Diyshow

패스트 패션에서 벗어나는 소비자 변화를 시뮬레이션한 에이전트 기반 모델 분석. 인식, 사회적 영향, 정부 개입의 역할을 탐구합니다.

혼합 주도 인터페이스를 통해 생성적 적대 신경망(GAN)이 패션 디자인 공동 창작 과정에 어떻게 통합될 수 있는지 탐구하는 박사 프로젝트 분석.

데이터를 물리적 객체로 렌더링하는 과정을 분석한 포괄적 조사 보고서로, 방법론, 도전 과제 및 데이터 물리적 표현의 미래 방향을 다룹니다.

디지털 제작 폐기물을 지각 있는 관찰자로 재해석한 예술적 인터랙티브 설치 작품으로, HCI와 창작 기술 분야의 지속가능성에 대한 성찰을 유도합니다.

생성형 AI가 패션 디자인 워크플로우를 어떻게 변화시키고, 창의성 패러다임에 도전하며, 저작권과 물질성에 관한 사회윤리적 문제를 제기하는지 분석합니다.

실제 패션 디자인 워크플로우를 모방한 새로운 계층적 확산 프레임워크인 HieraFashDiff에 대한 심층 분석. 생성 및 세밀한 편집 기능을 제공합니다.

조건부 확산 모델과 새로운 데이터셋을 기반으로, AR/VR에서 직관적인 3D 스케치를 통해 일반 사용자가 고품질 3D 의상을 제작할 수 있게 하는 혁신적인 프레임워크를 소개합니다.

디지털 제작 폐기물을 지각 있는 관찰자로 재해석한 예술적 인터랙티브 설치 작품으로, 시적인 상호작용과 환경적 성찰을 통해 HCI 분야의 지속가능성을 탐구합니다.

럭셔리 브랜드가 대체 불가능 토큰(NFT)을 활용하여 브랜드 이미지를 강화하는 방법에 대한 연구 분석. 기회, 전략 및 미래 방향 탐구.

음향 자극에서 영감을 받아 아티스트와 관객 간의 연결을 강화하는 메타버스를 위한 동적 패션 디자인 추천 시스템 분석.

DiffFashion 분석: 시맨틱 마스크와 ViT 가이던스를 활용해 의류 구조를 보존하며 외관을 전이하는 참조 기반 패션 디자인을 위한 새로운 확산 모델.

제품 사진에서 에디토리얼 스타일 패션 이미지를 생성하기 위한 새로운 데이터셋 및 검색 파이프라인을 소개하는 연구 논문으로, 전자상거래와 패션 미디어 간의 간극을 해소합니다.