Cool Fashion Papers
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酷時尚相關論文與資源（公司、資料集、會議、研討會...）。
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| 模型 | 標題 | 出版品 | 紙 | 關聯 |
|---|---|---|---|---|
| 擺出有風格的姿勢 | 帶有風格的姿勢：使用條件 StyleGAN 進行保留細節的姿勢引導影像合成 | SIGGRAPH 亞洲 2021 | [2109.06166] | [專案] |
| 企業所得稅 | CIT：用於虛擬試穿的布料互動式變壓器 | arXiv | [2104.05519] | [驚人人/CIT] |
| VITON-HD | VITON-HD：透過錯位感知歸一化進行高解析度虛擬試戴 | CVPR 2021 | [2103.16874] | [shadow2496 / VITON-HD] |
| DCTON | 解開循環一致性，實現高度逼真的虛擬試穿 | CVPR 2021 | [2103.09479] | [重慶格/DCTON] |
| PF-AFN | 透過提煉外觀流程進行無解析器虛擬試穿 | CVPR 2021 | [2103.04559] | 【格禦影/PF-AFN】 |
| 篩網 | SieveNet：基於影像的穩健虛擬試戴的統一框架 | 2020年西澳CV | [2001.06265] | |
| 細緻到最後的細節：帶有細節雕刻的虛擬試穿 | arXiv | [1912.06324] | [AI程式設計師/細緻入微的虛擬試穿與細節雕刻] | |
| 布流 | ClothFlow：流程為基礎的著衣人員生成模型 | 2019年國際汽車工業展 | [紙] | |
| FW-GAN | FW-GAN：用於視訊虛擬試戴的串流導航變形 GAN | 2019年國際汽車工業展 | [紙] | |
| 以任意姿勢虛擬試穿新衣服 | MM 2019 | [紙] | [專案] | |
| 產生穿著訂製服裝的高解析度時裝模特兒圖像 | 2019年國際會議 | [1908.08847] | ||
| 時尚++ | Fashion++：最少的修改以改進服裝 | 2019年國際汽車工業展 | [1904.09261] | [專案] |
| MG-VTON | 邁向多姿勢引導虛擬試穿網絡 | arXiv | [1902.11026] | |
| 菲網 | 相容多樣的時尚形象修復 | 2019年國際汽車工業展 | [1902.01096] | |
| M2E-網路試用 | M2E-網路試穿：從模特兒到大眾的時尚 | arXiv | [1811.08599] | |
| 時尚GAN | FashionGAN：使用條件生成對抗網路展示您的時裝設計 | 2018CG論壇 | [紙] | |
| 皮夫頓 | PIVTONS：具有條件影像完成功能的姿勢不變虛擬試鞋 | 2018年ACCV | [紙] | [專案] |
| 交換網絡 | SwapNet：基於圖像的服裝傳輸 | 2018年ECCV | [紙] | [安德魯宗/ SwapNet] |
| 薄膜化GAN | 語言引導的時尚影像處理與特徵轉換 | 2018年ECCVW | [1808.04000] | |
| 氟橡膠 | 邁向基於影像的保留特徵的虛擬試穿網絡 | 2018年ECCV | [1807.07688] | [sergeywong / cp-vton] |
| 解開 GAN 中的多個條件輸入 | 2018年ECCVW | [1806.07819] | [zalandoresearch/disentangling_conditional_gans] | |
| 設計 | DesIGN：來自生成網路的設計靈感 | 2018年ECCVW | [1804.00921] | |
| 氟橡膠 | VITON：基於影像的虛擬試穿網絡 | 2018年CVPR | [1711.08447] | [xthan / 氟橡膠] |
| 數位VBPR | 使用生成圖像模型進行視覺感知的時尚推薦和設計 | 2017年ICDM | [1711.02231] | [康205 / DVBPR] |
| 時尚GAN | 做你自己的普拉達：具有結構連貫性的時尚綜合體。 | 2017年國際汽車工業展 | [1710.07346] | [專案] |
| 卡根 | 條件類比 GAN：將時尚文章替換為人物圖像 | 2017年國際會議 | [1709.04695] |
| 模型 | 標題 | 出版品 | 紙 | 關聯 |
|---|---|---|---|---|
| 深時尚2 | DeepFashion2：服裝影像偵測、姿勢估計分割和重新識別的多功能基準 | CVPR 2019 | [1901.07973] | [可切換規格/DeepFashion2] |
| 品牌 > 標誌：時尚品牌視覺分析 | 2018年ECCVW | [1810.09941] | ||
| BCRN神經網絡 | 專注時尚文法網進行時尚地標檢測與服飾品類分類 | 2018年CVPR | [紙] | |
| Studio2Shop：從工作室照片拍攝到時尚文章 | 2018年ICPRAM | [1807.00556] | ||
| 時尚大腦 | FashionBrain 專案：了解歐洲時尚數據世界的願景 | 2017年開德週 | [1710.09788] | [專案] |
| 自動空間感知時尚概念發現 | 2017年國際汽車工業展 | [1708.01311] | [xthan/時尚-200k] | |
