[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.

[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.