FashionReGen: LLM-Empowered Fashion Report Generation

要約

ファッション分析とは、ファッション業界内のトレンド、スタイル、要素を調査および評価して現状を理解し、解釈し、ファッションレポートを作成するプロセスを指します。
これは伝統的にファッションの専門家によって専門知識と経験に基づいて行われてきましたが、高額な人件費が必要であり、少数の人々に大きく依存するため偏った結果が生じる可能性もあります。
この論文では、ファッション レポート生成 (FashionReGen) タスクに取り組むために、GPT-FAR と呼ばれる高度なラージ言語モデル (LLM) に基づくインテリジェントなファッション分析およびレポート システムを提案します。
具体的には、効果的なキャットウォーク分析に基づいて FashionReGen を提供しようとします。これには、キャットウォークの理解、集合的な組織と分析、レポートの生成といういくつかの重要な手順が装備されています。
FashionReGen のこのような無制限で複雑なドメイン固有のタスクを提示して探索することにより、ファッション ドメインにおける LLM の一般的な機能をテストすることができます。
また、他の領域における産業上の重要性を伴う、より高度なタスクの探求も刺激されます。
GPT-FAR のビデオ イラストやその他の資料は、https://github.com/CompFashion/FashionReGen でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Fashion analysis refers to the process of examining and evaluating trends, styles, and elements within the fashion industry to understand and interpret its current state, generating fashion reports. It is traditionally performed by fashion professionals based on their expertise and experience, which requires high labour cost and may also produce biased results for relying heavily on a small group of people. In this paper, to tackle the Fashion Report Generation (FashionReGen) task, we propose an intelligent Fashion Analyzing and Reporting system based the advanced Large Language Models (LLMs), debbed as GPT-FAR. Specifically, it tries to deliver FashionReGen based on effective catwalk analysis, which is equipped with several key procedures, namely, catwalk understanding, collective organization and analysis, and report generation. By posing and exploring such an open-ended, complex and domain-specific task of FashionReGen, it is able to test the general capability of LLMs in fashion domain. It also inspires the explorations of more high-level tasks with industrial significance in other domains. Video illustration and more materials of GPT-FAR can be found in https://github.com/CompFashion/FashionReGen.

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