第一个包含百万图像文本对的时尚数据集

摘要

研究者们介绍了一个名为FIRST的大规模时尚数据集，旨在推动文本驱动的时尚合成和设计的研究。该数据集包含一百万张高分辨率的时尚图像，配有详细的结构化文本描述，覆盖广泛的服装类别。通过在FIRST上训练的模型，可以生成更加丰富和具有创造性的时尚设计。

关键贡献

• 提出了一个包含百万实例的大规模时尚生成数据集FIRST，适用于训练文本控制的时尚生成模型。
• 在该数据集上提出了两个挑战：如何处理更长的文本输入和如何合成服装系列。
• 通过实验验证了FIRST能够显著提升stable diffusion模型对时尚图像生成质量的提高。

研究背景

尽管已有时尚数据集，但大多数缺乏丰富的文本描述，限制了时尚设计系统的发展。FIRST数据集弥补了这一缺陷，并提供了用于训练和改进文本到图像合成模型的资源。

数据集特点

FIRST数据集的特点包括平衡的服装类别、多样的摄影场景、分层的文本标注和系列信息，为时尚合成提供了丰富的学习模板和背景多样性。

挑战与实验

第一个挑战是扩展扩散模型以接受更长的文本输入；第二个是合成基于共享设计理念的时尚系列。实验表明，通过在FIRST数据集上微调stable diffusion模型，生成的时尚图像质量和文本匹配度得到了提升。

结论

FIRST数据集为文本驱动的时尚合成和设计提供了重要的推进，同时提出的两个挑战为社区的进一步研究提供了方向。未来，研究者们计划在增加数据集规模和标注质量的同时，为挑战设计有效的基线模型。

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