FashionReGen：大语言模型赋能的时尚报告生成
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2024-03-12 v1 人工智能
多智能体系统
摘要
时尚分析是指检查和评估时尚行业内的趋势、风格和元素的过程，旨在理解并解读其现状，从而生成时尚报告。传统上，这项工作由时尚专业人士凭借其专业知识和经验完成，这不仅人力成本高昂，而且由于过度依赖少数人群，可能产生有偏见的结果。在本文中，为了解决时尚报告生成 (FashionReGen) 任务，我们提出了一种基于先进大语言模型 (LLMs) 的智能时尚分析与报告系统，命名为 GPT-FAR。具体而言，该系统试图基于有效的 T 台分析来交付 FashionReGen，配备了几个关键步骤，即 T 台理解、集体组织与分析以及报告生成。通过提出并探索这样一个开放、复杂且特定领域的 FashionReGen 任务，能够测试大语言模型在时尚领域的通用能力。这也激发了在其他领域探索更多具有工业意义的高级任务。GPT-FAR 的视频演示和更多材料可在 https://github.com/CompFashion/FashionReGen 找到。
引用
@article{arxiv.2403.06660,
title = {FashionReGen: LLM-Empowered Fashion Report Generation},
author = {Yujuan Ding and Yunshan Ma and Wenqi Fan and Yige Yao and Tat-Seng Chua and Qing Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06660},
year = {2024}
}