UniFashion: A Unified Vision-Language Model for Multimodal Fashion Retrieval and Generation
作者: Xiangyu Zhao, Yuehan Zhang, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-08-21 (更新: 2024-10-12)
备注: Accepted by EMNLP 2024, main conference
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
UniFashion：用于多模态时尚检索与生成的一体化视觉-语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 时尚检索 图像生成 扩散模型 大型语言模型 视觉-语言模型 多任务学习
📋 核心要点
- 现有方法在多模态时尚领域，尤其是在图像-文本检索等任务上，缺乏有效利用AIGC模型的能力。
- UniFashion通过整合扩散模型和大型语言模型，统一了嵌入和生成任务，实现可控和高质量的时尚内容生成。
- 实验结果表明，UniFashion在多项时尚任务中超越了单任务SOTA模型，展现了多模态生成与检索的协同潜力。
📝 摘要（中文）
时尚领域包含各种真实世界的多模态任务，包括多模态检索和多模态生成。人工智能生成内容（AIGC）的快速发展，特别是文本生成的大语言模型和视觉生成的扩散模型等技术，激发了将这些多模态模型应用于时尚领域的研究兴趣。然而，由于多模态时尚领域的多样性，涉及嵌入的任务，如图像到文本或文本到图像的检索，在很大程度上被忽视。并且目前对多任务单模型的研究缺乏对图像生成的关注。本文提出了UniFashion，一个统一的框架，同时解决了时尚领域中多模态生成和检索任务的挑战，将图像生成与检索任务和文本生成任务相结合。UniFashion通过集成扩散模型和LLM统一了嵌入和生成任务，从而实现可控和高保真生成。我们的模型在各种时尚任务中显著优于以前的单任务最先进模型，并且可以很容易地适应管理复杂的视觉-语言任务。这项工作证明了多模态生成和检索之间潜在的学习协同作用，为时尚领域的未来研究提供了一个有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在多模态时尚领域，特别是图像-文本检索和文本-图像生成等任务中，通常采用分离的模型或简单的多任务学习框架。这些方法难以充分利用不同任务之间的关联性，并且在生成高质量、可控的时尚内容方面存在局限性。此外，现有研究对图像生成任务的关注度不足，无法满足日益增长的时尚内容创作需求。
核心思路：UniFashion的核心思路是将多模态时尚检索和生成任务统一到一个框架中，利用扩散模型进行图像生成，并结合大型语言模型进行文本理解和生成。通过共享底层表示和知识，实现不同任务之间的协同学习，从而提高整体性能。这种统一的框架能够更好地捕捉时尚领域的复杂语义关系，并生成更具创意和个性化的时尚内容。
技术框架：UniFashion的整体架构包含以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于将输入图像转换为视觉特征表示。2) 文本编码器：用于将输入文本转换为文本特征表示。3) 扩散模型：用于根据文本描述生成图像。4) 大型语言模型：用于生成文本描述或进行文本检索。5) 检索模块：用于在图像或文本数据库中检索相关内容。这些模块通过共享的嵌入空间和损失函数进行联合训练，实现多模态信息的融合和传递。
关键创新：UniFashion的关键创新在于将扩散模型和大型语言模型集成到一个统一的框架中，从而实现可控和高保真的时尚内容生成。与传统的生成对抗网络（GAN）相比，扩散模型具有更好的稳定性和生成质量。同时，大型语言模型能够提供更丰富的语义信息，从而提高生成内容的相关性和多样性。此外，UniFashion还采用了多任务学习策略，通过共享底层表示和知识，实现不同任务之间的协同学习。
关键设计：UniFashion的关键设计包括：1) 采用预训练的视觉和文本编码器，以提高特征表示的质量。2) 使用条件扩散模型，根据文本描述控制图像生成过程。3) 设计多任务损失函数，平衡不同任务之间的学习目标。4) 采用注意力机制，增强模型对关键信息的关注。5) 使用数据增强技术，提高模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节可以在论文的实验部分找到。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
UniFashion在多项时尚任务中取得了显著的性能提升。例如，在文本到图像生成任务中，UniFashion的FID得分优于现有SOTA模型，表明其生成图像的质量更高。在图像到文本检索任务中，UniFashion的Recall@K指标也优于现有模型，表明其检索结果的准确性更高。这些实验结果证明了UniFashion的有效性和优越性。
🎯 应用场景
UniFashion具有广泛的应用前景，例如：1) 电商平台：用于生成商品展示图和描述，提高商品吸引力。2) 时尚设计：辅助设计师进行创意设计，提供灵感。3) 虚拟试衣：根据用户描述生成虚拟试穿效果，提升购物体验。4) 社交媒体：用于生成个性化的时尚内容，满足用户表达需求。未来，UniFashion有望成为时尚领域的重要技术支撑。
📄 摘要（原文）
The fashion domain encompasses a variety of real-world multimodal tasks, including multimodal retrieval and multimodal generation. The rapid advancements in artificial intelligence generated content, particularly in technologies like large language models for text generation and diffusion models for visual generation, have sparked widespread research interest in applying these multimodal models in the fashion domain. However, tasks involving embeddings, such as image-to-text or text-to-image retrieval, have been largely overlooked from this perspective due to the diverse nature of the multimodal fashion domain. And current research on multi-task single models lack focus on image generation. In this work, we present UniFashion, a unified framework that simultaneously tackles the challenges of multimodal generation and retrieval tasks within the fashion domain, integrating image generation with retrieval tasks and text generation tasks. UniFashion unifies embedding and generative tasks by integrating a diffusion model and LLM, enabling controllable and high-fidelity generation. Our model significantly outperforms previous single-task state-of-the-art models across diverse fashion tasks, and can be readily adapted to manage complex vision-language tasks. This work demonstrates the potential learning synergy between multimodal generation and retrieval, offering a promising direction for future research in the fashion domain. The source code is available at https://github.com/xiangyu-mm/UniFashion.