虚拟试衣方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种虚拟试衣方法、装置、服务器及存储介质，通过获取高分辨率的第一目标人体图像和第二目标衣服图像进行缩放，得到第二目标人体图像和第二目标衣服图像，以生成第一目标融合图像，并根据第一目标人体图像生成不包括衣服信息和手臂信息的第一目标处理图像，进而将第一目标融合图像、第一目标衣服图像以及第一目标处理图像输入到第一衣服模型，生成目标穿衣图像，本申请实施例能够生成高分辨率的目标穿衣图像，提高衣服的融合效果。提高衣服的融合效果。提高衣服的融合效果。

【技术实现步骤摘要】
虚拟试衣方法、装置、服务器及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种虚拟试衣方法、装置、服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]虚拟试衣，指的是通过虚拟的技术手段，通过虚拟试衣装置将自动显示试穿新衣以后的三维图像。虚拟试衣技术让客户不用脱去身上衣服的情况下，实现换上新衣查看效果的一种技术应用。
[0003]目前，(Parser Free Appearance Flow Network，PF
‑
AFN)算法是效果较好的虚拟试衣算法，该算法将蒸馏算法应用于外观流，通过基于解析器的2D试衣算法生成试穿效果图片，并作为教师网络。然后以试穿效果图片作为子网络去学习教师网络的外观流生成。
[0004]专利技术人在实现本申请实施例的过程中，发现目前的技术方案至少存在以下技术问题：目前的PF
‑
AFN算法针对高分辨率的输入图像的资源占用大，并且衣服的融合效果不足。

技术实现思路

[0005]本申请实施例主要解决的技术问题是提供一种虚拟试衣方法、装置、服务器及存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟试衣方法，其特征在于，包括：获取第一目标人体图像和第一目标衣服图像，其中，所述第一目标人体图像和所述第一目标衣服图像均为高分辨率图像；对所述第一目标人体图像和所述第一目标衣服图像进行缩放，生成第二目标人体图像和第二目标衣服图像；根据所述第二目标人体图像和所述第二目标衣服图像，生成第一目标融合图像；根据所述第一目标人体图像，生成第一目标处理图像，其中，所述第一目标处理图像不包括衣服信息和手臂信息；将所述第一目标融合图像、所述第一目标衣服图像以及所述第一目标处理图像输入到第一衣服模型，生成目标穿衣图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：预先训练第一衣服模型，具体包括：获取第一数据集，其中，所述第一数据集包括第一人体图像和第一衣服图像，其中，所述第一人体图像和所述第一衣服图像均为高分辨率图像；对所述第一数据集中的第一人体图像和第一衣服图像进行缩放，以生成第二数据集，其中，所述第二数据集包括缩放后的第一人体图像和缩放后的第一衣服图像；根据所述第二数据集中的缩放后的第一人体图像和缩放后的第一衣服图像，生成第三数据集，其中，所述第三数据集包括第一融合图像；根据所述第一人体图像，生成第一处理图像，其中，所述第一处理图像不包括衣服信息和手臂信息；将所述第一融合图像进行缩放，生成第二融合图像，其中，所述第二融合图像与所述第一人体图像的分辨率相同；输入所述第一人体图像、第一处理图像以及第二融合图像，训练第一衣服模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二目标人体图像和所述第二目标衣服图像，生成第一目标融合图像，包括：将所述第二目标人体图像和所述第二目标衣服图像输入到外观流变形模块以及生成模块，生成第一目标融合图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二目标人体图像和所述第二目标衣服图像输入到外观流变形模块以及生成模块，生成第一目标融合图像，包括：将所述第二目标人体图像和所述第二目标衣服图像输入到所述外观流变形模块，生成第二形变信息；通过所述第二形变信息，对所述第二目标衣服图像进行变形，生成第三目标衣服图像；将所述第二目标人体图像和所述第三目标衣服图像输入到所述生成模块，生成所述第一目标融合图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张阿强，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：