该论文介绍了 Fashion IQ 数据集，支持互动式时装图像检索的研究和进展，提供了人工生成的注释、现实世界的产品描述和派生的视觉属性标签等，通过基于 transformer 的用户模拟器和交互式图像检索器提高对话式图像检索的效果，鼓励进一步开发更自然和适用于现实世界的购物助手。

May, 2019

本研究使用 InFashAIv1 和 DeepFashion 数据集，使用 Show and Tell 算法生成时尚图片的描述，取得更好的效果，并发现对于非洲风格的时尚图片，联合训练提高了图像描述质量，表明西方风格数据的迁移学习是可行的，释放了 InFashAIv1 数据集以促进更多包容性工作。

Jun, 2021

本文提出了一种统一的两阶段框架 ——M6-Fashion，将样式先验知识和多模态控制的灵活性融合在一起，实现时尚设计中的实用 AI 辅助，取得了优秀的成果。

May, 2022

利用人工智能为时尚推荐系统提供细粒度的视觉解释，自动为顾客上传的图像生成有意义的描述，引导从全球时尚产品目录中检索出符合视觉特征的类似替代品，进而实现个性化的时尚推荐，并在超过 100,000 张已分类的时尚照片数据集上进行训练和评估，物体检测模型的 F1 分数为 0.97，展示了优化的准确时尚物体识别能力，这个视觉感知系统代表了个性化时尚推荐中的重要进展。

Nov, 2023

本文介绍了一种新颖的学习框架，结合属性级语义，句子级语义和强化学习来生成精确的时尚图片描述，同时构建了一个新的时尚图片描述数据集以证明模型的有效性。

Aug, 2020

本研究提出了一种新颖的神经网络框架 —— 神经装备推荐（NOR），旨在同时提供装备推荐和生成言简意赅的评论。实验表明，该框架在多任务学习框架的支持下，取得了显著的改进，并实现了对比于人工编写评论的令人印象深刻的 ROUGE 和 BLEU 分数。

Jun, 2018

提出了一个基于三元组生成的时尚特定预训练框架和可同时执行时尚检索和字幕任务的灵活解码器模型设计，具有跨模态检索、图像检索、图像字幕和多模态分类等多种功能。

Oct, 2022

本文介绍了一种基于 latent diffusion models 的新型架构，通过多模态提示（文本、人体姿势和服装草图）引导生成人体中心时尚图像，同时扩展了两个已有的时尚数据集，证明了该方法的有效性。

Apr, 2023

该论文训练了一个视觉问答系统，使用多种模态的数据来回答关于时尚照片中服装的自然语言问题。他们使用大规模的领域特定的多模态数据集来训练该系统，该数据集使用模板自动生成，模型的最高准确性超过了人类专家水平。

Aug, 2022

本文提出了一种名为 FiLMedGAN 的基于自然语言表示的特征线性调制的方法，能够在仅使用少量空间信息的情况下对服装图像进行编辑和生成，相比于现有的基线工作，结合 skip connection 和 total variation regularization 方法，可以生成更为真实可信的效果，并在生成的新装与目标描述一致时具有更好的本地化能力。

Aug, 2018