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文中研究了化妆领域中基于文本的细粒度视觉推理问题，具体探究了一个新颖的多模态任务，即根据有序的化妆步骤描述，对化妆过程中打乱顺序的人脸图片进行排序。针对这个新颖的任务，通过数据的处理和分析，提岀了两个排序模型：第个排序模型从单模态的角度岀发，只利用图片的信息进行排序;第二个模型从多模态的角度岀发，通过建立文本描述和图片之间的联系来指导图片排序。在 You MakeupⅤ Qachallenge数据集上进行了详实的实验以及分析，实验结果表明，所提出的两个模型在不同的图片对数据上具有互补性，在美妆图片排序任务上具有良妤的表现，在测试集上的选择准确率分别达到了70%和58.93%。
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