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计算机科学 > 信息检索

arXiv:2506.23471v1 (cs)
[提交于 2025年6月30日 ]

标题: KiseKloset:服装检索、推荐和试穿的综合系统

标题: KiseKloset: Comprehensive System For Outfit Retrieval, Recommendation, And Try-On

Authors:Thanh-Tung Phan-Nguyen, Khoi-Nguyen Nguyen-Ngoc, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le
摘要: 全球时尚电子商务行业已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,借助技术进步提供个性化的购物体验,主要通过推荐系统,通过个性化建议增强客户参与度。 为了提升在线购物的客户体验,我们提出了一种新的全面的KiseKloset系统,用于服装检索、推荐和试穿。 我们探索了两种服装检索方法:相似物品检索和文本反馈引导的物品检索。 值得注意的是,我们引入了一种新的变压器架构,旨在从不同类别中推荐互补物品。 此外,通过集成近似算法来优化搜索过程,从而提高搜索流程的整体性能。 此外,为了解决在线购物者的关键需求,我们采用了一个轻量级但高效的虚拟试穿框架,能够在实时操作、内存效率和保持比其前身更真实的输出方面表现出色。 这个虚拟试穿模块使用户能够将特定服装可视化在自己身上,从而提升客户的体验,并减少零售商与损坏物品相关的成本。 我们将端到端系统部署给在线用户进行测试和提供反馈,使我们能够衡量他们的满意度。 我们用户研究的结果显示,84%的参与者认为我们的综合系统非常有用,显著改善了他们的在线购物体验。
摘要: The global fashion e-commerce industry has become integral to people's daily lives, leveraging technological advancements to offer personalized shopping experiences, primarily through recommendation systems that enhance customer engagement through personalized suggestions. To improve customers' experience in online shopping, we propose a novel comprehensive KiseKloset system for outfit retrieval, recommendation, and try-on. We explore two approaches for outfit retrieval: similar item retrieval and text feedback-guided item retrieval. Notably, we introduce a novel transformer architecture designed to recommend complementary items from diverse categories. Furthermore, we enhance the overall performance of the search pipeline by integrating approximate algorithms to optimize the search process. Additionally, addressing the crucial needs of online shoppers, we employ a lightweight yet efficient virtual try-on framework capable of real-time operation, memory efficiency, and maintaining realistic outputs compared to its predecessors. This virtual try-on module empowers users to visualize specific garments on themselves, enhancing the customers' experience and reducing costs associated with damaged items for retailers. We deployed our end-to-end system for online users to test and provide feedback, enabling us to measure their satisfaction levels. The results of our user study revealed that 84% of participants found our comprehensive system highly useful, significantly improving their online shopping experience.
主题: 信息检索 (cs.IR) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2506.23471 [cs.IR]
  (或者 arXiv:2506.23471v1 [cs.IR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.23471
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Trung Nghia Le [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 6 月 30 日 02:25:39 UTC (11,312 KB)
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