[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ayushidalmia--awesome-fashion-ai":3,"tool-ayushidalmia--awesome-fashion-ai":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159636,2,"2026-04-17T23:33:34",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":75,"owner_location":76,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":75,"stars":79,"forks":80,"last_commit_at":81,"license":75,"difficulty_score":82,"env_os":83,"env_gpu":84,"env_ram":84,"env_deps":85,"category_tags":88,"github_topics":90,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":97,"updated_at":98,"faqs":99,"releases":119},8861,"ayushidalmia\u002Fawesome-fashion-ai","awesome-fashion-ai","A repository to curate and summarise research papers related to fashion and e-commerce","awesome-fashion-ai 是一个专为时尚与电商领域打造的 AI 研究资源库，致力于收集、整理并总结该方向的前沿学术论文、数据集、工具及行业会议信息。面对时尚科技领域文献分散、跨学科知识难以快速获取的痛点，它将海量资料系统化地划分为时尚嵌入、个性化推荐、视觉搜索、图像生成、虚拟试衣及多模态学习等十余个核心板块，帮助用户高效定位所需内容。\n\n无论是从事算法研发的工程师、探索新模型的研究人员，还是关注技术落地的时尚设计师与数据分析师，都能从中获益。其独特亮点在于不仅罗列论文标题，更涵盖了从基础理论（如风格向量表示）到实际应用（如基于身体形状的偏好理解、可解释性穿搭推荐）的全链路研究成果，甚至包含了零售趋势预测与库存管理等商业洞察内容。通过这一平台，用户可以轻松追踪 ACM RecSys、CVPR、ECCV 等顶级会议的最新动态，快速构建对\"AI+ 时尚”领域的全面认知，为技术创新或产品开发提供坚实的理论与数据支撑。","# awesome-fashion-ai\n\n[![Awesome](https:\u002F\u002Fawesome.re\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fawesome.re)\n\nA curated list of research papers, datasets, tools, conferences, workshops related to AI for fashion and e-commerce.\n\n## Table of Contents\n\n* [Papers](#papers)\n* [Workshops](#workshops)\n* [Tutorials](#tutorials)\n* [Datasets](#datasets)\n* [Miscellaneous](#miscellaneous)\n\n\n### Papers\n\nAreas\n* [Fashion Embeddings](#fashion-embeddings)\n* [Personalisation\u002FRecommendation\u002FOutfit Composition\u002FCompatibility](#personalisationrecommendationoutfit-compositioncompatibility)\n* [Visual Search\u002FVisual Recommendation\u002FVisual Retrieval](#visual-searchvisual-recommendationvisual-retrieval)\n* [Natural Language Understanding in Fashion](#natural-language-understanding-in-fashion)\n* [Fashion Image Object Detection\u002FClassification\u002FParsing\u002FSegmentation\u002FAttribute Manipulation](#fashion-image-object-detectionclassificationparsingsegmentationattribute-manipulation)\n* [Retail Insights\u002FTrends\u002FForecasting\u002FInventory Management](#retail-insightstrendsforecastinginventory-management)\n* [Image Generation\u002FImage Manipulation in Fashion\u002FStyle Transfer](#image-generationimage-manipulation-in-fashionstyle-transfer)\n* [Styling\u002FOccasion](#stylingoccasion)\n* [Social Media](#social-media)\n* [Sizing\u002FVirtual Trial Room](#sizingvirtual-trial-room)\n* [Video](#video)\n* [Multimodal](#multimodal)\n* [Clothing Model](#clothing-model)\n\n\n##### Fashion Embeddings\n  - [Semi-Supervised Visual Representation Learning for Fashion Compatibility](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2109.08052)  ACM RecSys 2021\n  - [Fashion Style in 128 Floats: Joint Ranking and Classification using Weak Data for Feature Extraction](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2016\u002Fpapers\u002FSimo-Serra_Fashion_Style_in_CVPR_2016_paper.pdf)\n  - [Learning Type-Aware Embeddings for Fashion Compatibility](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.09196v1.pdf), ECCV, 2018\n  - [Style2Vec: Representation Learning for Fashion Items from Style Sets](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.04014v1.pdf)\n  - [Context-Aware Visual Compatibility Prediction](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1902.03646)\n  \n##### Personalisation\u002FRecommendation\u002FOutfit Composition\u002FCompatibility\n  - [Hi, magic closet, tell me what to wear!](https:\u002F\u002Fpeople.cs.clemson.edu\u002F~jzwang\u002F1501863\u002Fmm2012\u002Fp619-liu.pdf), MM, 2012\n  - [Fashion is Taking Shape: Understanding Clothing Preference Based on Body Shape From Online Sources](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.03235v1.pdf)\n  - [Creating Capsule Wardrobes from Fashion Images](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FHsiao_Creating_Capsule_Wardrobes_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [Neuroaesthetics in Fashion: Modeling the Perception of Fashionability](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2015\u002Fpapers\u002FSimo-Serra_Neuroaesthetics_in_Fashion_2015_CVPR_paper.pdf)\n  - [Interpretable Partitioned Embedding for Customized Fashion Outfit Composition](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.04845v4.pdf)\n  - [Visually-Aware Fashion Recommendation and Design with Generative Image Models](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1711.02231v1.pdf)\n  - [An LSTM-Based Dynamic Customer Model for Fashion Recommendation](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.07347v1.pdf)\n  - [Product Characterisation towards Personalisation: Learning Attributes from Unstructured Data to Recommend Fashion Products](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.07679v1.pdf)\n  - [Mining Fashion Outfit Composition Using