baseado em texto | CVPRW 2023 | papel | - | EUA |
| DiffModa | Design de moda guiado por referência de imagem com transferência consciente de estrutura por modelos de difusão | CVPRW 2023 | papel | código | China |
| VectorFusion | VectorFusion: conversão de texto em SVG por meio da abstração de modelos de difusão baseados em pixels | CVPR 2023 | -> | projeto, código não oficial | EUA |
| DiffSketcher | DiffSketcher: Síntese de esboço vetorial guiado por texto por meio de modelos de difusão latente | NIPS 2023 | -> | projeto | China |
| Diferença SGD | SGDiff: um modelo de difusão guiada por estilo para síntese de moda | MM 2023 | papel | código | Hong Kong (China) |
| ModaDiff | FashionDiff: um modelo de difusão controlável usando elementos de moda pareados para design inteligente | MM 2023 | papel | - | China |
| InspirNET | InspirNET: uma rede adversária generativa não supervisionada com desembaraço de textura controlável e refinada para geração de moda | MM 2023 | papel | - | China |
| - | Rumo ao design interativo inteligente: uma estrutura de geração baseada em elementos de moda entre domínios | MM 2023 | papel | - | China |
| - | Predição UV de vestuário guiada normalmente para retexturização humana | CVPR 2023 | papel | - | EUA |
| TemporalUV | TemporalUV: capturando roupas largas com coordenadas UV temporalmente coerentes | CVPR 2022 | papel | - | Alemanha |
| ARMANI | ARMANI: Alinhamento de texto de vestuário em nível parcial para design de moda intermodal unificado | MM 2022 | papel | - | China |
| Tapete de IA | Tapete AI: geração automática de padrão estético de carpete | MM 2022 | papel | - | China |
| ImageNet vestível | Wearable ImageNet: Sintetizando texturas lado a lado por meio de destilação de conjunto de dados | CVPRW 2022 | papel | projeto | EUA |
| Classifique com estilo | Classificação com estilo: uma abordagem baseada em classificação para encontrar direções interpretáveis | CVPRW 2022 | papel | - | Peru |
Teste
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| ModaTex | FashionTex: Prova Virtual Controlável com Texto e Textura. | SIGGRAFIA 2023 | papel | código | China |
| FreqHPT | FreqHPT: atenção consciente de frequência e fusão de fluxo para transferência de pose humana | CVPRW 2023) | papel | - | China |
| SAL-VTON | Vinculando a roupa à pessoa por meio de pontos de referência semanticamente associados para teste virtual | CVPR 2023 | papel | projeto | China |
| TryOnDiffusion | TryOnDiffusion: um conto de duas UNets | CVPR 2023 | -> | projeto | EUA |
| GP-VTON | GP-VTON: Rumo ao teste virtual de uso geral por meio de aprendizagem colaborativa de análise global de fluxo local | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| LaDI-VTON | LaDI-VTON: Teste virtual aprimorado com inversão textual de difusão latente | MM 2023 | papel | código | Itália |
| DCI-VTON | Dominando o poder dos modelos de difusão para teste virtual de alta qualidade com fluxo de aparência | MM 2023 | papel | código | China |
| PG-VTON | PG-VTON: um novo método de teste virtual baseado em imagem por meio do paradigma de inferência progressiva | TMM 2023 | papel | código | China |
| DOC-VTON | OccluMix: Rumo ao teste virtual de desoclusão por meio de mixagem semanticamente guiada | TMM 2023 | papel | código | China |
| EstávelVITON | StableVITON: Aprendendo correspondência semântica com modelo de difusão latente para teste virtual | Pré-impressão 2023 | -> | projeto | Coréia do Sul |
| - | Um sistema de teste virtual baseado em imagem de alta resolução no cenário de comércio eletrônico Taobao | MM 2022 | papel | - | China |
| GT-DEVE | GT-MUST: teste fechado aprendendo a transformação específica do modelo | MM 2022 | papel | - | China |
