Fine-Grained Customized Fashion Design with Image-into-Prompt benchmark and dataset from LMM

📄 arXiv: 2509.09324v1 📥 PDF

作者: Hui Li, Yi You, Qiqi Chen, Bingfeng Zhang, George Q. Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-11

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于LMM的图像到提示微调服装设计框架，解决文本描述不确定性问题

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

关键词: 服装设计 生成式AI 大型多模态模型 图像到提示 定制化设计

📋 核心要点

  1. 现有服装设计AI模型在细粒度定制方面存在不足，用户难以用不确定的文本描述精确的设计需求。
  2. 提出BUG工作流程，利用LMM和图像到提示技术，通过聊天交互实现服装设计的自动创建和微调。
  3. 构建FashionEdit数据集，模拟真实服装设计流程，并从生成相似性、用户满意度和质量等方面评估模型效果。

📝 摘要（中文）

生成式AI正在改变工业界的复杂工作流程，其中大型多模态模型（LMM）赋能了服装行业的设计。虽然目前的AI模型能够轻松地将头脑风暴转化为精美的设计，但由于终端用户缺乏专业的背景知识，细粒度的定制仍然受到文本不确定性的影响。因此，我们提出了一种名为“更好理解生成”（BUG）的工作流程，该流程利用LMM通过图像到提示的聊天方式自动创建和微调服装设计。我们的框架不仅释放了用户超越文字的创造潜力，还降低了服装设计/编辑的门槛，无需进一步的人工干预。为了证明我们模型的有效性，我们提出了一个新的FashionEdit数据集，该数据集模拟了真实的服装设计工作流程，并从生成相似性、用户满意度和质量等方面进行了评估。代码和数据集可在https://github.com/detectiveli/FashionEdit 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有服装设计AI模型，尤其是基于文本生成的模型，在处理细粒度定制需求时面临挑战。用户通常缺乏专业的服装设计知识，难以用精确的文本描述复杂的服装细节，导致生成结果与期望不符。文本描述的不确定性是现有方法的主要痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（LMM）的强大能力，结合图像到提示（Image-into-Prompt）技术，构建一个交互式的服装设计流程。用户可以通过上传或选择参考图像，并与LMM进行对话，逐步细化设计需求，从而克服文本描述的局限性。

技术框架：论文提出的Better Understanding Generation (BUG)工作流程包含以下主要步骤：1) 用户提供初始图像（例如，服装草图或照片）。2) LMM分析图像并生成初步的设计方案。3) 用户与LMM进行对话，通过图像到提示的方式，逐步修改和完善设计。4) LMM根据用户的反馈，迭代生成新的设计方案，直到用户满意。整个过程无需专业设计师的介入。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将图像信息融入到服装设计的交互流程中，克服了纯文本描述的局限性。通过图像到提示的方式，用户可以更直观地表达设计需求，LMM也能更准确地理解用户的意图。此外，BUG工作流程降低了服装设计的门槛，使得非专业人士也能参与到设计过程中。

关键设计：论文提出了FashionEdit数据集，用于评估模型的性能。该数据集模拟了真实的服装设计流程，包含了多种服装类型和设计修改场景。评估指标包括生成相似性（衡量生成结果与目标设计的相似度）、用户满意度（通过用户调查评估用户对生成结果的满意程度）和质量（评估生成结果的视觉质量和细节）。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出了FashionEdit数据集，并从生成相似性、用户满意度和质量三个方面评估了BUG工作流程的性能。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但该研究证明了基于LMM和图像到提示的服装设计方法的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服装行业的定制化设计、电商平台的虚拟试衣、以及个人服装DIY等领域。它能够降低服装设计的门槛，提高设计效率，并为用户提供更加个性化的服装定制体验。未来，该技术有望进一步拓展到其他设计领域，例如家居设计、产品设计等。

📄 摘要（原文）

Generative AI evolves the execution of complex workflows in industry, where the large multimodal model empowers fashion design in the garment industry. Current generation AI models magically transform brainstorming into fancy designs easily, but the fine-grained customization still suffers from text uncertainty without professional background knowledge from end-users. Thus, we propose the Better Understanding Generation (BUG) workflow with LMM to automatically create and fine-grain customize the cloth designs from chat with image-into-prompt. Our framework unleashes users' creative potential beyond words and also lowers the barriers of clothing design/editing without further human involvement. To prove the effectiveness of our model, we propose a new FashionEdit dataset that simulates the real-world clothing design workflow, evaluated from generation similarity, user satisfaction, and quality. The code and dataset: https://github.com/detectiveli/FashionEdit.