从时尚图像创建胶囊衣橱

我们提出自动创建胶囊衣橱。给定候选服装与配饰的清单，算法必须组装出提供最大混搭穿搭的最小物品集合。我们将该任务表述为子集选择问题。为允许在所有穿搭组合空间上高效进行子集选择，我们开发了捕获视觉兼容性、通用性与用户特定偏好等关键要素的亚模目标函数。由于向胶囊中添加服装只会扩展其可能的穿搭，我们设计了一种迭代方法以实现近最优的亚模函数最大化。最后，我们提出了一种从无约束"野外"全身穿搭照片中学习视觉兼容性的无监督方法；该兼容性度量很好地迁移到更干净的目录照片，并优于现有方法。我们在来自流行时尚网站的数千件单品上的结果表明，自动胶囊创建有潜力在组装灵活衣橱方面模仿熟练的时尚达人，同时具有显著更高的可扩展性。