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チーム - ハックス
Genaiを使用した会話ファッション衣装ジェネレーター-Flipkartグリッド5.0
- ファッション発見の革命：Gen AIを搭載した衣装ジェネレーターは、ファッション検索を再構築し、過去の購入、好み、社会的傾向からパーソナライズされた推奨事項を提供します。
- パーソナライズされたトレンディな衣装：過去の購入、スタイルの好み、現在のトレンドを利用して、適切に調整された衣装を作成し、Flipkartでのユーザーショッピングを高めます。
- ソーシャルトレンドの統合：ソーシャルメディアの洞察を組み込み、ファッションの選択肢をオンポイント衣装の提案のためのインフルエンサートレンドと調整します。
- インタラクティブなショッピングエクスペリエンス：ユーザーは衣装をインタラクティブに微調整し、個々のニーズや機会に合わせた自信のあるショッピングジャーニーを確保します。
プロジェクト構造
- 推奨システム-Python、Vector DB、Falcon 7B LLM、Flask、Pymongo
- ソーシャルメディアトレンド抽出 - セレン、インスタグラム、ツイッター、パイトレンド、トゥイーピー
- FrontEnd -React JS、Redux、Axios、Vite
- バックエンド-NodeJS、Mongodb、Express JS、Paytm Payment Gateway
私たちが遭遇した課題
- 機会、年齢、body_type、フィット、サイズ、地域のニュアンスなどの多様な文化的および地域的な好みに対応するために、衣装の推奨事項を適応させる - ランウェイの賃料データセットを組み込むことで解決します。
- ユーザーデータを理解し、それに応じて衣装の提案を生成する会話モデルを開発する - 多くの場合、コストが伴う従来のAPIとは異なり、無料およびオープンソースFalcon 7B LLMを使用します。
- GPUの制限 - Kaggleのクラウドノートブックにngrokサーバーをセットアップして、シームレスでリソース効率の高いモデルトレーニングのためにGPU-P100を活用することで取り組みました。
デモ
flipg_hax.mp4
ソリューションプレゼンテーション
PPT：https：//drive.google.com/file/d/1uzcw62va7vt3gqtzjpfooqrfnuvyys3c/view？usp = sharing
貢献者
- デヴァン・シャー
- Rishabh Jain
- ayush deshmukh
