一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法技术

本发明专利技术中提出的一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，其主要内容包括：获取产品图像、将图像投影到流形上、操纵潜向量、编辑转移、获得处理图片，其过程为，先获取产品图像，并将图像投影到流形上，再操纵潜向量，系统提供了着色，素描和变形这三个约束来编辑照片，接着进行编辑转移，包括运动颜色流算法和转移编辑到原来的图像，最后获得处理图片。本发明专利技术简单方便易操作，客户无需设计能力也可进行图片操作；商家能更好地了解客户的喜好，从而调整自身品牌的设计；客户也可以直接通过修改好的产品图片进行搜索，省时省力效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能可视化操作领域，尤其是涉及了一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法。
技术介绍
网上购物越来越普及，而当用户看到喜欢的产品的图像时，用户可能对于产品的某一个方面不太满意，想要进行修改。但是对于大多数用户来说，图片修改都是一件困难的事情。即使是进行了编辑，也可能因为过度拉伸、变色，使得图片变得不太现实。因此，用户很难通过编辑图片来表达自己的需求。本专利技术提出了一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，先获取产品图像，并将图像投影到流形上，再操纵潜向量，系统提供了着色，素描和变形这三个约束来编辑照片，接着进行编辑转移，包括运动颜色流算法和转移编辑到原来的图像，最后获得处理图片。本专利技术简单方便易操作，客户无需设计能力也可进行图片操作；商家能更好地了解客户的喜好，从而调整自身品牌的设计；客户也可以直接通过修改好的产品图片进行搜索，省时省力效率高。
技术实现思路
针对用户编辑图像不方便的问题，本专利技术的目的在于提供一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，先获取产品图像，并将图像投影到流形上，再操纵潜向量，系统提供了着色，素描和变形这三个约束来编辑照片，接着进行编辑转移，包括运动颜色流算法和转移编辑到原来的图像，最后获得处理图片。为解决上述问题，本专利技术提供一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，其主要内容包括：(一)获取产品图像；(二)将图像投影到流形上；(三)操纵潜向量；(四)编辑转移；(五)获得处理图片。其中，所述的获取产品图像，主要包括具有可设计性的各类网上商品图片，例如服装、鞋品、配饰等产品图片；在网上获取到商品图片进行智能可视化操作；用户界面由一个主窗口显示当前编辑的照片，系统提供了三个约束来编辑照片：着色，素描和变形，显示所有候选结果缩略图和一个滑动条去探索原始照片和最终结果之间的插值序列；所有约束表示为工具刷。其中，所述的将图像投影到流形上，包括图像xR通过定义位于理想的图像流形然而，近似的流形我们的目标是找到一个生成的图像x*在距离度量接近xR，对于GAN流形可以改写上面的方程如下：我们的目标是通过最大限度地减少重建误差，使用生成模型G重建原来的照片xR，其中在一些可微的特征空间如果则重建误差是简单的单像素欧氏误差。进一步地，所述的投影，包括通过前馈网络投影，训练前馈神经网络P(x；θP)直接预测x的潜在向量z，预测模型P的训练目标如下：表示数据集的第n个图片；该模型P的架构相当于对抗网络的鉴频器D，并且仅在网络输出的数量上变化；给定图像xR，先预测P(xR；θP)，再用它作为优化目标的初始化，如方程(2)；因此，我们已经训练的预测模型用作非凸优化问题的快速自底向上的初始化方法。其中，所述的操纵潜向量，包括随着图像投射到流形作为x0＝G(z0)，通过已描述的投影方法，开始修改该流形上的图像；通过同时匹配用户的意图同时停留在流形上，接近原始图像x0来更新初始投影x0；每个编辑操作在输出图像x的局部上被配制成一个约束fg(x)＝vg；系统提供了三个约束来编辑照片：着色，素描和变形，编辑操作G包括颜色，形状和变形限制；给定一个初始投影x0，我们发现了一个新的图像接近x0，试图尽可能满足多约束数据项测量偏离约束，平滑项强制在流形上以小步骤移动，使图像内容没有改变太多；实验中设置λS＝5；上述方程简化为以下的近似GAN操作其中，ED＝λD·log(1-D(G(z)))，随意捕捉生成的输出的视觉现实主义作为GAN鉴别器D；这进一步推动图像对自然图像流形的判断，略微提高视觉质量的结果。进一步地，所述的更新，包括梯度下降更新，使用梯度下降法解决非凸问题，为用户提供实时反馈其操纵的图像；由于计算的原因，只执行一些梯度下降的更新改变后的约束vg；每个更新步骤要50～100ms，以保证交互反馈；给定图像通过添加用户约束，改变图像的外观；一旦最终结果G(z1)计算完成，用户可以看到初始点之间的内插序列z0和z1，并选择任何中间结果作为新的起点。其中，所述的编辑转移，包括运动颜色流算法和转移编辑到原来的图像；传输像素的变化开发一个密集的对应算法来估计的几何和颜色的变化引起的编辑过程；给出了两个生成的图像G(z0)和G(z1)，可以生成任意数量的中间帧在连续帧只表现出轻微的视觉变化。进一步地，所述的运动颜色流算法，通过概括传统光流法中的亮度恒定性假设来估计颜色和几何变化；以下结果为运动颜色流目标：I(x,y,t)指出在生成的图像中的像素(x,y)的值(r,g,b,1)T；(u,v)是关于变化t的流动向量，A表示3×4颜色的仿射变换矩阵。