[发明专利]一种虚拟试衣方法及系统

权利要求书

1.一种虚拟试衣方法，其特征在于，所述试衣方法包括如下步骤：

提取目标人物图像的服装区域；

根据参考服装的款式，采用对抗网络模型对服装区域进行款式变换，获得服装参考区域；

利用服装形变模型，根据目标人物图像中的人物的身姿对参考服装进行形变，获得形变后的参考服装；

利用服装渲染模型，将形变后的参考服装渲染到目标人物图像的服装参考区域，获得渲染后的目标人物图像；

服装形变模型的损失函数为：

其中，L_cwm为服装形变模型的整体损失，L_L1(θ)表示服装形变模型的L1损失，θ表示形变参数，L_global(C^*,C_gt)为服装形变模型的全局损失，L_local(C^*,C_gt)表示服装形变模型的局部损失，λ_L1、λ_global和λ_local分别表示L1损失、全局损失和局部损失的权重；

L_L1(θ)＝||C^*-C_gt||₁，C^*表示形变后的参考服装图像，C_gt表示目标人物服装的Ground-truth图像；

表示形变后的参考服装图像在感知网络的第i层特征图；表示目标人物服装的Ground-truth图像在感知网络的第i层特征图，λ_i表示第i层特征图的权重；

表示形变后的参考服装图像的第n个图像块在感知网络的第i层特征图，表示形变后的参考服装图像的第n个图像块，表示目标人物服装的Ground-truth图像的第n个图像块在感知网络的第i层特征图，C_gt,n表示目标人物服装的Ground-truth图像的第n个图像块，N表示图像块的数量。

2.根据权利要求1所述的虚拟试衣方法，其特征在于，所述提取目标人物图像的服装区域，具体包括：

采用马尔科夫随机场选取目标人物图像的服装位置的多个像素点作为正样本和非服装处的多个像素点作为负样本；

利用所述正样本和所述负样本训练分类器，获得训练后的分类器；

利用训练后的分类器遍历所述目标人物图像的每个像素点，获得目标人物图像的服装区域。

3.根据权利要求1所述的虚拟试衣方法，其特征在于，所述对抗网络模型包括两个生成器和两个判别器；两个所述生成器分别为第一生成器和第二生成器，两个所述判别器分别为第一判别器和第二判别器；

所述第一生成器用于参照目标人物图像和服装区域图像生成参考人物生成图像和参考服装生成图像；所述第二生成器用于参照参考人物图像和参考服装图像生成目标人物生成图像和服装区域生成图像；

所述第一判别器用于对目标人物图像、服装区域图像、目标人物生成图像和服装区域生成图像进行判别；

所述第二判别器用于对参考人物图像、参考服装图像、参考人物生成图像和参考服装生成图像进行判别。

4.根据权利要求3所述的虚拟试衣方法，其特征在于，两个所述生成器均包括6层卷积层和3层残差块；

两个所述判别器均包括3层卷积层。