| PL-VTON | Teste virtual progressivo com reconhecimento de membros | MM 2022 | papel | - | China |
| Código de vestimenta | Código de vestimenta: teste virtual multicategoria de alta resolução | CVPRW 2022 | papel | projeto | Itália |
| DBCT | Transformador colaborativo de filial dupla para teste virtual | CVPRW 2022 | papel | - | Itália |
| DP-VTON | Rumo a um teste virtual com preservação de características detalhadas | CVPRW 2022 | papel | - | Coréia do Sul |
| Estilo de fluxo-VTON | Fluxo de aparência global baseado em estilo para teste virtual | CVPR 2022 | -> | projeto | Reino Unido |
| RT-VTON | Teste virtual completo com transformação recorrente de três níveis | CVPR 2022 | -> | projeto | China, Singapura |
| DGP | Geração de modelos de roupas de alta fidelidade com supervisão fraca | CVPR 2022 | papel | - | China |
Edição
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Loja de padrões | Patternshop: Editando Padrões de Pontos por Manipulação de Imagem | SIGGRAFIA 2023 | -> | projeto | Alemanha |
| MGD | Designer de vestuário multimodal: modelos de difusão latente centrados no ser humano para edição de imagens de moda | ICCV 2023 | papel | código | Itália |
| Editar qualquer coisa | EditAnything: capacitando flexibilidade incomparável na edição e geração de imagens | MM 2023 | papel | projeto | China |
| Esboço | SketchEdit: manipulação de imagem local sem máscara com esboços parciais | CVPR 2022 | -> | projeto | EUA |
Agente de Design
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| ModaMatrix | Fashion Matrix: editando fotos apenas falando | Pré-impressão 2023 | -> | projeto | China |
Síntese 3D
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| Garment3DGen | Garment3DGen: estilização de roupas 3D e geração de texturas | arXiv 2024 | -> | projeto | EUA |
| En3D | En3D: um modelo generativo aprimorado para esculpir humanos em 3D a partir de dados sintéticos em 2D | Pré-impressão 2024 | -> | projeto | China |
| SewFormer | Rumo à reconstrução do padrão de costura de roupas a partir de uma única imagem | TOG (SIGGRAPH Ásia 2023) | -> | projeto | Cingapura |
| GTA | Transformador de desacoplamento 3D correlacionado globalmente para reconstrução de avatar vestido | NIPS 2023 | -> | projeto | China |
| SeSDF | SeSDF: Campo de Distância Sinalizado Auto-evoluído para Reconstrução Humana Vestida em 3D Implícita | CVPR 2023 | papel | - | Hong Kong (China) |
| Soja | Shape of You: estimativas precisas de formas 3D para diversos tipos de corpo | CVPRW 2023) | papel | - | EUA |
| KBody | KBody: estimativa monocular balanceada de corpo inteiro | CVPRW 2023) | papel | projeto | EUA |
| CARRO | Reconstrução de avatar vestido de alta fidelidade a partir de uma única imagem | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| DIFu | DIFu: Função Implícita Guiada em Profundidade para Reconstrução Humana Vestida | CVPR 2023 | -> | projeto | Coréia do Sul |
| NeuralUDF | NeuralUDF: Aprendendo campos de distância não sinalizados para reconstrução multivisualização de superfícies com topologias arbitrárias | CVPR 2023 | -> | projeto | Hong Kong (China) |
| REC-MV | REC-MV: REconstruindo tecido dinâmico 3D a partir de vídeos monoculares | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| Obtenha3DHuman | Get3DHuman: elevando StyleGAN-Human em um modelo generativo 3D usando antecedentes de reconstrução alinhados a pixels | ICCV2023 | -> | projeto | China |
| Passo de cabelo | HairStep: Transfira o sintético para o real usando mapas de mechas e profundidade para modelagem de cabelo 3D de visualização única | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| ECONOMIA | ECON: Humanos vestidos explícitos otimizados por meio de integração normal | CVPR 2023 | -> | projeto | Alemanha |
