MDiFF: Exploiting Multimodal Score-based Diffusion Models for New Fashion Product Performance Forecasting

📄 arXiv: 2412.06840v1 📥 PDF

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

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-12-07

备注: Accepted at the FashionAI workshop @ the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2412.05566

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MDiFF，利用多模态扩散模型预测新时尚产品销售表现

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

关键词: 扩散模型 多模态学习 时尚产品预测 时间序列预测 领域自适应

📋 核心要点

  1. 快时尚行业面临过度生产和库存积压问题，准确预测新品销量至关重要，但缺乏历史数据和快速变化趋势使得预测极具挑战。
  2. MDiFF利用连续时间扩散过程模拟新品采用，降低领域偏移的影响，并结合多层感知机优化预测，提高预测准确性和效率。
  3. MDiFF在快时尚产品性能预测任务上达到了最先进水平，证明了其有效性，并开源代码以促进进一步研究。

📝 摘要（中文）

快时尚产业因过度生产和库存积压而面临严重的环境影响。准确预测未发布产品的销量可以显著提高效率和资源利用率。然而，由于缺乏历史数据和快速变化的趋势，预测全新产品的表现极具挑战性，并且现有的确定性模型在遇到训练数据分布之外的商品时，常常难以应对领域偏移。最近提出的扩散模型通过连续时间扩散过程解决了这个问题。这使我们能够模拟新商品的采用方式，从而减少确定性模型面临的领域偏移挑战的影响。因此，在本文中，我们提出了MDiFF：一种新颖的基于多模态扩散模型的两步流程，用于新时尚产品性能预测（NFPPF）。首先，我们使用基于分数的扩散模型来预测不同服装在不同时间段的多个未来销量。然后，我们使用轻量级多层感知机（MLP）来优化这些多个预测，以获得最终的预测结果。MDiFF利用了两种架构的优势，从而实现了最准确、最高效的快时尚行业预测系统，达到了最先进的水平。代码可在https://github.com/intelligolabs/MDiFF找到。

🔬 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。现有确定性模型在面对全新产品时，由于缺乏历史数据和领域偏移，预测精度较低。这些模型难以泛化到训练数据分布之外的新品，导致预测结果不准确，影响库存管理和资源分配。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型模拟新产品的市场接受过程，从而解决领域偏移问题。扩散模型通过连续时间的扩散和逆扩散过程，将数据分布转化为噪声分布，再从噪声分布还原数据分布。这种方式可以生成多样化的预测结果，并捕捉到市场的不确定性。同时，结合多层感知机（MLP）对扩散模型的预测结果进行优化，提高预测精度。

技术框架：MDiFF包含两个主要步骤：1) 使用基于分数的扩散模型预测多个未来销量；2) 使用轻量级MLP优化扩散模型的预测结果，得到最终的销量预测。扩散模型接收服装的图像和其他模态的信息作为输入，预测不同时间段的多个可能的销量。MLP则接收扩散模型的多个预测结果作为输入，学习如何将这些预测结果融合，得到更准确的最终预测。

关键创新：MDiFF的关键创新在于将扩散模型应用于新时尚产品性能预测任务。与传统的确定性模型相比，扩散模型能够更好地处理领域偏移问题，并生成多样化的预测结果。此外，MDiFF还创新性地结合了扩散模型和MLP，利用MLP优化扩散模型的预测结果，进一步提高了预测精度。

关键设计：扩散模型采用基于分数的扩散模型，通过学习数据分布的梯度来生成新的样本。MLP采用轻量级结构，以减少计算成本和防止过拟合。损失函数采用均方误差（MSE）或其他回归损失函数，用于衡量预测结果与真实销量之间的差距。具体的网络结构和参数设置需要在实验中进行调整和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MDiFF在快时尚产品性能预测任务上取得了最先进的结果。论文中提供了与现有方法的对比实验，但具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。MDiFF的优势在于能够更好地处理领域偏移问题，并生成多样化的预测结果，从而提高预测精度。

🎯 应用场景

MDiFF可应用于快时尚行业的供应链管理、库存优化和新品发布策略制定。通过准确预测新品销量，企业可以减少过度生产和库存积压，降低环境影响，提高资源利用率。此外，MDiFF还可以帮助企业更好地了解市场趋势，制定更有效的营销策略，提高新品的成功率。

📄 摘要（原文）

The fast fashion industry suffers from significant environmental impacts due to overproduction and unsold inventory. Accurately predicting sales volumes for unreleased products could significantly improve efficiency and resource utilization. However, predicting performance for entirely new items is challenging due to the lack of historical data and rapidly changing trends, and existing deterministic models often struggle with domain shifts when encountering items outside the training data distribution. The recently proposed diffusion models address this issue using a continuous-time diffusion process. This allows us to simulate how new items are adopted, reducing the impact of domain shift challenges faced by deterministic models. As a result, in this paper, we propose MDiFF: a novel two-step multimodal diffusion models-based pipeline for New Fashion Product Performance Forecasting (NFPPF). First, we use a score-based diffusion model to predict multiple future sales for different clothes over time. Then, we refine these multiple predictions with a lightweight Multi-layer Perceptron (MLP) to get the final forecast. MDiFF leverages the strengths of both architectures, resulting in the most accurate and efficient forecasting system for the fast-fashion industry at the state-of-the-art. The code can be found at https://github.com/intelligolabs/MDiFF.