| DFA | 野外時尚地標檢測 | 2016年ECCV | [1608.03049] | [liuziwei7/時尚地標] |
| 時尚網 | DeepFashion：透過豐富的註釋支持強大的服裝識別和檢索 | 2016年CVPR | [紙] | [專案] |
| 模型 | 標題 | 出版品 | 紙 | 關聯 |
|---|---|---|---|---|
| 用於時尚兼容性的半監督視覺表示學習 | 2021 年 ReSys | [2109.08052] | ||
| 波格 | POG：阿里巴巴 iFashion 時尚推薦的個人化服裝生成 | 2019年KDD | [1905.01866] | |
| 基於美學的服裝推薦 | 2018年WWW | [1809.05822] | ||
| 工藝 | CRAFT：使用對抗性特徵轉換器的補充建議 | 2018年ECCVW | [1804.10871] | |
| 學習類型感知嵌入以實現時尚相容性 | 2018年ECCV | [1803.09196] | ||
| 神經造型師 | NeuroStylist：服裝搭配的神經相容性模型 | MM 2017 | [紙] | |
| 深度跨域時尚推薦 | 2017年RecSys | [紙] | ||
| 基於 LSTM 的時尚推薦動態客戶模型 | 2017年RecSys | [1708.07347] | ||
| 使用雙向 LSTM 學習時尚相容性 | MM 2017 | [1707.05691] | [xthan/polyvore] | |
| 時尚 DNA：合併內容和銷售數據以進行推薦和文章映射 | 2016年KDD | [1609.02489] |
| 模型 | 標題 | 出版品 | 紙 | 關聯 |
|---|---|---|---|---|
| 風格商數 | 了解時尚性：是什麼推動了某種風格的銷售？ | 2018年開德週 | [1806.11424] | |
| 銷售潛力 | 銷售潛力：時尚產品視覺美學的可銷售性建模 | 2017年開德週 | [紙] | |
| 時尚前沿：預測時尚視覺風格 | 2017年國際汽車工業展 | [1705.06394] |
KDD時尚工作坊 [2019] [2018] [2017] [2016]
時尚、藝術與設計電腦視覺研討會 [CVPR 2020] [ICCV 2019] [ECCV 2018] [ICCV 2017]
NeurlPS 機器學習促進創造力與設計研討會 [2019] [2018] [2017]
SIGIR 電子商務研討會 [2019] [2018] [2017]
CVPR 深度學習內容創作教學 [2019]
iMaterialist 時尚挑戰賽 [CVPR 2019]
iDesigner 挑戰賽 [CVPR 2019]
FashionGen 挑戰賽 [ICCV 2019、ECCV 2018]
京東AI時尚挑戰賽【ChinaMM 2018】
阿里巴巴FashionAI全球挑戰賽【天池】
人工智慧時尚與紡織會議 [AIFT 2018]
時尚智商挑戰賽 [CVPR 2020] [ICCV 2019]
DeepFashion2 挑戰賽 [CVPR 2020] [ICCV 2019]
時尚百科[網站]
DeepFashion2 資料集 [網站]
DeepFashion 資料集 [網站]
FashionGen [網站]
FashionAI【天池】
淘寶布料搭配【天池】
時尚-MNIST [zalandoresearch/fashion-mnist]
時尚智商[網站]
| 品牌 | 姓名 | 成立 | 資訊 | 訊息 |
|---|---|---|---|---|
 | 明特拉 | 2007年 | 預測、綜合 | [2017.11 livemint] |
 | 阿里巴巴形象與美 | 2009年 | 認出 | [2018.7 FashionAI] |
 | 縫合修復，博客 | 2011年 | 個人化 | [2018.5 福布斯] |
 | 赫里泰克 | 2013年 | 預測、認可 | [2019.1 法什納德] |
 | 毅+ | 2014年 | 認出 | 【2018.8資助】 |
 | 碼隆科技 | 2014年 | 認出 | [2018.7 福布斯] |
 | 賽特 | 2015年 | 認出 | [2018.12 與 Farfetch 合作] |
 | GrokStyle（2019.2 被 Facebook 收購） | 2015年 | 搜尋中 | 【2019.2被Facebook收購】 |
 | 札蘭多研究 | 2016年 | 研究 | [2016.10成立] |
 | MatchU碼尚 | 2016年 | 造型 | [2018.12資助] |
 | 模式.ai | 2016年 | 識別、NLP、搜尋 | [2018.5 科技共和國] |
 | 標記.AI | 2016年 | 識別、搜尋 | 【2018.7期刊哨兵】 |
 | 衣呼 YIHU (TOZI) | 2017年 | 3D建模 | 【2018.9資助】 |
 | 麥蒂歐盟 | 2017年 | 識別、搜尋、推薦、NLP | [2018.12開始] |
| 極睿無主 | 2017年 | |||
| 知衣之衣 | 2018年 | |||
 | 故障人工智慧 | 2019年 | 人工智慧設計 | [2019.6新聞] |
 | 尚深科技StylingAI | 2019年 | 人工智慧設計 | [2020.1新聞] |
[ayushidalmia/awesome-fashion-ai]
[lzhbrian/圖像到圖像論文]