进一步地，所述的转移编辑到原来的图像，在估计生成的图像序列的颜色和形状的变化后，将其应用到原始照片，并产生一个有趣的过渡序列的照片逼真的图像；作为流动和色彩领域的分辨率是有限的所生成图像的分辨率(即64×64)，使用图像引导滤波采样编辑。其中，所述的获得处理图片，在着色，素描和变形三个约束下，客户根据自身的喜爱对图片修改编辑，例如商品的形状，大小，线条或者颜色，最后获得处理后的图片，用户可以利用处理后的图片进行搜索到符合自身要求的商品。附图说明图1是本专利技术一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法的系统流程图。图2是本专利技术一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法的流程示意图。图3是本专利技术一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法的产品图像。图4是本专利技术一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法的编辑转移。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。图1是本专利技术一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法的系统流程图。主要包括获取产品图像，将图像投影到流形上，操纵潜向量，编辑转移，获得处理图片。其中，获取产品图像，主要包括具有可设计性的各类网上商品图片，例如服装、鞋品、配饰等产品图片；在网上获取到商品图片进行智能可视化操作；用户界面由一个主窗口显示当前编辑的照片，系统提供了三个约束来编辑照片：着色，素描和变形，显示所有候选结果缩略图和一个滑动条去探索原始照片和最终结果之间的插值序列；所有约束表示为工具刷。其中，将图像投影到流形上，包括图像xR通过定义位于理想的图像流形然而，近似的流形我们的目标是找到一个生成的图像x*在距离度量接近xR，对于GAN流形可以改写上面的方程如下：我们的目标是通过最大限度地减少重建误差，使用生成模型G重建原来的照片xR，其中在一些可微的特征空间如果则重建误差是简单的单像素欧氏误差。进一步地，投影包括通过前馈网络投影，训练前馈神经网络P(x；θP)直接预测x的潜在向量z，预测模型P的训练目标如下：表示数据集的第n个图片；该模型P的架构相当于对抗网络的鉴频器D，并且仅在网络输出的数量上变化；给定图像xR，先预测P(xR；θP)，再用它作为优化目标的初始化，如方程(2)；因此，我们已经训练的预测模型用作非凸优化问题的快速自底向上的初始化方法。其中，操纵潜向量，包括随着图像投射到流形作为x0＝G(z0)，通过已描述的投影方法，开始修改该流形上的图像；通过同时匹配用户的意图同时停留在流形上，接近原始图像x0来更新初本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，其特征在于，主要包括获取产品图像(一)；将图像投影到流形上(二)；操纵潜向量(三)；编辑转移(四)；获得处理图片(五)。

【技术特征摘要】
1.一种根据客户喜好的对产品图片智能可视化操作方法，其特征在于，主要包括获取产品图像(一)；将图像投影到流形上(二)；操纵潜向量(三)；编辑转移(四)；获得处理图片(五)。2.基于权利要求书1所述的获取产品图像(一)，其特征在于，主要包括具有可设计性的各类网上商品图片，例如服装、鞋品、配饰等产品图片；在网上获取到商品图片进行智能可视化操作；用户界面由一个主窗口显示当前编辑的照片，系统提供了三个约束来编辑照片：着色，素描和变形，显示所有候选结果缩略图和一个滑动条去探索原始照片和最终结果之间的插值序列；所有约束表示为工具刷。3.基于权利要求书1所述的将图像投影到流形上(二)，其特征在于，包括图像xR通过定义位于理想的图像流形然而，近似的流形我们的目标是找到一个生成的图像x*在距离度量接近xR，对于GAN流形可以改写上面的方程如下：我们的目标是通过最大限度地减少重建误差，使用生成模型G重建原来的照片xR，其中在一些可微的特征空间如果则重建误差是简单的单像素欧氏误差。4.基于权利要求书3所述的投影，其特征在于，包括通过前馈网络投影，训练前馈神经网络P(x；θP)直接预测x的潜在向量z，预测模型P的训练目标如下：表示数据集的第n个图片；该模型P的架构相当于对抗网络的鉴频器D，并且仅在网络输出的数量上变化；给定图像xR，先预测P(xR；θP)，再用它作为优化目标的初始化，如方程(2)；因此，我们已经训练的预测模型用作非凸优化问题的快速自底向上的初始化方法。5.基于权利要求书1所述的操纵潜向量(三)，其特征在于，包括随着图像投射到流形作为x0＝G(z0)，通过已描述的投影方法，开始修改该流形上的图像；通过同时匹配用户的意图同时停留在流形上，接近原始图像x0来更新初始投影x0；每个编辑操作在输出图像x的局部上被配制成一个约束fg(x)＝vg；系统提供了三个约束来编辑照片：着色，素描和变形，编辑操作G包括颜色，形状和变形限制；给定一个初始投影x0，我们发现了一个新的图像接近x0，试图尽可能满足多约束数据项测量偏离约束，平滑项强制在流形上以小步骤移动，使图像内容没有改变太多；实验中设置λS＝5；上述方程简化为以下的近似GAN操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏春秋，
申请(专利权)人：深圳市唯特视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44