AIpparel: A Multimodal Foundation Model for Digital Garments

📄 arXiv: 2412.03937v5 📥 PDF

作者: Kiyohiro Nakayama, Jan Ackermann, Timur Levent Kesdogan, Yang Zheng, Maria Korosteleva, Olga Sorkine-Hornung, Leonidas J. Guibas, Guandao Yang, Gordon Wetzstein

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-04-05)

备注: The project website is at https://georgenakayama.github.io/AIpparel/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

AIpparel：用于数字服装的多模态基础模型，实现服装生成与编辑

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

关键词: 多模态学习 服装设计 生成模型 大型语言模型 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 服装设计流程耗时且依赖手工，缺乏高效的自动化工具。
  2. AIpparel通过微调大型多模态模型，并结合新颖的token化方案，实现了服装图案的生成和编辑。
  3. AIpparel在文本到服装和图像到服装的预测任务中表现出色，并支持交互式服装编辑等新应用。

📝 摘要（中文）

服装对人类生活至关重要，提供保护，反映文化认同，并展示个人风格。然而，服装的创作仍然是一个耗时的过程，这主要是由于设计中涉及的手工工作。为了简化这一过程，我们推出了AIpparel，一个用于生成和编辑缝纫图案的多模态基础模型。我们的模型在超过12万件独特服装的定制大规模数据集上，对最先进的大型多模态模型（LMM）进行了微调，每件服装都具有包括文本、图像和缝纫图案在内的多模态注释。此外，我们提出了一种新颖的token化方案，该方案简洁地编码了这些复杂的缝纫图案，以便LLM可以学习有效地预测它们。AIpparel在单模态任务中实现了最先进的性能，包括文本到服装和图像到服装的预测，并实现了新颖的多模态服装生成应用，例如交互式服装编辑。项目网站位于https://georgenakayama.github.io/AIpparel/。

🔬 方法详解

问题定义：现有服装设计流程高度依赖手工，耗时且效率低下。缺乏能够理解和生成复杂缝纫图案的自动化工具，限制了服装设计的创新和个性化。

核心思路：利用大型多模态模型（LMM）强大的学习能力，通过在包含文本、图像和缝纫图案的大规模数据集上进行微调，使模型能够理解服装设计的语义信息，并生成相应的缝纫图案。新颖的token化方案旨在高效编码复杂的缝纫图案，使其能够被LLM有效处理。

技术框架：AIpparel的核心是一个经过微调的LMM，输入包括文本描述、服装图像等模态信息，输出为缝纫图案。整体流程包括数据收集与标注、模型微调、token化方案设计以及最终的服装生成与编辑。该框架支持单模态（文本/图像到服装）和多模态输入。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了一个包含超过12万件服装的大规模多模态数据集，为模型训练提供了充足的数据支持；2) 提出了一种新颖的token化方案，能够简洁高效地编码复杂的缝纫图案，使其能够被LLM有效处理；3) 将LMM应用于服装设计领域，实现了文本/图像到服装的自动生成，以及交互式服装编辑等新应用。

关键设计：论文中token化方案的具体细节未知，但其目标是降低缝纫图案的复杂度，使其能够被LLM高效处理。损失函数的设计可能包括对生成缝纫图案与真实图案之间的差异进行惩罚，以及对生成结果的质量进行评估。具体的网络结构细节依赖于所选择的LMM，但微调过程旨在使模型更好地适应服装设计任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AIpparel在文本到服装和图像到服装的单模态任务中取得了最先进的性能。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了其在生成高质量缝纫图案和支持交互式服装编辑方面的优势。该模型能够根据文本描述或图像生成逼真的服装图案，并允许用户进行交互式修改。

🎯 应用场景

AIpparel具有广泛的应用前景，包括：服装设计师的辅助设计工具，可以加速设计流程并激发创意；个性化定制服装平台，用户可以通过文本或图像描述生成定制服装；虚拟试衣和时尚推荐系统，提升用户体验；以及服装设计教育，帮助学生更好地理解和掌握服装设计原理。

📄 摘要（原文）

Apparel is essential to human life, offering protection, mirroring cultural identities, and showcasing personal style. Yet, the creation of garments remains a time-consuming process, largely due to the manual work involved in designing them. To simplify this process, we introduce AIpparel, a multimodal foundation model for generating and editing sewing patterns. Our model fine-tunes state-of-the-art large multimodal models (LMMs) on a custom-curated large-scale dataset of over 120,000 unique garments, each with multimodal annotations including text, images, and sewing patterns. Additionally, we propose a novel tokenization scheme that concisely encodes these complex sewing patterns so that LLMs can learn to predict them efficiently. AIpparel achieves state-of-the-art performance in single-modal tasks, including text-to-garment and image-to-garment prediction, and enables novel multimodal garment generation applications such as interactive garment editing. The project website is at https://georgenakayama.github.io/AIpparel/.