An End-to-End Deep Learning Approach on Set Data](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1608.03016v2.pdf)\n  - [Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.05691v1.pdf)\n  - [Learning Visual Clothing Style with Heterogeneous Dyadic Co-occurrences](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1509.07473v1.pdf)\n  - [Recommending Outfits from Personal Closet](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1804.09979v1.pdf)\n  - [Toward Explainable Fashion Recommendation](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1901.04870v1.pdf) \n  \n##### Visual Search\u002FVisual Recommendation\u002FVisual Retrieval\n  - [Studio2Shop: from studio photo shoots to fashion articles](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.00556v1.pdf)\n  - [Learning Attribute Representations with Localization for Flexible Fashion Search](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FAk_Learning_Attribute_Representations_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [Learning the Latent “Look”: Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.03376v2.pdf)\n  - [Automatic Spatially-aware Fashion Concept Discovery](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.01311v1.pdf)\n  - [Leveraging Weakly Annotated Data for Fashion Image Retrieval and Label Prediction](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.09426v1.pdf)\n  - [Large Scale Visual Recommendations From Street Fashion Images](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1401.1778v1.pdf)\n  - [Learning Unified Embedding for Apparel Recognition](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.05929.pdf)\n  - [Deep Learning based Large Scale Visual Recommendation and Search for E-Commerce](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1703.02344v1.pdf)\n  - [Visual Search at eBay](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1706.03154v2.pdf)\n  - [Visually-Aware Fashion Recommendation and Design with Generative Image Models](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1711.02231v1.pdf)\n  - [Cross-domain Image Retrieval with a Dual Attribute-aware Ranking Network](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1505.07922v1.pdf)\n  - [Image-based Recommendations on Styles and Substitutes](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1506.04757v1.pdf)\n  - [Runway to Realway: Visual Analysis of Fashion](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Frunway_to_realway.pdf)\n  - [Getting the look: clothing recognition and segmentation for automatic product suggestions in everyday photos](http:\u002F\u002Fimage.ntua.gr\u002Fiva\u002Ffiles\u002Fkalantidis_icmr13.pdf), ICMR 2013\n  - [DeepStyle: Multimodal Search Engine for Fashion and Interior Design](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1801.03002v2)\n\n\n##### Natural Language Understanding in Fashion\n  - [A Hierarchical Deep Learning Natural Language Parser for Fashion](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.09511v1.pdf)\n  - [\"Let me convince you to buy my product ... \": A Case Study of an Automated Persuasive System for Fashion Products](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.08366v1.pdf)\n  - [\"Designing the Future of Personal Fashion\"](http:\u002F\u002Franjithakumar.net\u002Fresources\u002Fpersonal_fashion.pdf)\n  - [Deep Recurrent Neural Networks for Product Attribute Extraction in eCommerce](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.11284v1.pdf)\n  \n##### Fashion Image Object Detection\u002FClassification\u002FParsing\u002FSegmentation\u002FAttribute Manipulation\u002FLandmark Detection\n  - [How To Extract Fashion Trends From Social Media?](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10787v1.pdf)\n  - [Attentive Fashion Grammar Network for Fashion Landmark Detection and Clothing Category Classification](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FWang_Attentive_Fashion_Grammar_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [Memory-Augmented Attribute Manipulation Networks for Interactive Fashion Search](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2017\u002Fpapers\u002FZhao_Memory-Augmented_Attribute_Manipulation_CVPR_2017_paper.pdf)\n  - [DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2016\u002Fpapers\u002FLiu_DeepFashion_Powering_Robust_CVPR_2016_paper.pdf)\n  - [A Unified Model with Structured Output for Fashion Images Classification](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.09445v1.pdf)\n  - [Product Characterisation towards Personalisation](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.07679v1.pdf)\n  - [Fusing Hierarchical Convolutional Features for Human Body Segmentation and Clothing Fashion Classification](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.03415v2.pdf)\n  - [How To Extract Fashion Trends From Social Media? A Robust Object Detector With Support For Unsupervised Learning](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10787v1.pdf)\n  - [Unconstrained Fashion Landmark Detection via