[发明专利]训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置

说明书

本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置，试衣网络包括衣服编码网络、身份编码网络和试衣图像生成网络，对训练集中衣服图像中的衣服进行变形，对训练集中真实试衣图像进行掩模遮挡处理，得到掩模图像。采用衣服编码网络对变形后的衣服图像进行特征提取得到衣服特征编码，采用身份编码网络对该掩模图像进行特征提取，得到身份特征图。将衣服特征编码和身份特征图输入试衣图像生成网络融合，得到预测试衣图像，根据训练集中真实试衣图像和预测试衣图像的差异，对试衣网络进行迭代训练直至收敛，得到试衣模型。通过上述方式，试衣模型能够使得试穿衣服和用户结合贴切，试衣效果真实自然。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置。

背景技术

随着现代科技的不断进步，网购规模不断增加，用户可以通过手机在网络购物平台上购买衣物，但是，由于用户获取的待售衣物的信息一般是二维展示图片，用户无法知道这些衣物穿戴在自己身上的效果，因而可能会导致买到不适合自己的衣物，购物体验较差。

线上试装一般通过拍摄用户图像，选择系统提供的目标服饰，进行自动替换，具体地，大多采用的都是通过采集人体数据和想要试穿的服饰信息，经3D建模的方式重塑用户形象和目标服饰，然而，目标服饰与用户形象的结合往往不够贴切，缺少自然感。

发明内容

本申请实施例主要解决的技术问题是提供一种训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置，该方法训练得到的试衣模型能够使得试穿衣服和用户结合贴切，试衣效果真实自然。

为解决上述技术问题，第一方面，本申请实施例中提供了一种训练试衣模型的方法，试衣网络包括衣服编码网络、身份编码网络和试衣图像生成网络；

该方法包括：

获取训练集，训练集包括多个训练数据，训练数据包括衣服图像和真实试衣图像，真实试衣图像包括模特穿有衣服图像中对应衣服的图像；

对衣服图像中的衣服按真实试衣图像中模特人体结构进行变形，得到变形后的衣服图像；

对真实试衣图像在衣服对应的区域进行掩模遮挡处理，得到掩模图像；

采用衣服编码网络对变形后的衣服图像进行特征提取，得到衣服特征编码，以及，采用身份编码网络对掩模图像进行特征提取，得到身份特征图；

将衣服特征编码和身份特征图输入试衣图像生成网络进行融合，得到预测试衣图像；

根据训练集中各真实试衣图像和各预测试衣图像的差异，对试衣网络进行迭代训练，直到试衣网络收敛，得到试衣模型。

在一些实施例中，前述对衣服图像中的衣服按真实试衣图像中模特人体结构进行变形，得到变形后的衣服图像，包括：

采用衣服关键点检测算法对衣服图像进行关键点检测，获取衣服关键点信息；

采用人体关键点检测算法对真实试衣图像进行关键点检测，获取人体关键点信息；

计算衣服关键点信息和人体关键点信息之间的仿射变化矩阵；

将衣服图像中的衣服像素按仿射变化矩阵进行仿射变化，得到变形后的衣服图像。

在一些实施例中，前述对真实试衣图像在衣服对应的区域进行掩模遮挡处理，得到掩模图像，包括：

采用人体解析算法对真实试衣图像进行部位解析，得到人体解析图；

根据人体解析图和衣服图像中衣服的类别，确定掩模矩阵；

将真实试衣图像和掩模矩阵对应位置相乘，得到掩模图像。