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 colorFrom: green
 colorTo: pink
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.23.3
+sdk_version: 5.25.2
 app_file: app.py
 pinned: false
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+# 👕 Fashion Attribute Predictor – Prototyp 2 (FashionCLIP)
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+Diese Hugging Face Space-Anwendung ermöglicht es Nutzer:innen, ein Kleidungsstück (z. B. T-Shirt oder Pullover) zu fotografieren oder hochzuladen und automatisch visuelle Eigenschaften mit Hilfe des FashionCLIP-Modells zu erkennen.
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+## 🎯 Zielsetzung
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+Dieser Prototyp ist Teil einer Masterarbeit, in der untersucht wird, ob sich Open-Source-KI-Modelle dazu eignen, visuelle Eigenschaften von Kleidungsstücken automatisiert zu erkennen. Ziel ist es, Merkmale zu extrahieren, die normalerweise von Menschen manuell in Datenbanken eingetragen würden – etwa zur Erstellung digitaler Zwillinge.
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+## 🧠 Funktionsweise
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+- Das Modell **FashionCLIP (Zero-Shot CLIP-Modell)** vergleicht das eingegebene Bild mit vordefinierten Texteingaben (Prompts).
+- Für jede Eigenschaftsgruppe wird die Beschreibung mit der höchsten Übereinstimmung zurückgegeben:
+  - **Kategorie** (z. B. T-Shirt, Hoodie)
+  - **Farbe** (z. B. rot, blau)
+  - **Muster** (z. B. gestreift, uni)
+  - **Schnitt / Ausschnitt** (z. B. slim fit, Rundhals)
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+## 🧪 Anwendung testen
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+1. Fotografiere ein Kleidungsstück mit der Kamera oder lade ein Bild hoch.
+2. Das System analysiert das Bild und gibt die vier Merkmale zurück.
+3. Die Ausgabe kann genutzt werden, um die Robustheit des Modells unter verschiedenen Bedingungen (Licht, Hintergrund, Kameras) zu testen.
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+## ⚙️ Verwendete Technologien
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+- **Modell**: [`patrickjohncyh/fashion-clip`](https://huggingface.co/patrickjohncyh/fashion-clip)
+- **Modellarchitektur**: CLIP (ViT-B/32)
+- **UI**: Gradio auf Hugging Face Spaces
+- **Backend**: Python, Huggingface Transformers, Torch
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+## 🗃 Beispielausgabe
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+```json
+{
+  "Kategorie": "a t-shirt",
+  "Farbe": "a red garment",
+  "Muster": "a striped shirt",
+  "Schnitt": "a slim fit shirt"
+}