課程名稱：人工智慧概論
領域：物聯網小組
師資：陳奕廷
作者：傅永威、周佑康、黃庭筠、蕭宇岑
本專題旨在協助使用者解決日常穿搭困擾，透過 AI 找出與使用者照片最相似的高質感穿搭範例，並提供風格改善建議。許多人在挑選服裝時容易猶豫或缺乏靈感，因此我們希望運用人工智慧提升穿搭效率與自我表達能力。我們建立了包含 2324 張標註服裝風格與性別的時尚影像資料集作為訓練資料，並以 220 張影像構成的驗證集評估模型表現，涵蓋 11 種風格與 2 種性別。核心模型以 FashionCLIP 為基礎，將影像與文字映射到共同的語意空間。我們凍結原始模型並加入 512D→64D 的映射層，透過對比式學習與風格分類訓練，使模型能更專注於時尚搭配語義。此外，我們整合原始特徵、映射特徵與 PCA 特徵，設計四種檢索策略，以提升匹配品質。優化後的模型將準確率從原本的 66% 大幅提升至 84%，顯著優於 mmfashion 等現有系統。最終成果能找出使用者穿搭最相似的五張時尚照片，並運用規則式文字生成，提供可行的穿搭改進建議。本專題成功結合多模態技術，打造一個實用、智慧且具使用價值的穿搭建議系統。
