北京銜遠(yuǎn)有限公司謝樹雷獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京銜遠(yuǎn)有限公司申請(qǐng)的專利對(duì)象虛擬試衣的方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN118365940B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202410494388.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/764;該發(fā)明授權(quán)對(duì)象虛擬試衣的方法及裝置是由謝樹雷;白曉東;田慶祥設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-04-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本對(duì)象虛擬試衣的方法及裝置在說明書摘要公布了:本公開提供了一種對(duì)象虛擬試衣的方法及裝置。該方法包括:確定遮掩第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的第一蒙版分割圖以及第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的類別;利用第一蒙版分割圖、第一訓(xùn)練圖像和第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的類別對(duì)擴(kuò)散模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,以提升擴(kuò)散模型的服裝生成能力和對(duì)服裝類別的理解能力;確定遮掩第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的第二蒙版分割圖以及訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別;利用第二蒙版分割圖、訓(xùn)練服裝圖像和訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別對(duì)擴(kuò)散模型進(jìn)行試衣訓(xùn)練,使得擴(kuò)散模型用訓(xùn)練服裝替換第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝。采用上述技術(shù)手段,解決現(xiàn)有技術(shù)中虛擬試衣?lián)Q裝失敗和換裝效果差的問題。
本發(fā)明授權(quán)對(duì)象虛擬試衣的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種對(duì)象虛擬試衣的方法,其特征在于,包括: 獲取第一訓(xùn)練圖像,確定遮掩所述第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的第一蒙版分割圖以及所述第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的類別; 利用所述第一蒙版分割圖、所述第一訓(xùn)練圖像和所述第一訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的類別對(duì)擴(kuò)散模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,以提升所述擴(kuò)散模型的服裝生成能力和對(duì)服裝類別的理解能力; 獲取第二訓(xùn)練圖像和訓(xùn)練服裝圖像,確定遮掩所述第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的第二蒙版分割圖以及所述訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別; 利用所述第二蒙版分割圖、所述訓(xùn)練服裝圖像和所述訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別對(duì)所述擴(kuò)散模型進(jìn)行試衣訓(xùn)練,使得所述擴(kuò)散模型用所述訓(xùn)練服裝替換所述第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝; 將所述試衣訓(xùn)練后的擴(kuò)散模型作為虛擬試衣模型,利用所述虛擬試衣模型為目標(biāo)對(duì)象提供虛擬試衣服務(wù); 利用所述第二蒙版分割圖、所述訓(xùn)練服裝圖像和所述訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別對(duì)所述擴(kuò)散模型進(jìn)行試衣訓(xùn)練,使得所述擴(kuò)散模型用所述訓(xùn)練服裝替換所述第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝,包括: 利用服裝分類模型提取所述訓(xùn)練服裝圖像中對(duì)象的服裝的類別特征,其中,所述服裝分類模型已通過訓(xùn)練,能確定圖像中對(duì)象的服裝的類別,并提取圖像中對(duì)象的服裝的類別特征; 通過文本編碼器提取由所述訓(xùn)練服裝圖像中訓(xùn)練服裝的類別組成的提示詞的文本特征,其中,所述文本編碼器已通過訓(xùn)練,能提取作為提示詞的文本的文本特征; 所述擴(kuò)散模型依據(jù)所述第二蒙版分割圖、所述訓(xùn)練服裝圖像、所述類別特征和所述文本特征,生成用所述訓(xùn)練服裝替換所述第二訓(xùn)練圖像中對(duì)象的服裝的圖像,包括:將所述訓(xùn)練服裝圖像和所述第二蒙版分割圖在所述擴(kuò)散模型的編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征拼接,通過所述編碼網(wǎng)絡(luò)中的Cross-Attention將所述類別特征和所述文本特征作為條件與所述編碼網(wǎng)絡(luò)中Cross-Attention前一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層處理的圖像信息進(jìn)行對(duì)齊。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人北京銜遠(yuǎn)有限公司,其通訊地址為:100080 北京市海淀區(qū)頤和園路2號(hào)未來科技大廈主樓4層410;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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