| DrapeNet | DrapeNet: geração de roupas e drapeados auto-supervisionados | CVPR 2023 | -> | projeto | Suíça |
| ÂncoraDEF | Aprendendo transformações de âncora para animação de roupas 3D | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| Armário | CloSET: Modelagem de humanos vestidos em superfície contínua com decomposição explícita de modelos | CVPR 2023 | -> | projeto | China |
| - | Captura de desempenho humano vestido com campos de radiação neural de camada dupla | CVPR 2023 | papel | - | China |
| CAPUZ | HOOD: Gráficos Hierárquicos para Modelagem Generalizada da Dinâmica do Vestuário | CVPR 2023 | -> | projeto | Suíça |
| xPano | xCloth: Extraindo roupas 3D texturizadas sem modelo de uma imagem monocular | MM 2023 | papel | - | Índia |
| AvatarFusão | AvatarFusion: geração zero-shot de avatares 3D desacoplados com roupas usando difusão 2D | MM 2023 | papel | projeto | China |
| Controle3D | Control3D: Rumo à geração controlável de texto para 3D | MM 2023 | papel | - | China |
| SynBody | SynBody: conjunto de dados sintéticos com modelos humanos em camadas para percepção e modelagem humana em 3D | ICCV 2023 | -> | projeto | China |
| EVA3D | EVA3D: Geração Humana Composicional 3D a partir de Coleções de Imagens 2D | ICLR 2023 | -> | projeto | Cingapura |
| ReFU | Uma unidade de força repulsiva para tratamento de colisões de roupas em redes neurais | ECCV 2022 | -> | projeto | EUA |
| CONFORTÁVEL | SNUG: vestimentas dinâmicas neurais auto-supervisionadas | CVPR 2022 | -> | projeto | Espanha |
| ÍCONE | ÍCONE: Humanos vestidos implícitos obtidos de normais | CVPR 2022 | -> | projeto | Alemanha |
| Costuras verdadeiras | Costuras verdadeiras: modelagem de costuras em roupas digitais | SIGGRAFIA 2022 | -> | projeto | EUA |
| VirtualBones | Previsão de deformações de roupas folgadas usando redes de movimento acionadas por ossos | SIGGRAFIA 2022 | -> | projeto | China |
| CrossHuman | CrossHuman: Aprendendo orientação cruzada a partir de imagens multiquadro para reconstrução humana | MM 2022 | papel | - | China |
| Recife | Registrando Explícito para Implícito: Rumo à Reconstrução de Malha de Vestuário de Alta Fidelidade a partir de Imagens Únicas | CVPR 2022 | -> | projeto | China |
| FÓRUM | Reconstrução 3D monocular fotorrealista de humanos vestindo roupas | CVPR 2022 | -> | projeto | EUA |
| NeuralTailor | NeuralTailor: reconstruindo estruturas de padrões de costura a partir de nuvens de pontos 3D de roupas | SIGGRAFIA 2022 | papel | - | Coréia do Sul |
Síntese 4D
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| WordRobe | WordRobe: geração guiada por texto de roupas 3D texturizadas | arXiv 2024 | papel | projeto | Índia |
| PANO4D | CLOTH4D: um conjunto de dados para reconstrução humana vestida | CVPR 2023 | -> | projeto | Hong Kong (China) |
| Garment4D | Garment4D: reconstrução de roupas a partir de sequências de nuvens de pontos | NIPS 2021 | -> | projeto | Cingapura |
Comprando
Análise de tendências
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| POP | POP: Mineração POtencial Desempenho de novos produtos de moda por meio da expansão de consultas multimodais na web | ECCV 2022 | -> | projeto | Itália |
| Visual 2.0 | O universo multimodal do fast-fashion: o benchmark Visuelle 2.0 | CVPRW 2022 | papel | projeto | Itália |
Extração de Conhecimento
| Modelo | Título | Publicação | Papel | Link | Região |
|---|
| - | Extração de conhecimento de moda multimodal como legendas | SIGIR-AP 2023 | papel | - | Hong Kong (China) |
