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基于全局外观流与可变卷积技术的跨体态的虚拟试衣方法 

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申请/专利权人:武汉纺织大学

摘要:本发明属于虚拟试衣技术领域,涉及一种基于全局外观流与可变卷积技术的跨体态的虚拟试衣方法。虚拟试衣方法:预处理目标人物图T和模特图M,获取标签T*和M*;基于所述标签,提取特征图并计算全局风格向量S;利用S和特征图生成注意力图和服装外观流;通过高维特征采样和Decoder还原,得到模特服装在目标人物身上的图像Mwc,同时,确定目标人物的保留区域Tp和待生成区域Tm;将Mwc、Tp、Tm输入纹理转换网络,生成虚拟试衣效果图Ttryon。本发明有效应对了模特图与目标人物图不在同一感受野内的情况。

主权项:1.一种基于全局外观流与可变卷积技术的跨体态的虚拟试衣方法,其特征在于,包括以下步骤:1预处理;对目标人物图T进行预处理,得到目标人物的标签T*,T*包括目标人物头部掩码Th、目标人物人体关键点Tk、目标人物densepose描述符Td;对模特图M进行预处理,得到模特的标签M*,M*包括模特身上的待试穿服装Mc、模特人体关键点Mk、模特densepose描述符Mp;2将T*输入到金字塔特征提取网络PFEN中进行处理,得到特征图pv,v=1,2,...,n,n为金字塔特征提取网络PFEN的层数,同时将M*输入到金字塔特征提取网络PFEN中进行处理,得到特征图gv,v=1,2,...,n;3基于pn和gn得到全局风格向量S;4基于pv、gv、S得到注意力图mn和服装外观流GLfn,具体步骤如下:4.1首先将S、pn、gn输入到调制卷积网络,得到服装外观流Gf1,然后将Gf1采样gn的结果输入到可变卷积网络,得到注意力图m1和服装外观流Lf1,最后用Lf1采样Gf1得到服装外观流GLf1;4.2令i=n-1,m=n+1-i,p=m-1;4.3首先将GLfp采样gi的结果、S、pi输入到调制卷积网络,得到服装外观流Gfm,然后将Gfm采样gi再与mp相乘的结果和pi输入到可变卷积网络,得到注意力图mm和服装外观流Lfm,最后用Lfm采样Gfm得到服装外观流GLfm;4.4判断i=1是否成立,如果是,则结束,最后一次得到的注意力图mm即为注意力图mn,最后一次得到的服装外观流GLfm即为服装外观流GLfn,反之,则令i=i-1,返回步骤4.3;5基于mn、GLfn对Mc的高维特征采样并经过Decoder还原得到Mwc,基于Th、Td、T得到目标人物保留区域Tp,基于Td、T得到待生成区域Tm;将Mwc、Tp、Tm输入到纹理转换网络中生成最终的效果图Ttryon。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 武汉纺织大学 基于全局外观流与可变卷积技术的跨体态的虚拟试衣方法

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