[2K5-GS-2] 機械学習：深層学習Ⅰ

[2K5-GS-2-02] トレンド検出に基づくファッション画像生成

〇益川 良藏¹、青葉 紗矢香¹、佐藤　 勇元¹、櫨 翔佑¹、佐藤 真¹、松井 太我²、石川 桂太²、高木 友博¹ (1. 明治大学、2. 株式会社エアークローゼット)

キーワード：生成モデル、ファッショントレンド分析、画像検索、CLIP

未来の流行を鑑みて商品の在庫を予測することはファッション販売業界全体において必要不可欠な業務である。そして、ファッション業界ではコレクションなどで発表されたデザインからトップダウン的に一般向けの服がデザインされていく。そのため、ファッションショー等で展示される衣服のデザインは概念的であり、実生活で消費者が用いるものとは乖離している。したがって、スタイリストのような高度な知識を有する専門家は、ファッション誌等の外部情報から将来人気となるような現実的な衣服のデザインを想起している。しかし、ファッション関連の外部情報は非常に膨大であり、専門家が定常的かつ平等に全情報を集約することは現実的ではない。この問題を解決するため、我々は画像検索と生成モデルを組み合わせ、より客観的に上記のスタイリスト業務、つまり、将来的なトレンドと合致する服のイメージの生成を行うシステムを提案する。実験の結果、提案システムは概念的なファッショントレンド情報を集約して高解像度の衣服の画像を生成することができることが判明し、より定常的かつ客観的なファッショントレンド予測とイメージ生成が実現された。