Hierarchical Recurrent Transformer Networks](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.02044v1.pdf)\n  - [Fashion Apparel Detection: The Role of Deep Convolutional Neural Network and Pose-dependent Priors](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1411.5319v2.pdf)\n  - [Parsing Clothing in Fashion Photographs](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fparsingclothing.pdf)\n  - [Paper Doll Parsing: Retrieving Similar Styles to Parse Clothing Items](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fpaperdoll.pdf)\n  - [Two-Stream Multi-Task Network for Fashion Recognition](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1901.10172v2)\n  - [Spatial-Aware Non-Local Attention for Fashion Landmark Detection](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.04104v1)\n  - [Semantic Segmentation of Fashion Images Using Feature Pyramid Networks](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCVW_2019\u002Fhtml\u002FCVFAD\u002FMartinsson_Semantic_Segmentation_of_Fashion_Images_Using_Feature_Pyramid_Networks_ICCVW_2019_paper.html)\n  \n##### Retail Insights\u002FTrends\u002FForecasting\u002FInventory Management\n  - [FashionBrain Project: A Vision for Understanding Europe’s Fashion Data Universe](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1710.09788v1.pdf)\n  - [Fashion Forward: Forecasting Visual Style in Fashion](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.06394v2.pdf)\n  - [When Fashion Meets Big Data: Discriminative Mining of Best Selling Clothing Features](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1611.03915v2.pdf)\n  - [Towards Predicting the Likeability of Fashion Images](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1511.05296v2.pdf)\n  - [Who Leads the Clothing Fashion: Style, Color, or Texture? A Computational Study](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1608.07444v1.pdf)\n  - [Robust Order Scheduling in the Fashion Industry: A Multi-Objective Optimization Approach](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1702.00159v1.pdf)\n  - [Changing Fashion Culture](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1703.07920v1.pdf)\n  - [Sales Potential: Modelling Sellability of Visual Aesthetics of a Fashion Product](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002Ffinal_submissions\u002FML4Fashion_paper_10.pdf)\n  - [ARMDN: Associative and Recurrent Mixture Density Networks for eRetail Demand Forecasting](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.03800.pdf)\n  \n##### Image Generation\u002FImage Manipulation in Fashion\u002FStyle Transfer\n  - [Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.07223), CVPR 2019 [[Project]](http:\u002F\u002Fzdzheng.xyz\u002FDG-Net\u002F) [[Paper]](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.07223) [[YouTube]](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=ubCrEAIpQs4) [[Bilibili]](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002Fav51439240) [[Poster]](http:\u002F\u002Fzdzheng.xyz\u002Fimages\u002FDGNet_poster.pdf)\n  - [The Conditional Analogy GAN: Swapping Fashion Articles on People Images](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.04695v1.pdf)\n  - [Language Guided Fashion Image Manipulation with Feature-wise Transformations](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.04000v1.pdf)\n  - [SwapNet: Image Based Garment Transfer](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ECCV_2018\u002Fpapers\u002FAmit_Raj_SwapNet_Garment_Transfer_ECCV_2018_paper.pdf), ECCV 2018\n  - [Compatible and Diverse Fashion Image Inpainting](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1902.01096v1)\n  - [Fashion++: Minimal Edits for Outfit Improvement](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.09261)\n  - [Generative Modelling of Semantic Segmentation Data in the Fashion Domain](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCVW_2019\u002Fhtml\u002FCVFAD\u002FKorneliusson_Generative_Modelling_of_Semantic_Segmentation_Data_in_the_Fashion_Domain_ICCVW_2019_paper.html)\n\n##### Styling\u002FOccasion\n  - [Hipster Wars: Discovering Elements of Fashion Styles](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fhipster_eccv14.pdf)\n  \n##### Social Media\n  - [Chic or Social: Visual Popularity Analysis in OnlineFashion Networks](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fkota_acm14.pdf)\n  - [Identifying Fashion Accounts in Social Networks](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002Ffinal_submissions\u002FML4Fashion_paper_21.pdf)\n  \n##### Sizing\u002FVirtual Trial Room\n  - [Decomposing Fit Semantics for Product Size Recommendation in Metric Spaces](https:\u002F\u002Fcseweb.ucsd.edu\u002F~m5wan\u002Fpaper\u002Frecsys18_rmisra)\n  - [M2E-Try On Net: Fashion from Model to Everyone](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.08599v1.pdf)\n  \n##### Video\n  - [Dress like a Star: Retrieving Fashion Products from Videos](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1710.07198v1.pdf)\n  - [Video2Shop: Exactly Matching