[ca] En l'actualitat, la moda és variada, barata i accessible. Tenim al nostre abast milers de comerços que venen peces de roba de moltíssims estils i de diferents detalls. A més, la mateixa peça la podem trobar a moltes botigues, i per tant és fàcil trobar-les a bon preu. I gràcies a la tecnologia, es poden buscar i comprar en línia tan sols fent un parell de clics. Tot això té com a conseqüència que les modes canviïn més i més ràpid, fent que aquesta indústria es torni frenètica. Cada mes surten noves col·leccions, i molts estils o conjunts populars passen de moda ràpidament. Això ha fet que una part de la població adopti conductes consumistes i comprin compulsivament roba d'última tendència encara que s'hi assembli al que hi ha dins el seu armari. Per altra banda, n'hi ha els que es veuen aclaparats amb tantes opcions i els costa trobar allò que combini bé amb el que ja tenen. Amb l'objectiu de resoldre aquests problemes, hem dissenyat un sistema que rep com entrada fotografies fetes pels usuaris de les seves peces de roba, i els hi genera automàticament conjunts fent servir dites peces. Per oferir resultats més personalitzats, donem l'opció d'escollir entre diferents estils, i de poder seleccionar quines peces i de quin tipus volen que apareguin en els conjunts generats, aspectes en els quals no es focalitzen altres propostes. En aquesta tesi assumim que ja tenim les peces de roba en el format requerit, i ens centrem únicament en la part de generació de conjunts. Per materialitzar aquest sistema, hem recopilat múltiples datasets formats per conjunts de peces de roba, que han estat homogenitzats i posteriorment ampliats amb estils de conjunt, un tipus d'etiqueta que no apareix en cap dataset públic. Amb aquestes dades, hem dissenyat un flux d'entrenament multi-tasca i multi-dataset per dotar un model d'Aprenentatge Profund d'un sentit de la moda. Aquest model actua com el motor d'un algorisme altament personalitzable que explora l'espai de conjunts induït per les peces de roba de l'armari de l'usuari.

[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.