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文中研究了化妝領域中基于文本的細粒度視覺推理問題，具體探究了一個新穎的多模態(tài)任務，即根據(jù)有序的化妝步驟描述，對化妝過程中打亂順序的人臉圖片進行排序。針對這個新穎的任務，通過數(shù)據(jù)的處理和分析，提岀了兩個排序模型：第個排序模型從單模態(tài)的角度岀發(fā)，只利用圖片的信息進行排序;第二個模型從多模態(tài)的角度岀發(fā)，通過建立文本描述和圖片之間的聯(lián)系來指導圖片排序。在 You MakeupⅤ Qachallenge數(shù)據(jù)集上進行了詳實的實驗以及分析，實驗結果表明，所提出的兩個模型在不同的圖片對數(shù)據(jù)上具有互補性，在美妝圖片排序任務上具有良妤的表現(xiàn)，在測試集上的選擇準確率分別達到了70%和58.93%。
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