Clothes in Videos to Online Shopping Images](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1804.05287v1), CVPR, 2017\n\n##### Multimodal\n  - [DeepStyle: Multimodal Search Engine for Fashion and Interior Design](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1801.03002v1.pdf)\n \n##### Dialog\u002FConversation\n  - [Netizen-Style Commenting on Fashion Photos: Dataset and Diversity Measures](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1801.10300v1.pdf)\n  - [Fashion Conversation Data on Instagram](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1704.04137.pdf)\n  \n##### Clothing Model\n  - [DeepWrinkles: Accurate and Realistic Clothing Modeling](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ECCV_2018\u002Fpapers\u002FZorah_Laehner_DeepWrinkles_Accurate_and_ECCV_2018_paper.pdf), ECCV 2018\n  - [Learning a Shared Shape Space for Multimodal Garment Design](https:\u002F\u002Fgeometry.cs.ucl.ac.uk\u002Fprojects\u002F2018\u002Fgarment_design\u002F), SIGGRAPH Asia 2018\n  - [Garnet: A Two-stream Network for Fast and Accurate 3D Cloth Draping](https:\u002F\u002Fwww.epfl.ch\u002Flabs\u002Fcvlab\u002Fresearch\u002Fgarment-simulation\u002Fgarnet\u002F), ICCV 2019\n  - [Learning-Based Animation of Clothing for Virtual Try-On](http:\u002F\u002Fdancasas.github.io\u002Fprojects\u002FLearningBasedVirtualTryOn\u002F), Eurographics 2019\n  - [TailorNet :Predicting Clothing in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Ftailornet\u002F), CVPR 2020\n  - [SIZER: A Dataset and Model for Parsing 3D Clothing and Learning Size Sensitive 3D Clothing](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fsizer\u002F), ECCV 2020\n \n##### 3D Clothing from Images\n  - [MULTI-GARMENT NET: LEARNING TO DRESS 3D PEOPLE FROM IMAGES](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fmgn\u002F), ICCV 2019\n  - [Deep Fashion3D: A Dataset and Benchmark for 3D Garment Reconstruction from Single Images](https:\u002F\u002Fkv2000.github.io\u002F2020\u002F03\u002F25\u002FdeepFashion3DRevisited\u002F), ECCV 2020 \n  - [BCNet: Learning Body and Cloth Shape from A Single Image](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2004.00214), ECCV 2020\n\n### Workshops\n* KDD Workshop on AI for Fashion  [2020](https:\u002F\u002Fkddfashion2020.mybluemix.net\u002F), [2019](https:\u002F\u002Fkddfashion2019.mybluemix.net\u002F), [2018](https:\u002F\u002Fkddfashion2018.mybluemix.net\u002F), [2017](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002F), [2016](http:\u002F\u002Fkddfashion2016.mybluemix.net\u002F)\n* ICCV\u002FECCV Workshop on Computer Vision for Fashion, Art and Design [2020](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fcvcreative2020), [2019](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fcvcreative) [2018](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Feccvfashion\u002F), [2017](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fzalando.de\u002Fcvf-iccv2017\u002Fhome?authuser=0)\n* SIGIR Workshop On eCommerce [2018](https:\u002F\u002Fsigir-ecom.github.io\u002Findex.html), [2017](http:\u002F\u002Fsigir-ecom.weebly.com\u002F)\n* Recommender Systems in Fashion [2020](https:\u002F\u002Ffashionxrecsys.github.io\u002Ffashionxrecsys-2020\u002F),  [2019](https:\u002F\u002Fzalandoresearch.github.io\u002Ffashionxrecsys\u002F)\n\n### Tutorials\n* [Concept to Code: Deep Learning for Fashion Recommendation.](https:\u002F\u002Fwww2019.thewebconf.org\u002Ftutorials).        \nOrganizers: Omprakash Sonie, Muthusamy Chelliah and Shamik Sural, The Web Conference, 2019\n\n\n### Datasets\n* [Large-scale Fashion (DeepFashion)](http:\u002F\u002Fmmlab.ie.cuhk.edu.hk\u002Fprojects\u002FDeepFashion.html)\n* [Street2Shop](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fstreet2shop\u002F)\n* [Fashionista](http:\u002F\u002Fvision.is.tohoku.ac.jp\u002F~kyamagu\u002Fresearch\u002Fclothing_parsing\u002F)\n* [Paperdoll](http:\u002F\u002Fvision.is.tohoku.ac.jp\u002F~kyamagu\u002Fresearch\u002Fpaperdoll\u002F)\n* [Fashion MNIST](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzalandoresearch\u002Ffashion-mnist)\n* [Fashion Takes Shape](https:\u002F\u002Fwww.groundai.com\u002Fproject\u002Ffashion-is-taking-shape-understanding-clothing-preference-based-on-body-shape-from-online-sources\u002F1)\n* [ModaNet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FeBay\u002Fmodanet) [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.01394v2.pdf)\n* [DeepFashion2](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fswitchablenorms\u002FDeepFashion2),[paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1901.07973)\n* [iMaterialist-Fashion](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fimaterialist-fashion-2019-FGVC6)\n* [Clothing Fit Dataset for Size Recommendation](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Frmisra\u002Fclothing-fit-dataset-for-size-recommendation)\n* [MULTI-GARMENT NET: LEARNING TO DRESS 3D PEOPLE FROM IMAGES](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fmgn\u002F), ICCV 2019\n* [TailorNet: Predicting Garment in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Ftailornet\u002F), CVPR 2020\n* [Deep Fashion3D: A Dataset and Benchmark for 3D Garment Reconstruction from Single Images](https:\u002F\u002Fkv2000.github.io\u002F2020\u002F03\u002F25\u002FdeepFashion3DRevisited\u002F), ECCV 2020\n* [SIZER: A Dataset and Model for Parsing 3D Clothing and Learning Size Sensitive 3D Clothing](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fsizer\u002F), ECCV 2020\n\u003C!