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팀 - Hax
Genai를 사용한 대화 패션 복장 생성기 -Flipkart Grid 5.0
- 패션 발견 혁신 : Gen AI-Powered Outfit Generator는 패션 검색을 재구성하여 과거 구매, 선호도 및 사회적 트렌드에서 개인화 된 권장 사항을 제공합니다.
- 개인화 된 최신 의상 : 과거 구매, 스타일 선호도 및 현재 트렌드를 활용하여 잘 조정 된 의상을 만들어 Flipkart의 사용자 쇼핑을 높입니다.
- 소셜 트렌드 통합 : 소셜 미디어 통찰력을 통합하고, 패션 선택을 온 포인트 복장 제안에 대한 영향력있는 트렌드와 맞게 조정합니다.
- 대화식 쇼핑 경험 : 사용자는 대화식으로 미세 조정하여 개인의 요구와 상황에 맞는 자신감있는 쇼핑 여행을 보장합니다.
프로젝트 구조
- 권장 시스템 - 파이썬, 벡터 DB, Falcon 7B LLM, Flask, Pymongo
- 소셜 미디어 트렌드 추출 -Exenium, Instagram, Twitter, Pytrends, Tweepy
- Frontend -React JS, Redux, Axios, Vite
- 백엔드 - 노드 JS, MongoDB, Express JS, Paytm 결제 게이트웨이
우리가 도전 한 도전
- 행사, 연령, Body_Type, 적합, 규모 및 지역 뉘앙스와 같은 다양한 문화 및 지역 선호도를 수용하기 위해 복장 권장 사항을 적응시켜 Rent-Thrunway 데이터 세트를 통합하여 해결됩니다.
- 사용자 데이터를 이해하고 종종 비용과 함께 제공되는 기존의 API와 달리 무료 및 오픈 소스 Falcon 7B LLM을 사용하는 의상 제안을 생성하는 대화 모델을 개발합니다.
- GPU 제한 사항-Kaggle의 클라우드 노트북에 Ngrok 서버를 설정하여 GPU-P100을 원활하고 리소스 효율적인 모델 교육을 활용하여 다루었습니다.
데모
flipg_hax.mp4
솔루션 프레젠테이션
ppt : https://drive.google.com/file/d/1uzcw62va7vt3gqtzjpfooqrfnuvyys3c/view?usp=sharing
기고자
