工具概览
该项目预测哪些 H&M 时装款式在下一季最畅销，并为它们生成新的设计概念。它基于两年的 H&M 交易数据构建款式的周度面板，并训练 LightGBM 模型来预测未来 13 周的畅销款式。对于预测排名靠前的款式，它会撰写设计简报，以真实参考照片为条件用 SDXL 生成概念图，并通过相似度、完整性和属性测试以及人工审核来检验每个概念。这些步骤同样以子智能体、两个可复用的 Claude Agent Skills 和一个 MCP 服务器的形式提供。在 13 周训练禁区设定下，模型预测的前 3 名在 12 个滚动起点上有 0.528 的概率落入真实的前 20 名。项目包含一个演示，可在合成数据上运行回测框架，无需数据集或 GPU。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 团队用它预测下一季哪些时装款式最畅销。
- 团队用它基于预测的热门款式生成新的设计概念图。
- 团队用它在合成数据上运行预测模型的回测与评估，无需数据集或 GPU。
- 团队用它运行测试，在没有 H&M 数据集的情况下验证流水线。
- 团队用它借助 H&M 数据执行完整流水线，包括数据转换、特征工程和模型训练。
功能特性
预测下一季受欢迎的服装款式
根据交易数据建立每周款式数据
为预测款式生成设计简报
生成新产品概念图
按相似度等标准检查设计概念
使用合成数据回测预测流程
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