---\n### People\n* [Tamara Berg](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002F)\n* [Kristen Graumen](http:\u002F\u002Fwww.cs.utexas.edu\u002Fusers\u002Fgrauman\u002F)\n* [Ranjitha Kumar](http:\u002F\u002Franjithakumar.net\u002F)\n* [Julian McAuley](http:\u002F\u002Fcseweb.ucsd.edu\u002F~jmcauley\u002F)\n* [Kota Yamaguchi](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fkyamagu\u002Fhome)\n-->\n### Miscellaneous\n- [Fashion-Gen: The Generative Fashion Dataset and Challenge](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1806.08317v1)\n- [Brand > Logo: Visual Analysis of Fashion Brands](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.09941v1.pdf)\n\n\n### Author\n[Ayushi Dalmia](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fayushidalmia)\n\n###License\nMIT\n\n","# 时尚AI精选\n\n[![Awesome](https:\u002F\u002Fawesome.re\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fawesome.re)\n\n这是一份精心整理的清单，涵盖了与时尚和电子商务领域相关的AI研究论文、数据集、工具、会议和研讨会。\n\n## 目录\n\n* [论文](#papers)\n* [研讨会](#workshops)\n* [教程](#tutorials)\n* [数据集](#datasets)\n* [其他](#miscellaneous)\n\n\n### 论文\n\n领域\n* [时尚嵌入](#fashion-embeddings)\n* [个性化\u002F推荐\u002F穿搭组合\u002F兼容性](#personalisationrecommendationoutfit-compositioncompatibility)\n* [视觉搜索\u002F视觉推荐\u002F视觉检索](#visual-searchvisual-recommendationvisual-retrieval)\n* [时尚领域的自然语言理解](#natural-language-understanding-in-fashion)\n* [时尚图像目标检测\u002F分类\u002F解析\u002F分割\u002F属性操控](#fashion-image-object-detectionclassificationparsingsegmentationattribute-manipulation)\n* [零售洞察\u002F趋势\u002F预测\u002F库存管理](#retail-insightstrendsforecastinginventory-management)\n* [图像生成\u002F时尚中的图像操控\u002F风格迁移](#image-generationimage-manipulation-in-fashionstyle-transfer)\n* [造型\u002F场合](#stylingoccasion)\n* [社交媒体](#social-media)\n* [尺码\u002F虚拟试衣间](#sizingvirtual-trial-room)\n* [视频](#video)\n* [多模态](#multimodal)\n* [服装模型](#clothing-model)\n\n\n##### 时尚嵌入\n  - [面向时尚兼容性的半监督视觉表征学习](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2109.08052) ACM RecSys 2021\n  - [用128个浮点数表示时尚风格：利用弱标注数据进行特征提取的联合排序与分类](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2016\u002Fpapers\u002FSimo-Serra_Fashion_Style_in_CVPR_2016_paper.pdf)\n  - [学习类型感知嵌入以实现时尚兼容性](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.09196v1.pdf), ECCV, 2018\n  - [Style2Vec: 基于风格集合的时尚商品表征学习](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.04014v1.pdf)\n  - [上下文感知的视觉兼容性预测](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1902.03646)\n  \n##### 个性化\u002F推荐\u002F穿搭组合\u002F兼容性\n  - [你好，魔法衣橱，告诉我该穿什么！](https:\u002F\u002Fpeople.cs.clemson.edu\u002F~jzwang\u002F1501863\u002Fmm2012\u002Fp619-liu.pdf), MM, 2012\n  - [时尚正在成形：基于在线资源的身体形态理解服装偏好](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.03235v1.pdf)\n  - [从时尚图片中创建胶囊衣橱](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FHsiao_Creating_Capsule_Wardrobes_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [时尚中的神经美学：建模时尚感知](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2015\u002Fpapers\u002FSimo-Serra_Neuroaesthetics_in_Fashion_2015_CVPR_paper.pdf)\n  - [用于定制化时尚穿搭组合的可解释分块嵌入](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.04845v4.pdf)\n  - [结合生成式图像模型的视觉感知时尚推荐与设计](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1711.02231v1.pdf)\n  - [基于LSTM的动态客户模型用于时尚推荐](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.07347v1.pdf)\n  - [面向个性化的商品特征化：从非结构化数据中学习属性以推荐时尚产品](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.07679v1.pdf)\n  - [使用端到端深度学习方法在集合数据上挖掘时尚穿搭组合](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1608.03016v2.pdf)\n  - [利用双向LSTM学习时尚兼容性](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.05691v1.pdf)\n  - [通过异质二元共现学习视觉服装风格](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1509.07473v1.pdf)\n  - [根据个人衣橱推荐穿搭](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1804.09979v1.pdf)\n  - [迈向可解释的时尚推荐](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1901.04870v1.pdf) \n  \n##### 视觉搜索\u002F视觉推荐\u002F视觉检索\n  - [Studio2Shop：从工作室拍摄到时尚单品](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.00556v1.pdf)\n  - [通过定位学习属性表征以实现灵活的时尚搜索](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FAk_Learning_Attribute_Representations_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [学习潜在的“外观”：从时尚图片中无监督发现风格一致的嵌入](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.03376v2.pdf)\n  - [自动的空间感知时尚概念发现](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.01311v1.pdf)\n  - [利用弱标注数据进行时尚图像检索和标签预测](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.09426v1.pdf)\n  - [基于街头时尚图片的大规模视觉推荐](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1401.1778v1.pdf)\n  - [学习用于服饰识别的统一嵌入](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1707.05929.pdf)\n  - [基于深度学习的大规模电商视觉推荐与搜索](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1703.02344v1.pdf)\n  - [eBay的视觉搜索](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1706.03154v2.pdf)\n  - [结合生成式图像模型的视觉感知时尚推荐与设计](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1711.02231v1.pdf)\n  - [使用双属性感知排序网络进行跨域图像检索](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1505.07922v1.pdf)\n  - [基于图像的风格及替代品推荐](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1506.04757v1.pdf)\n  - [秀场到现实：时尚的视觉分析](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Frunway_to_realway.pdf)\n  - [还原造型：在日常照片中自动进行服饰识别与分割以提供产品建议](http:\u002F\u002Fimage.ntua.gr\u002Fiva\u002Ffiles\u002Fkalantidis_icmr13.pdf), ICMR 2013\n  - [DeepStyle：面向时尚与室内设计的多模态搜索引擎](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1801.03002v2)\n\n##### 时尚领域的自然语言理解\n  - [用于时尚的层次化深度学习自然语言解析器](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.09511v1.pdf)\n  - [\"让我来说服你购买我的产品……\"：时尚产品自动化说服系统案例研究](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.08366v1.pdf)\n  - [\"设计个人时尚的未来\"](http:\u002F\u002Franjithakumar.net\u002Fresources\u002Fpersonal_fashion.pdf)\n  - [用于电子商务中产品属性提取的深度循环神经网络](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.11284v1.pdf)\n  \n##### 时尚图像的目标检测\u002F分类\u002F语义分割\u002F属性操控\u002F关键点检测\n  - [如何从社交媒体中提取时尚趋势？](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10787v1.pdf)\n  - [注意力时尚语法网络：用于时尚关键点检测与服装类别分类](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2018\u002Fpapers\u002FWang_Attentive_Fashion_Grammar_CVPR_2018_paper.pdf)\n  - [基于记忆增强的属性操控网络：用于交互式时尚搜索](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_cvpr_2017\u002Fpapers\u002FZhao_Memory-Augmented_Attribute_Manipulation_CVPR_2017_paper.pdf)\n  - [DeepFashion：通过丰富标注支持鲁棒的服装识别与检索](https:\u002F\u002Fwww.cv-foundation.org\u002Fopenaccess\u002Fcontent_cvpr_2016\u002Fpapers\u002FLiu_DeepFashion_Powering_Robust_CVPR_2016_paper.pdf)\n  - [面向结构化输出的统一模型：用于时尚图像分类](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.09445v1.pdf)\n  - [面向个性化的产品表征](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.07679v1.pdf)\n  - [融合层次化卷积特征：用于人体分割与服装时尚分类](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.03415v2.pdf)\n  - [如何从社交媒体中提取时尚趋势？一种支持无监督学习的鲁棒目标检测器](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1806.10787v1.pdf)\n  - [基于层次化递归Transformer网络的无约束时尚关键点检测](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1708.02044v1.pdf)\n  - [时尚服饰检测：深度卷积神经网络与姿态相关先验的作用](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1411.5319v2.pdf)\n  - [时尚照片中的服装解析](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fparsingclothing.pdf)\n  - [纸娃娃解析：检索相似风格以解析服装单品](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fpaperdoll.pdf)\n  - [用于时尚识别的双流多任务网络](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1901.10172v2)\n  - [面向时尚关键点检测的空间感知非局部注意力](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1903.04104v1)\n  - [使用特征金字塔网络对时尚图像进行语义分割](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCVW_2019\u002Fhtml\u002FCVFAD\u002FMartinsson_Semantic_Segmentation_of_Fashion_Images_Using_Feature_Pyramid_Networks_ICCVW_2019_paper.html)\n  \n##### 零售洞察\u002F趋势\u002F预测\u002F库存管理\n  - [FashionBrain项目：理解欧洲时尚数据宇宙的愿景](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1710.09788v1.pdf)\n  - [时尚前沿：预测时尚中的视觉风格](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1705.06394v2.pdf)\n  - [当时尚遇上大数据：畅销服装特征的判别性挖掘](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1611.03915v2.pdf)\n  - [迈向预测时尚图像的受欢迎程度](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1511.05296v2.pdf)\n  - [谁主导服装时尚：风格、颜色还是纹理？一项计算研究](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1608.07444v1.pdf)\n  - [时尚行业的鲁棒订单调度：多目标优化方法](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1702.00159v1.pdf)\n  - [时尚文化的变迁](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1703.07920v1.pdf)\n  - [销售潜力：建模时尚产品的视觉美学可售性](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002Ffinal_submissions\u002FML4Fashion_paper_10.pdf)\n  - [ARMDN：关联与递归混合密度网络，用于电商需求预测](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1803.03800.pdf)\n  \n##### 图像生成\u002F图像操控\u002F风格迁移\n  - [联合判别与生成学习用于行人重识别](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.07223)，CVPR 2019 [[项目]](http:\u002F\u002Fzdzheng.xyz\u002FDG-Net\u002F) [[论文]](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.07223) [[YouTube]](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=ubCrEAIpQs4) [[Bilibili]](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002Fav51439240) [[海报]](http:\u002F\u002Fzdzheng.xyz\u002Fimages\u002FDGNet_poster.pdf)\n  - [条件式类比GAN：在人物图像上交换时尚单品](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1709.04695v1.pdf)\n  - [基于特征变换的语言引导时尚图像操控](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1808.04000v1.pdf)\n  - [SwapNet：基于图像的服装转移](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ECCV_2018\u002Fpapers\u002FAmit_Raj_SwapNet_Garment_Transfer_ECCV_2018_paper.pdf)，ECCV 2018\n  - [兼容且多样的时尚图像修复](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1902.01096v1)\n  - [Fashion++：用于提升穿搭效果的极简编辑](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1904.09261)\n  - [时尚领域语义分割数据的生成式建模](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ICCVW_2019\u002Fhtml\u002FCVFAD\u002FKorneliusson_Generative_Modelling_of_Semantic_Segmentation_Data_in_the_Fashion_Domain_ICCVW_2019_paper.html)\n\n##### 搭配\u002F场合\n  - [嬉皮士之战：发现时尚风格的要素](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fhipster_eccv14.pdf)\n  \n##### 社交媒体\n  - [时髦还是社交：在线时尚网络中的视觉流行度分析](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fpapers\u002Fkota_acm14.pdf)\n  - [识别社交网络中的时尚账号](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002Ffinal_submissions\u002FML4Fashion_paper_21.pdf)\n  \n##### 尺码\u002F虚拟试衣间\n  - [分解合身语义：用于度量空间中的产品尺码推荐](https:\u002F\u002Fcseweb.ucsd.edu\u002F~m5wan\u002Fpaper\u002Frecsys18_rmisra)\n  - [M2E-Try On Net：让每个人都能穿上模特款式的时尚](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1811.08599v1.pdf)\n  \n##### 视频\n  - [像明星一样穿搭：从视频中检索时尚产品](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1710.07198v1.pdf)\n  - [Video2Shop：将视频中的服装精准匹配到线上购物图片](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1804.05287v1)，CVPR 2017\n\n##### 多模态\n  - [DeepStyle：时尚与室内设计的多模态搜索引擎](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1801.03002v1.pdf)\n \n##### 对话\u002F会话\n  - [网民风格的时尚照片评论：数据集及多样性度量](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1801.10300v1.pdf)\n  - [Instagram上的时尚对话数据](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1704.04137.pdf)\n  \n##### 服装建模\n  - [DeepWrinkles：准确且逼真的服装建模](http:\u002F\u002Fopenaccess.thecvf.com\u002Fcontent_ECCV_2018\u002Fpapers\u002FZorah_Laehner_DeepWrinkles_Accurate_and_ECCV_2018_paper.pdf)，ECCV 2018\n  - [学习多模态服装设计的共享形状空间](https:\u002F\u002Fgeometry.cs.ucl.ac.uk\u002Fprojects\u002F2018\u002Fgarment_design\u002F)，SIGGRAPH Asia 2018\n  - [Garnet：用于快速准确的三维布料悬垂模拟的双流网络](https:\u002F\u002Fwww.epfl.ch\u002Flabs\u002Fcvlab\u002Fresearch\u002Fgarment-simulation\u002Fgarnet\u002F)，ICCV 2019\n  - [基于学习的虚拟试穿服装动画](http:\u002F\u002Fdancasas.github.io\u002Fprojects\u002FLearningBasedVirtualTryOn\u002F)，Eurographics 2019\n  - [TailorNet：根据人体姿态、体型和服装款式预测三维服装](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Ftailornet\u002F)，CVPR 2020\n  - [SIZER：解析三维服装并学习尺寸敏感型三维服装的数据集与模型](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fsizer\u002F)，ECCV 2020\n \n##### 从图像重建三维服装\n  - [MULTI-GARMENT NET：从图像中学习为三维人物穿衣](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fmgn\u002F)，ICCV 2019\n  - [Deep Fashion3D：单张图像重建三维服装的数据集与基准](https:\u002F\u002Fkv2000.github.io\u002F2020\u002F03\u002F25\u002FdeepFashion3DRevisited\u002F)，ECCV 2020 \n  - [BCNet：从单张图像中学习人体与衣物形状](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2004.00214)，ECCV 2020\n\n\n\n### 研讨会\n* KDD时尚人工智能研讨会 [2020年](https:\u002F\u002Fkddfashion2020.mybluemix.net\u002F)、[2019年](https:\u002F\u002Fkddfashion2019.mybluemix.net\u002F)、[2018年](https:\u002F\u002Fkddfashion2018.mybluemix.net\u002F)、[2017年](https:\u002F\u002Fkddfashion2017.mybluemix.net\u002F)、[2016年](http:\u002F\u002Fkddfashion2016.mybluemix.net\u002F)\n* ICCV\u002FECCV时尚、艺术与设计计算机视觉研讨会 [2020年](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fcvcreative2020)、[2019年](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fcvcreative)、[2018年](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Feccvfashion\u002F)、[2017年](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fzalando.de\u002Fcvf-iccv2017\u002Fhome?authuser=0)\n* SIGIR电子商务研讨会 [2018年](https:\u002F\u002Fsigir-ecom.github.io\u002Findex.html)、[2017年](http:\u002F\u002Fsigir-ecom.weebly.com\u002F)\n* 时尚推荐系统 [2020年](https:\u002F\u002Ffashionxrecsys.github.io\u002Ffashionxrecsys-2020\u002F)、[2019年](https:\u002F\u002Fzalandoresearch.github.io\u002Ffashionxrecsys\u002F)\n\n### 教程\n* [从概念到代码：时尚推荐中的深度学习](https:\u002F\u002Fwww2019.thewebconf.org\u002Ftutorials)。  \n组织者：Omprakash Sonie、Muthusamy Chelliah 和 Shamik Sural，The Web Conference，2019年\n\n\n### 数据集\n* [大规模时尚数据集（DeepFashion）](http:\u002F\u002Fmmlab.ie.cuhk.edu.hk\u002Fprojects\u002FDeepFashion.html)\n* [Street2Shop](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002Fstreet2shop\u002F)\n* [Fashionista](http:\u002F\u002Fvision.is.tohoku.ac.jp\u002F~kyamagu\u002Fresearch\u002Fclothing_parsing\u002F)\n* [Paperdoll](http:\u002F\u002Fvision.is.tohoku.ac.jp\u002F~kyamagu\u002Fresearch\u002Fpaperdoll\u002F)\n* [Fashion MNIST](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzalandoresearch\u002Ffashion-mnist)\n* [Fashion Takes Shape](https:\u002F\u002Fwww.groundai.com\u002Fproject\u002Ffashion-is-taking-shape-understanding-clothing-preference-based-on-body-shape-from-online-sources\u002F1)\n* [ModaNet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FeBay\u002Fmodanet) [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1807.01394v2.pdf)\n* [DeepFashion2](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fswitchablenorms\u002FDeepFashion2)，[论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1901.07973)\n* [iMaterialist-Fashion](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fc\u002Fimaterialist-fashion-2019-FGVC6)\n* [用于尺码推荐的服装合身数据集](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Frmisra\u002Fclothing-fit-dataset-for-size-recommendation)\n* [MULTI-GARMENT NET：从图像中学习为三维人物穿衣](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fmgn\u002F)，ICCV 2019\n* [TailorNet：根据人体姿态、体型和服装款式预测三维服装](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Ftailornet\u002F)，CVPR 2020\n* [Deep Fashion3D：单张图像重建三维服装的数据集与基准](https:\u002F\u002Fkv2000.github.io\u002F2020\u002F03\u002F25\u002FdeepFashion3DRevisited\u002F)，ECCV 2020\n* [SIZER：解析三维服装并学习尺寸敏感型三维服装的数据集与模型](https:\u002F\u002Fvirtualhumans.mpi-inf.mpg.de\u002Fsizer\u002F)，ECCV 2020\n\u003C!