AI 定制：评估图像特征对时尚产品人气的影响
计算机视觉与模式识别
2024-11-25 v1 机器学习
摘要
识别影响消费者偏好的关键产品特征对于时尚行业至关重要。本研究引入一种稳健的方法来确定时尚产品图像中最具影响力的特征，利用过去的市场销售数据。首先，我们提出一种称为 "影响力得分" 的指标，用于定量评估产品特征的重要性。随后，我们开发了一个预测模型，即时尚需求预测器 (FDP)，该模型将 Transformer 基础模型和随机森林集成，用于基于产品图像预测市场人气。我们运用图像编辑扩散模型修改这些图像，并进行消融研究，以验证得分最高和最低特征对模型人气预测的影响。此外，我们进一步通过调查人类偏好排名来验证这些结果，确认了 FDP 模型预测的准确性以及我们方法在识别影响力特征方面的有效性。值得注意的是，增强了 "好" 特征的产品在预测人气方面显著优于其修改后的对手。我们的ethods develops 一个完全自动化且系统化的时尚图像分析框架，为下游任务如时尚产品设计和营销策略制定提供了有价值的指导。
引用
@article{arxiv.2411.14737,
title = {AI Tailoring: Evaluating Influence of Image Features on Fashion Product Popularity},
author = {Xiaomin Li and Junyi Sha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14737},
year = {2024}
}