Dif4FF: Leveraging Multimodal Diffusion Models and Graph Neural Networks for Accurate New Fashion Product Performance Forecasting

📄 arXiv: 2412.05566v1 📥 PDF

作者: Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Franco Fummi, Marco Cristani

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-12-07

备注: Accepted at the 27th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2024)

DOI: 10.1007/978-3-031-78186-5_7

💡 一句话要点

Dif4FF：利用多模态扩散模型和图神经网络进行精准的新时尚产品性能预测

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

关键词: 新时尚产品预测 扩散模型 图神经网络 多模态学习 领域偏移

📋 核心要点

  1. 现有确定性模型在新时尚产品预测中面临领域偏移问题，难以准确预测全新款式的销售情况。
  2. Dif4FF利用多模态扩散模型生成销售轨迹，并结合图卷积网络（GCN）优化预测，捕捉时空依赖关系。
  3. Dif4FF在VISUELLE数据集上取得了新的state-of-the-art结果，验证了其在预测新时尚产品性能方面的有效性。

📝 摘要（中文）

在快时尚行业，过度生产和未售出的库存造成了严重的环境问题。对未发布商品的精确销售预测可以显著提高行业的效率和利润。然而，由于缺乏历史数据和不断变化的趋势，预测全新款式的成功率非常困难。特别是，目前使用的确定性模型在遇到训练数据之外的商品时，会面临领域偏移的问题。最近提出的扩散模型利用连续时间扩散过程解决了这个问题。具体来说，这些模型使我们能够预测新商品的销售额，从而减轻确定性模型遇到的领域偏移挑战。因此，本文提出了一种新颖的两阶段流水线Dif4FF，用于新时尚产品性能预测（NFPPF），该流水线利用了以特定服装相关的多模态数据为条件的扩散模型。Dif4FF首先利用多模态评分扩散模型来预测各种服装随时间的多个销售轨迹。然后，使用强大的图卷积网络（GCN）架构来优化预测结果。通过利用GCN捕获时间和空间数据中的长程依赖关系的能力，并在这些维度之间寻求最优解，Dif4FF提供了文献中最准确和高效的预测系统，用于预测新商品的销售额。我们在VISUELLE（NFPPF的事实标准数据集）上测试了Dif4FF，取得了新的最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决新时尚产品性能预测（NFPPF）问题，即在没有任何历史销售数据的情况下，预测全新时尚产品的销售表现。现有确定性模型在面对与训练数据分布不同的新产品时，会产生显著的领域偏移，导致预测精度下降。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成多个可能的销售轨迹，以应对新产品的不确定性。扩散模型能够学习数据的分布，并生成与训练数据相似但又有所不同的样本，从而缓解领域偏移问题。然后，利用图卷积网络（GCN）对这些轨迹进行优化，捕捉时间序列和产品之间的依赖关系，提高预测的准确性。

技术框架：Dif4FF是一个两阶段的流水线。第一阶段，多模态评分扩散模型根据服装的多模态数据（例如，图像、描述）生成多个销售轨迹。第二阶段，GCN利用这些轨迹以及产品之间的关系，对预测结果进行优化。GCN的输入包括销售轨迹的时间序列数据和产品之间的相似度关系，输出是修正后的销售预测。

关键创新：该方法的主要创新在于将扩散模型和图神经网络结合起来，用于新时尚产品性能预测。扩散模型能够生成多样化的销售轨迹，从而更好地捕捉新产品的不确定性。GCN能够利用产品之间的关系，提高预测的准确性。这种结合克服了传统确定性模型在领域偏移问题上的局限性。

关键设计：扩散模型采用 score-based 的形式，通过学习数据分布的梯度来生成样本。GCN 的结构包括多个图卷积层，用于捕捉节点之间的依赖关系。损失函数包括预测误差和正则化项，用于防止过拟合。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Dif4FF在VISUELLE数据集上取得了state-of-the-art的结果，显著优于现有的方法。具体性能数据未知，但论文强调其在准确性和效率方面均优于现有技术。该结果表明，Dif4FF能够有效地解决新时尚产品性能预测问题，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于快时尚行业的供应链管理、库存优化和新品发布决策。通过准确预测新产品的销售情况，企业可以减少过度生产和库存积压，降低环境影响，并提高盈利能力。此外，该方法还可以扩展到其他具有类似特点的领域，例如电影票房预测、新药销售预测等。

📄 摘要（原文）

In the fast-fashion industry, overproduction and unsold inventory create significant environmental problems. Precise sales forecasts for unreleased items could drastically improve the efficiency and profits of industries. However, predicting the success of entirely new styles is difficult due to the absence of past data and ever-changing trends. Specifically, currently used deterministic models struggle with domain shifts when encountering items outside their training data. The recently proposed diffusion models address this issue using a continuous-time diffusion process. Specifically, these models enable us to predict the sales of new items, mitigating the domain shift challenges encountered by deterministic models. As a result, this paper proposes Dif4FF, a novel two-stage pipeline for New Fashion Product Performance Forecasting (NFPPF) that leverages the power of diffusion models conditioned on multimodal data related to specific clothes. Dif4FF first utilizes a multimodal score-based diffusion model to forecast multiple sales trajectories for various garments over time. The forecasts are refined using a powerful Graph Convolutional Network (GCN) architecture. By leveraging the GCN's capability to capture long-range dependencies within both the temporal and spatial data and seeking the optimal solution between these two dimensions, Dif4FF offers the most accurate and efficient forecasting system available in the literature for predicting the sales of new items. We tested Dif4FF on VISUELLE, the de facto standard for NFPPF, achieving new state-of-the-art results.