Cross-Cultural Fashion Design via Interactive Large Language Models and Diffusion Models

📄 arXiv: 2501.15571v1 📥 PDF

作者: Spencer Ramsey, Amina Grant, Jeffrey Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-26

💡 一句话要点

提出LLM引导的扩散模型，用于生成具有文化多样性的时尚设计内容

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时尚设计 扩散模型 大型语言模型 文化多样性 弱监督学习

📋 核心要点

  1. 现有时尚内容生成方法在文化偏见、可扩展性和文本-图像对齐方面存在不足，尤其是在弱监督下。
  2. 该论文提出利用LLM进行语义提炼，并结合弱监督过滤模块，提升扩散模型在时尚设计生成中的性能。
  3. 实验表明，该方法在FID和IS指标上优于现有方法，并能生成更具文化多样性和语义相关性的时尚内容。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，该框架集成了大型语言模型（LLM）和潜在扩散模型（LDM），以解决时尚内容生成中存在的文化偏见、有限的可扩展性以及文本提示与生成视觉效果之间对齐的问题。该方法利用LLM进行文本提示的语义细化，并引入弱监督过滤模块，以有效利用噪声或弱标记数据。通过在全球时尚风格增强的DeepFashion+数据集上微调LDM，该方法实现了最先进的性能。实验结果表明，该方法显著优于基线方法，实现了更低的Frechet Inception Distance（FID）和更高的Inception Score（IS），同时人工评估证实了其生成具有文化多样性和语义相关性的时尚内容的能力。这些结果突出了LLM引导的扩散模型在推动可扩展和包容性的AI驱动时尚创新方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有时尚内容生成方法难以生成具有文化多样性的设计，并且在文本提示与生成图像的语义一致性方面存在挑战。尤其是在数据标注质量不高的情况下，模型性能会受到显著影响。现有方法在处理大规模、多样化的时尚数据时，可扩展性也存在问题。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，对文本提示进行细化，从而更好地指导扩散模型的图像生成过程。同时，引入弱监督过滤模块，以减轻噪声数据对模型训练的影响，提升模型在弱监督环境下的鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) LLM提示增强模块，用于对输入的文本提示进行语义细化和扩展；2) 弱监督过滤模块，用于过滤掉质量较差的训练数据；3) 基于潜在扩散模型（LDM）的图像生成模块，该模块在经过增强的DeepFashion+数据集上进行微调，以生成高质量的时尚设计图像。整体流程是：首先，LLM对文本提示进行增强，然后利用增强后的提示和过滤后的数据训练LDM，最后使用训练好的LDM生成图像。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM与LDM相结合，利用LLM的语义理解能力来指导LDM的图像生成过程。此外，弱监督过滤模块的引入，使得模型能够更好地利用噪声数据，提升了在弱监督环境下的性能。这种结合方式能够有效解决现有方法在文化多样性和语义一致性方面的问题。

关键设计：LLM部分使用了预训练的语言模型，并通过微调使其更适应时尚领域的文本生成任务。弱监督过滤模块采用了一种基于置信度的过滤策略，根据模型对数据的预测置信度来判断数据质量。LDM部分使用了标准的扩散模型结构，并针对时尚图像的特点进行了优化。损失函数方面，使用了标准的扩散模型损失函数，并加入了一些正则化项，以防止过拟合。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在生成具有文化多样性的时尚设计方面显著优于现有方法。在DeepFashion+数据集上，该方法实现了更低的FID（Frechet Inception Distance）和更高的IS（Inception Score），表明生成的图像质量更高，多样性更好。人工评估也证实了该方法能够生成更符合文本描述且具有文化相关性的时尚内容。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟试穿、个性化时尚推荐、文化敏感的服装设计原型生成等领域。通过AI技术，设计师可以更高效地探索不同文化背景下的时尚风格，并为消费者提供更具个性化和文化包容性的时尚体验。该技术还有助于推动时尚产业的可持续发展，减少设计过程中的资源浪费。

📄 摘要（原文）

Fashion content generation is an emerging area at the intersection of artificial intelligence and creative design, with applications ranging from virtual try-on to culturally diverse design prototyping. Existing methods often struggle with cultural bias, limited scalability, and alignment between textual prompts and generated visuals, particularly under weak supervision. In this work, we propose a novel framework that integrates Large Language Models (LLMs) with Latent Diffusion Models (LDMs) to address these challenges. Our method leverages LLMs for semantic refinement of textual prompts and introduces a weak supervision filtering module to effectively utilize noisy or weakly labeled data. By fine-tuning the LDM on an enhanced DeepFashion+ dataset enriched with global fashion styles, the proposed approach achieves state-of-the-art performance. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms baselines, achieving lower Frechet Inception Distance (FID) and higher Inception Scores (IS), while human evaluations confirm its ability to generate culturally diverse and semantically relevant fashion content. These results highlight the potential of LLM-guided diffusion models in driving scalable and inclusive AI-driven fashion innovation.