| - | Quem, onde e o que vestir?: Extraindo conhecimento de moda das mídias sociais | MM 2019 | papel | - | Cingapura |
| - | Descrevendo roupas por atributos semânticos | ECCV 2012 | papel | - | EUA |
?Oficinas
- Visão Computacional para Moda, Arte e Design (Workshop CVPR): CVFAD 2023, CVFAD 2022
- Computação multimídia rumo à recomendação de moda (Workshop ACM MM): MCFR 2022
- Aprendizado de máquina para criatividade e design (Workshop NeurIPS): ML4CD 2023, ML4CD 2022
- IA criativa em todas as modalidades (Workshop AAA): creativeAI 2023
- recsysXfashion (Workshop RecSys): recsysXfashion 2022, recsysXfashion 2021
Empresas, Produtos
| Nome | Encontrado | Informações | Notícias |
|---|
| CALA | 2016 | interface da cadeia de suprimentos de moda que unifica design, desenvolvimento, produção e logística | 2022.11 |
| Pesquisa Zalando | 2016 | Pesquisar | Assistente de moda 2023.04 desenvolvido por ChatGPT |
| Vue.ai | 2016 | Análise de IA de varejo, avatar de IA | - |
| 极睿 infimind | 2017 | Conteúdo de produtos de moda | Entrevista 2023.11 em mandarim |
| 知衣 zhiyi | 2018 | Colaboração em Design de Moda | 2023.08 Difusão de Moda |
| LALALAND | 2019 | Avatar de IA, conteúdo de produtos de moda | 2023.08 colaborar com Browzwear-VStitcher |
| PadronizadoAi | 2021 | Design de padrão | - |
| Design.Ai | - | Design de Estampas e Padrões | - |
| AIMDE-Symmpix | 2023 | Padrão de moda, 3D | Novo recurso 2023.11 |
| Nós compramos | 2023 | Avatar de IA e conteúdo de produtos de moda | uma subsidiária da MOGU |
| Wondershare VirtuLook | 2023 | Avatar de IA e conteúdo de produtos de moda | uma subsidiária da WonderShare |
| Pixelcut | 2022 | Ferramentas de edição com tecnologia de IA (conteúdo do produto) | - |
| Kit Criador | 2020 | Conteúdo de produtos de IA, vídeos | - |
| Imagem Profunda | 2022 | Conteúdo do produto de IA | - |
| Não consolidado | - | assistente pessoal de negócios de IA | - |
| Zeg IA | 2018 | Conteúdo de produtos de IA, vídeos, renderização 3D | - |
| - | - | - | - |
Pesquisadores
| Grupo/Laboratório/Univ | Pesquisadores |
|---|
| Laboratório GAP-CUHKSZ | Xiaoguang Han |
| Laboratório HCP-I2-SYSU | Xiaodan Liang e Zhenyu Xie |
| ACESSE TAMANHO | Haijun Zhang |
| AiDlab-PolyU+RCA | Calvin WONG, Xingxing Zou, PYMok |
| MMLab-NTU | Ziwei Liu |
| UIUC | Ranjitha Kumar |
| AImageLab | Rita Cucchiara |
| A Universidade de Utah | Ziad Al-Halah |
| Tecnologia da Geórgia | Devi Parikh |
| Universidade de Austin | Kristen Grauman |
| Cornell | Kavita Bala |
| MPI-IS | Michael Preto |
Relatórios da indústria
| Relatórios | Organização | Tempo |
|---|
| Ato dois da IA generativa | SEQUÓIA | 2023.09 |
| Como os consumidores estão usando IA generativa? | A16Z | 2023.09 |
| Perspectivas para a indústria da moda global e chinesa em 2035 | Roland Berger | 2023.08 |
| O manual completo para IA generativa na moda | Bof | 2023.06 |
| IA generativa: desbloqueando o futuro da moda | McKinsey | 2023.03 |
Outros recursos do FashionAI
- Conjuntos de dados de moda
- Artigos de moda legais (antes de 2022)
- moda incrível-ai
- Pesquisa AI4Design
- papéis de imagem para imagem
- Pesquisa incrível de teste virtual (VTON)
- Transferência de pose incrível
- Reconstrução do Corpo Humano
Outros recursos GenAI
- O roteiro da IA generativa
- ferramentas AI incríveis
- Pesquisa LLM
- LLM-Agente-Lista de Artigos
- Modelo de difusão incrível para processamento de imagem
- Síntese e edição de imagens multimodais: a era da IA generativa
- Pesquisa GAN-Inversão
- Uma pesquisa sobre síntese de imagens generativas profundas com reconhecimento de 3D
- Geração 3D incrível
- IA generativa encontra 3D: uma pesquisa sobre conversão de texto em 3D na era AIGC
- Tecnologia GenAI incrível
