[en] Nowadays, fashion is diverse, cheap and available. There exist thousands of retailers offering fashion items of a myriad of styles and variations. The same or similar fashion items are sold in multiple retailers, making it easier to purchase them at a reasonable price. And now, thanks to technology, one can search and even buy fashion items online with just a few clicks. All this has led to fashion becoming very fast-paced and trend-heavy, as new collections and product lines are developed within months. This frenetic rhythm has promoted consumerist behavior patterns in customers, leading to compulsive acquisition of garments that they already own with slight variations. Others, in turn, become overwhelmed with the excess of options, and the opposite effect occurs, where they do not know what to buy to stay trendy within a budget. With the goal of solving these problems, we design an end-to-end system where users can take pictures of their owned garments, and then outfits are generated for them automatically using those garments. For more personalized results, we allow the users to choose among different styles and to customize the results by specifying additional restrictions regarding the garment themselves, functionalities that are not addressed by other works. In this thesis, we focus on the outfit generation part and assume that we already have the user's garments in the required format. To materialize such a system, we have collected multiple datasets consisting of outfits. These datasets have been homogenized, and then augmented with closed outfit style annotations, a type of label not yet found in publically available data. With all this data, we designed a multi-task and multi-dataset training pipeline with which we were able to dote a Deep Learning model with fashion expertise. This model serves as the motor of a highly customizable algorithm exploring the outfit space induced by the garments of the user's wardrobe.

[es] Hoy en día, la moda es variada, barata y accesible. Hay a disposición miles de comercios que venden prendas de muchísimos estilos y con diferentes detalles. Además, las mismas prendas se venden en varias tiendas, por lo que es más fácil encontrarlas a buen precio. Y gracias a la tecnología, uno ya puede buscar y comprar ropa en línea con tan solo un par de clics. A su vez, esto hace que las tendencias cambien cada vez más deprisa y que la industria se haya vuelto frenética. Cada mes salen a la luz nuevas colecciones, y estilos y conjuntos rápidamente se vuelven desfasados. Esto ha hecho desarrollar conductas consumistas en la población, haciendo que muchos compren compulsivamente la ropa que está de moda y olviden esas prendas que ya poseen, aunque sean parecidas o iguales. Por otro lado, están los que se ven abrumados por excesivas opciones y les cuesta encontrar aquello que conjuntaría bien con su armario. Con el objetivo de resolver estos problemas, hemos diseñado un sistema que tiene como entrada fotografías de prendas tomadas por los usuarios, y les genera automáticamente conjuntos usando dichas prendas. Para conseguir resultados más personalizados, damos la opción de escoger entre diferentes estilos, y de especificar qué prendas y de qué tipo quieren que aparezcan en esos conjuntos, aspecto en el que no se focalizan otras propuestas. En esta tesis partimos de tener las prendas en el formato necesario y nos centramos únicamente en la parte de generación de conjuntos. Para materializar dicho sistema, hemos recopilado múltiples datasets compuestos por conjuntos de prendas, los cuales han sido homogenizados y posteriormente ampliados con estilos de conjunto, un tipo de etiqueta que no aparece en ningún dataset público. Con estos datos, hemos diseñado un flujo de entrenamiento multitarea y multi-dataset para otorgarle un sentido de la moda a un modelo de Aprendizaje Profundo. Este modelo actúa como el motor de un algoritmo altamente personalizable que explora el espacio de conjuntos inducido por las prendas del armario del usuario.