---\n### 人物\n* [塔玛拉·伯格](http:\u002F\u002Fwww.tamaraberg.com\u002F)\n* [克里斯汀·格劳曼](http:\u002F\u002Fwww.cs.utexas.edu\u002Fusers\u002Fgrauman\u002F)\n* [兰吉塔·库马尔](http:\u002F\u002Franjithakumar.net\u002F)\n* [朱利安·麦考利](http:\u002F\u002Fcseweb.ucsd.edu\u002F~jmcauley\u002F)\n* [山口浩太](https:\u002F\u002Fsites.google.com\u002Fview\u002Fkyamagu\u002Fhome)\n-->\n### 杂项\n- [Fashion-Gen：生成式时尚数据集与挑战](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1806.08317v1)\n- [品牌 > 标志：时尚品牌的视觉分析](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F1810.09941v1.pdf)\n\n\n### 作者\n[阿尤希·达尔米亚](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fayushidalmia)\n\n### 许可证\nMIT","# awesome-fashion-ai 快速上手指南\n\n`awesome-fashion-ai` 并非一个可直接安装运行的软件包或库，而是一个**精选资源列表**。它汇集了时尚与电商领域人工智能相关的研究论文、数据集、工具、会议和研讨会。\n\n本指南旨在帮助开发者快速浏览、检索并利用该列表中的高质量资源，以启动自己的时尚 AI 项目。\n\n## 环境准备\n\n由于本项目本质上是文档索引，无需特定的运行时环境。但为了高效利用其中的资源，建议具备以下基础：\n\n*   **系统要求**：任意现代操作系统（Windows, macOS, Linux）。\n*   **前置依赖**：\n    *   **浏览器**：用于访问论文链接和数据集主页。\n    *   **开发环境**：若需复现列表中的算法，建议安装 Python 3.8+ 及深度学习框架（如 `PyTorch` 或 `TensorFlow`）。\n    *   **网络环境**：部分论文托管于 arXiv 或 CVF，国内访问可能较慢，建议配置学术加速工具或使用镜像站。\n\n## 获取与浏览步骤\n\n你不需要执行安装命令，只需通过以下方式获取列表内容：\n\n### 方式一：在线浏览（推荐）\n直接访问 GitHub 仓库页面查看分类整理的目录：\n```bash\n# 在浏览器中打开\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyour-target-repo\u002Fawesome-fashion-ai \n# (注：请替换为实际的仓库地址，通常在 README 顶部)\n```\n\n### 方式二：克隆到本地\n如果你希望离线查阅或贡献内容，可克隆仓库：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyour-target-repo\u002Fawesome-fashion-ai.git\ncd awesome-fashion-ai\n```\n\n## 基本使用\n\n使用该项目的核心在于**按图索骥**。根据你的开发需求，在 `README.md` 的目录中找到对应板块，点击链接获取原始资源。\n\n### 使用场景示例\n\n#### 1. 寻找“虚拟试衣”相关算法\n如果你正在开发虚拟试衣间功能：\n1.  在目录中找到 **Sizing\u002FVirtual Trial Room** 章节。\n2.  点击论文链接，例如 `M2E-Try On Net: Fashion from Model to Everyone`。\n3.  跳转至 arXiv 页面下载论文，并查找文中提供的官方代码仓库链接（通常在论文首页或摘要下方）。\n\n#### 2. 寻找“时尚数据集”\n如果你需要训练数据：\n1.  滚动至 **Datasets** 章节（如果在完整列表中）。\n2.  查找如 `DeepFashion` 或 `ModaNet` 等知名数据集链接。\n3.  访问数据集官网申请下载权限或直接下载。\n\n#### 3. 研究“穿搭兼容性”模型\n如果你关注推荐系统：\n1.  定位到 **Personalisation\u002FRecommendation\u002FOutfit Composition\u002FCompatibility** 章节。\n2.  阅读 `Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs` 等经典论文。\n3.  参考其方法论构建你的特征提取与匹配模型。\n\n### 国内访问加速建议\n*   **论文下载**：若 arXiv 访问受阻，可使用国内镜像站 `https:\u002F\u002Farxiv.org.cn\u002F` 搜索论文标题。\n*   **代码托管**：若论文链接指向 GitHub 且加载缓慢，可在 URL 前添加 `https:\u002F\u002Fghproxy.com\u002F` (或其他加速前缀) 进行加速克隆。\n\n---\n*提示：此列表持续更新，建议定期 Pull 最新代码以获取最新的研究成果。*","某时尚电商初创公司的算法团队正致力于开发一套能根据用户身材和喜好自动推荐整套穿搭的智能系统。\n\n### 没有 awesome-fashion-ai 时\n- **文献检索如大海捞针**：工程师需在 Google Scholar 和 arXiv 上手动搜索\"outfit compatibility\"或\"fashion embedding\"等关键词，耗费数周筛选，却常漏掉关键论文。\n- **技术选型缺乏依据**：面对“基于 LSTM 的动态用户建模”还是“视觉感知推荐”等技术路线，团队因缺乏系统的综述对比，难以判断哪种方案最适合当前数据规模。\n- **数据集寻找困难**：训练模型急需带有细粒度属性（如领型、袖长）的公开数据集，但分散的资源导致数据清洗和预处理周期被无限拉长。\n- **重复造轮子风险高**：由于不了解最新的\"Semi-Supervised Visual Representation Learning\"等前沿进展，团队可能正在复现已被更优算法取代的旧模型。\n\n### 使用 awesome-fashion-ai 后\n- **一站式获取核心资源**：团队直接查阅分类清晰的论文列表，迅速锁定了 ECCV 和 CVPR 中关于\"Fashion Embeddings\"和\"Outfit Composition\"的顶会成果，调研时间从数周缩短至两天。\n- **精准匹配技术方案**：通过对比列表中\"Personalisation\"板块下的多篇论文（如针对体型偏好的研究），团队快速确定了结合视觉特征与用户历史行为的混合推荐架构。\n- **直达高质量数据源**：在\"Datasets\"板块直接找到适配的开源数据集，立即启动模型训练，大幅压缩了项目冷启动时间。\n- **紧跟前沿避免冗余**：借助对\"Image Generation\"和\"Style Transfer\"等领域的最新汇总，团队直接采用先进的生成式模型优化试穿效果，确保了产品的技术竞争力。\n\nawesome-fashion-ai 将原本碎片化的时尚 AI 科研资源转化为结构化的工程落地指南，让研发团队能从繁琐的文献挖掘中解脱，专注于核心业务创新。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fayushidalmia_awesome-fashion-ai_9e793ace.png","ayushidalmia","Ayushi Dalmia","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fayushidalmia_27cad0e5.jpg",null,"India","http:\u002F\u002Fayushidalmia.github.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fayushidalmia",1224,242,"2026-04-16T03:59:55",1,"","未说明",{"notes":86,"python":84,"dependencies":87},"该项目（awesome-fashion-ai）并非一个可运行的 AI 工具或代码库，而是一个 curated list（精选列表），主要收集了与时尚和电子商务人工智能相关的研究论文、数据集、工具和会议资源。因此，它本身没有运行环境、依赖库或硬件需求。用户需根据列表中引用的具体论文或关联的外部项目仓库去查询相应的实现细节和环境要求。",[],[89,14],"其他",[91,92,93,94,95,96],"fashion","machine-learning","deeplearning","research-paper","awesome-list","awesome-lists","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T14:35:14.283123",[100,105,110,114],{"id":101,"question_zh":102,"answer_zh":103,"source_url":104},39762,"如何请求将我的时尚 AI 相关论文添加到列表中？","您可以直接在该仓库创建一个 Issue 或提交 Pull Request (PR) 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