SiFashion:一种基于扩散模型的场景式服装穿搭生成网络
SiFashion: scene-based outfits generation network based on diffusion models
北京服装学院 人工智能与创意设计学院, 北京 100048
摘要
针对现有生成式服装推荐难以控制穿搭场景的问题，提出一种基于扩散模型的场景式服装穿搭生成网络SiFashion。该方法在潜在扩散模型框架下，引入穿搭场景条件并构建场景编码器，将离散场景标签映射为空间条件特征，并通过classifier-free guidance（CFG）实现穿搭场景、个性化历史与搭配关系的联合控制生成。同时，基于Polyvore与iFashion数据集，构建了融合服装单品搭配图像、用户个性化信息和穿搭场景等多模态信息的服装搭配数据集Scene-Outfits。该数据集涵盖休闲、运动、会议、潮流四类风格差异显著的穿搭场景，包含共22 831套服装搭配，覆盖上衣、裤子、包、鞋等16类服装单品。实验结果表明，在Scene-Outfits数据集上，SiFashion相较于基准模型，在FID、CS和COMP等通用生成指标整体保持相近水平的情况下，专家评审与大模型评测中的场景符合率均高于对比方法，充分证明了该方法在穿搭场景可控生成上的有效性。
基金项目
北京服装学院研究生教学改革项目(NHFZ20260796)
北京服装学院教学改革项目(ZDJG-2508)
北京服装学院服装智能化定制系统核心技术攻关项目(NHFZ20260254)
北京服装学院研究生高水平拔尖创新人才培育项目(NHFZ20260275)
国家自然科学基金资助项目(62062058)
北京市教育委员会科学研究计划资助项目(KM202210012002)
纺织服装智能化湖北省工程研究中心开放课题(2023HBITF01)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0073
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2026年第43卷 第11期
所属栏目: 多模态融合专题
出版页码: 3266-3272
文章编号: 1001-3695(2026)11-009-3266-07
发布历史
[2026-11-05] 印刷出版
引用本文
刘宇, 史英杰, 迟丞, 等. SiFashion:一种基于扩散模型的场景式服装穿搭生成网络 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11): 3266-3272. (Liu Yu, Shi Yingjie, Chi Cheng, et al. SiFashion: scene-based outfits generation network based on diffusion models [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11): 3266-3272. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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