Prompt2Fashion
收藏资源简介：
Prompt2Fashion是由希腊国立雅典理工大学创建的一个自动生成的时尚图像数据集。该数据集包含2000个样本，涵盖多种风格、场合和体型，旨在通过AI技术生成个性化时尚设计。数据集的创建过程利用了大型语言模型（LLMs）和扩散模型，确保生成图像的高质量和多样性。创建过程中，研究人员使用了不同的提示技术和知识注入方法，以生成符合用户需求的时尚图像。该数据集主要应用于时尚设计、市场营销和人工智能研究领域，旨在解决个性化时尚设计与AI技术结合的问题。
Prompt2Fashion is an automatically generated fashion image dataset created by the National Technical University of Athens, Greece. It contains 2000 samples covering diverse styles, occasions and body types, aiming to generate personalized fashion designs through AI technologies. The dataset was developed using large language models (LLMs) and diffusion models to ensure high quality and diversity of the generated images. During the creation process, researchers adopted various prompting techniques and knowledge injection methods to generate fashion images that meet user requirements. This dataset is mainly applied in the fields of fashion design, marketing and artificial intelligence research, aiming to address the problem of integrating personalized fashion design and AI technologies.
Prompt2Fashion: 自动生成的时尚数据集
概述
- 数据集名称: Prompt2Fashion
- 生成方法: 使用大型语言模型（LLMs）和扩散模型自动生成。
- 目的: 专注于个性化时尚图像的生成，涵盖性别、体型、场合和风格等多种要求。
数据集结构
- Mistral: 包含使用Mistral-7B模型生成的图像和描述，按方法分类（zero-shot, few-shot, chain-of-thought, RAG with PDFs, RAG with BLOGs）。
- Falcon: 包含使用Falcon-7B模型生成的图像和描述，按方法分类（zero-shot, few-shot, chain-of-thought, RAG with PDFs, RAG with BLOGs）。
- Evaluation: 包含调查问卷及其结果，用于评估生成图像的相关性、吸引力和时尚趋势的符合度。
评估结果
- 图像评估: 实验结果显示生成的图像在相关性、吸引力和时尚趋势符合度方面表现良好。
- 描述评估: 实验结果显示生成的描述在准确性和相关性方面表现良好。
未来工作
- Hugging Face数据集: 计划在Hugging Face上发布数据集，包含图像、描述和元数据，便于研究人员和开发者使用。
- Excel指南: 计划提供Excel指南，结合描述和图像，方便用户浏览和使用数据集。
引用
@misc{argyrou2024prompt2fashion, title={Prompt2Fashion: An automatically generated fashion dataset}, author={Georgia Argyrou and Angeliki Dimitriou and Maria Lymperaiou and Giorgos Filandrianos and Giorgos Stamou}, year={2024} }
