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亚马逊使用生成性对抗网络(GAN)根据文本产品描述生成匹配的产品示例，让购物者可以根据视觉引导逐步修正文本查询，直到能够检索到自己要找的产品。
亚马逊提到，创建对抗网络可以很好地处理图像合成任务。生成式对抗网络由两个网络组成，一个是生成式网络，旨在尽可能生成仿真的假样本，另一个是判别网络，试图识别生成式网络生成的假样本，区分真实样本。这两个网络一起训练，它们之间的竞争可以收敛到一个有用的生成模型上。
在这种亚马逊的情况下，使用生成的对抗网络可以让买家更容易探索想象中的衣服。例如，购物者可以通过文字描述“女性黑裤子”来搜索裤子产品，然后根据搜索结果添加“娇小”、“卡普里裤”等功能。系统根据新单词调整显示的图片。亚马逊是一个特殊的系统，添加新功能后可以保留旧的视觉特征，并产生与文本描述一致的颜色。
亚马逊应用的新方法叫做ReStGAN，它是从针对网络的文本到图像生成的常用StackGAN模型修改而来的。StackGAN将合成图像简化为两部分，一部分是从文本生成低分辨率图像，然后对图像进行采样，进一步生成具有材质和自然颜色的高分辨率图像。这两个程序都有自己的一代对抗网络，将两代对抗网络堆叠在一起就成了StackGAN。
亚马逊在StackGAN中加入了长短期记忆(LSTM)组件，这是一个用于按顺序处理序列输入的神经网络。亚马逊提到会和生成对抗网络一起训练长短期记忆，这个网络会随着一个又一个输入的单词逐渐修改图像。LSTM是一个递归神经网络(RNN)，所以新的网络名称是递归StackGAN，缩写为ReStGAN。
由于从文字合成图像的任务仍然非常困难，为了降低复杂度，亚马逊将把应用范围限制在裤子、牛仔裤和短裤这三种类似的产品上，并对用于训练模型的图像进行标准化。除了去除背景，它还会剪切和调整大小，使它们的比例和形状相同。
新模型的训练大多采用无监督学习，即训练材料主要由产品名称和标准化图片组成，没有任何人工标注。但是，为了提高系统的稳定性，亚马逊使用了一个辅助分类器，根据裤子类型、颜色和适合的性别三个属性进行分类。
在颜色合成上，亚马逊提到传统的单词嵌入将颜色名词划分为同一组，但没有结合人类的感知经验。因此，亚马逊开发了一种新的颜色编码方法，他们在实验室颜色空间中对颜色进行分组。这个颜色空间的特点是色点之间的距离，这与人类对颜色差异的感知是一致的。亚马逊使用分组颜色来创建查询表，该表将视觉上相似的颜色映射到具有相同描述的字符。然而，创建颜色查询表的附加优点是模型可以合成具有自然颜色的图像。
亚马逊以可识别性和多样性为指标，计算类型、颜色和性别三个属性的得分，以比较ReStGAN和StackGAN模型。从类型和性别来看，前者的分数比后者提高了22%和27%，而颜色分数提高了100%。亚马逊提到，这意味着新的颜色模型是有效的。
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