2025年3月13日～3月15日に、シンガポール／オンライン（ハイブリッド）にて開催された「2025 the 9th International Conference on Innovation in Artificial Intelligence」において本研究室の阿部 晃平さん（修士2年）が「Best Oral Presentation Award」を受賞しました。
[2025 the 9th International Conference on Innovation in Artificial Intelligence (ICIAI2025)]◆ Kohei Abe, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Caption Generation for Garment Image Pair Comparison using Vision-Language Model with Attribute Relationships, 2025 the 9th International Conference on Innovation in
Artificial Intelligence, ハイブリッド開催（シンガポール／オンライン） (2025)
Title:
Caption Generation for Garment Image Pair Comparison using Vision-Language Model with Attribute Relationships
（属性関係を考慮した視覚言語モデルを用いた衣服画像ペア比較のためのキャプション生成）
Abstract:
This study proposes a method for generating captions that highlight differences between pairs of garment images, with the goal of providing useful information to consumers engaged in product comparisons. To design the content of ideal captions, we analyzed product comparison articles focusing on apparel sold on e-commerce platforms. The analysis revealed that focusing on salient differences between garments and explicitly presenting subjective attributes as recommendation information, based on objective attributes, is an effective approach. The proposed method uses a prompt-based vision-language model (VLM) to estimate attributes step-by-step and generate captions for each garment. A qualitative evaluation of the generated captions, focusing on the degree of difference emphasis and the relevance between attributes, confirmed that the proposed method provides sufficient quality of information to effectively support product comparisons.
（本研究では、衣服画像のペアに対して差異を強調したキャプションを生成する手法を提案し、商品比較を行う消費者に役立つ情報を提供することを目的とする。理想的なキャプションの内容を設計するために、ECサイトで販売されるアパレル商品の比較記事を分析した。その結果、衣服間の顕著な違いに着目し、客観的な属性に基づいて主観的な属性を推奨情報として明示的に提示することが効果的であることが分かった。提案手法では、プロンプトベースの視覚言語モデル（VLM）を用い、属性を段階的に推定し、各衣服に対するキャプションを生成する。生成されたキャプションの差異の強調度や属性間の関連性に着目した定性評価の結果、本手法が商品比較を効果的に支援するのに十分な情報を提供できることを確認した。）
― 阿部さんのコメント
この度、ICIAI 2025においてBest Oral Presentation Awardを受賞することができ、大変光栄に思います。本学会は私にとって2度目の国際学会参加であり、研究生活最後の学会発表となりました。これまでの成果を国際的な舞台で共有できたことを嬉しく思います。これまで多くの学会で発表してきた経験が自信につながり、今回の受賞につながったと考えています。これまでご指導いただいた先生方や研究室の皆様に深く感謝申し上げます。この貴重な経験を糧に、社会人としても成長し続けていきたいと思います。
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