[发明专利]一种基于草图引导的配对服装图像生成方法

权利要求书

1.一种基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取成对的服装图像，组成服装数据集，每对服装图像包括上装和下装；

(2)获取表示用户个性化偏好的草稿图，组成草稿图数据集；

(3)构建服装图像生成模型，所述的服装图像生成模型包括生成器模块、真实判别器D_gan和兼容性判别器D_com；所述的生成器模块包括编码器E和解码器D；

在编码器E中输入参考服装图像和草稿图，输出一个高级图像特征d₀；将高级图像特征d₀输入至解码器D，得到合成服装图像；

将合成服装图像和真实服装图像输入真实性判别器，计算判别损失L_adv；

将合成服装对和真实服装对输入兼容性判别器，计算兼容性得分，进一步计算兼容性损失L_com；其中，所述的合成服装对包括合成服装图像和参考服装图像，所述的真实服装对包括真实服装图像和参考服装图像；

(4)利用服装数据集和草稿图数据集对服装图像生成模型进行训练，训练完成后，将给定的参考服装和用户的草稿图输入生成器，生成相对应的互补服装图像。

2.根据权利要求1所述的基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，步骤(2)中，使用Canny算法对所有服装图像进行边缘检测，获得草稿图。

3.根据权利要求1所述的基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，在得到服装数据集和草稿图数据集后，还包括对图像数据进行剪裁、缩放、水平翻转和归一化操作，得到大小为128*128的图像。

4.根据权利要求1所述的基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的编码器E通过7个卷积块对输入的参考服装图像和草稿图逐步进行特征下采样；前6个卷积块均由一个卷积核大小为5×5的卷积层、批量归一化层和LReLU激活函数组成，最后一个卷积块是由卷积核大小为4×4的卷积层和LReLU激活函数组成；最终，将其压缩为一个高级图像特征表示d₀∈R^512×1×1。

5.根据权利要求4所述的基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的解码器D接收从编码器E输入的高级图像特征表示d₀，然后使用7个反卷积层对d₀逐步上采样，得到合成服装图像。

6.根据权利要求5所述的基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，所述的生成器还包括一个具有6层卷积层的编码器E^s和CSC模块；

将编码器E^s对应的第i层特征E_i跳跃连接至解码器D，与D的第i层输出d_i输入CSC模块，获得第i+1层特征表示d_i+1；

在CSC模块中，先将d_i和E_i在通道上级联，然后依次通过3个卷积核尺寸为1×1，3×3，1×1的卷积层，以获得维度与d_i相同的新特征，最后残差连接把新特征和d_i相加，获得最终输出d_i+1，具体公式被定义为：

d_i+1＝ReLU(C₁(C₃(C₁(f(d_i，E_i))))+d_i)

其中，f(.)是特征向量在通道维度上的级联运算，C₁表示1×1卷积+批量归一化层+ReLU激活函数，C₃则是3×3卷积+批量归一化层+ReLU激活函数。