本申请涉及一种着装图像生成方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图；从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像；根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜；根据所述服装掩膜将所述服装变换图像合成到所述身体图中，获得模特着装图像；将所述模特着装图像进行人脸图像替换，获得合成着装图像。本申请能够将人物着装图像中的原始服装图像准确迁移到模特模板的模特身体图中，并实现人脸替换而获得合成着装图像，方便电商平台发布服装商品时快速生成服装商品相对应的商品展示图像。展示图像。展示图像。
【技术实现步骤摘要】
着装图像生成方法及其装置、设备、介质、产品
[0001]本申请涉及虚拟换衣技术，尤其涉及一种着装图像生成方法及其装置、设备、介质、产品。
技术介绍
[0002]电商平台内服饰商品的上架过程中，比较重要的一环是制作和提供模特展示信息，传统的制作方式，需要找实人模特拍摄商品图，成本非常高，同时图片的出片周期也很长。虚拟换衣技术于是应运而生，可以实现“降本提效”，同时虚拟模特商品图也可以用于商品测款，减少商品上市前期的投入成本。
[0003]传统的虚拟换衣技术中，通常以深度学习模型为基础用于处理各种信息，基本原理在于先求取待发布服装图像相对于模特身体图的变形参数，然后根据变形参数变换服装图像合成到模特身体图中生成最终效果图。
[0004]实践中，由于换衣数据较少，输入各个模型的图像信息中夹杂较多冗余信息，这些冗余信息起到干扰作用，在对模型训练过程中容易导致模型过拟合，收敛过程受某一个监督信号主导，造成模型获得的虚拟换衣结果非常容易产生不自然的扭曲和变形，实际合成的成功率极低。
[0005]此外，根据变形参数直接将原始的服装图像合成到模特身体图中，由于变形参数的依据同时也参考了原图中人体图像的信息，导致所述变形参数无法有效关注迁移到模特身体图之后的实际效果，因而会导致最终效果图中，衣服不能准确适配模特人体的情况。
[0006]有鉴于此，需要针对现有的虚拟换衣技术进行综合改进，以期获得良好的应用实效。
技术实现思路
[0007]本申请的目的在于解决上述问题而提供一种着装图像生成方法及其相应的装置、设备、非易失性可读存储介质，以及计算机程序产品。
[0008]根据本申请的一个方面，提供一种着装图像生成方法，包括如下步骤：
[0009]获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图；
[0010]从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像；
[0011]根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜；
[0012]根据所述服装掩膜将所述服装变换图像合成到所述身体图中，获得模特着装图像；
[0013]将所述模特着装图像进行人脸图像替换，获得合成着装图像。
[0014]可选的，获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图，包括：
[0015]从终端设备的预览视频流中获取人物着装图像；
[0016]采用人体关键点检测模型检测确定所述人物着装图像的关键点特征图；
[0017]计算所述人物着装图像的关键点特征图与模特图库中各个模特模板的身体图的关键点特征图之间的语义相似度，所述各个模特模板的身体图的关键点特征图预先采用所述人体关键点检测模型对所述身体图检测确定；
[0018]筛选出语义相似度较高的至少一个模特模板，作为与所述人物着装图像中的人体具有相似姿态的模特模板。
[0019]可选的，从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像，包括：
[0020]对所述人物着装图像进行图像分割，获得其中的原始服装图像；
[0021]获取所述人物着装图像的原始服装图像及关键点特征图构造为用户输入信息，输入第一特征提取模型提取出第一深层语义信息；
[0022]获取所述模特模板所包括的模特的原图、身体图、发型图、关键点特征图构造为模板输入信息，输入第二特征提取模型提取出第二深层语义信息；
[0023]根据第一深层语义信息和第二深层语义信息预测出所述形变特征参数，所述形变特征参数用于关注所述人物着装图像中的原始服装图像相对于所述身体图产生的形变幅度信息；
[0024]根据所述形变特征参数变换所述原始服装图像，获得服装变换图像。
[0025]可选的，根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜，包括：
[0026]将所述模特模板的身体图相对应的关键点特征图与所述服装变换图像构造为变装图像信息；
[0027]将所述变换图像信息输入预设的图像分割模型进行图像分割，预测出所述服装变换图像调整到所述身体图上相对应的服装掩膜。
[0028]可选的，根据所述服装掩膜将所述服装变换图像合成到所述身体图中，获得模特着装图像，包括：
[0029]根据所述服装掩膜修正所述服装变换图像，并将服装变换图像合成到所述模特模板中的模特的身体图中，获得初步着装图像；
[0030]采用所述模特模板中的发型图和躯干图修正所述初步着装图像，获得体态修正图像；
[0031]将所述体态修正图像作为前景与所述模特模板中的背景图相合成，获得模特着装图像。
[0032]可选的，将所述模特着装图像进行人脸图像替换，获得合成着装图像，包括：
[0033]获取用户提交的人脸图像；
[0034]将所述模特着装图像与所述人脸图像分别提取图像特征拼接后输入预设的换脸模型，获得将所述模特着装图像中的模特人脸图像替换为所述用户提交的人脸图像的合成着装图像。
[0035]可选的，从终端设备的预览视频流中获取人物着装图像，包括：
[0036]读取终端设备的摄像装置产生的预览视频流，对其中每个图像帧进行人体识别，将包含人体图像的图像帧确定为人物图像；
[0037]采用人体关键点检测模型确定每个人物图像中的关键点特征图，将所述关键点特
征图与模特图库中的模特模板的身体图的关键点特征图计算语义相似度；
[0038]当所述人物图像所获得的最高语义相似度超过预设阈值时，将该人物图像确定为所述人物着装图像。
[0039]根据本申请的另一方面，提供一种着装图像生成装置，包括：
[0040]素材获取模块，设置为获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图；
[0041]服装处理模块，设置为从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像；
[0042]掩膜生成模块，设置为根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜；
[0043]模特合成模块，设置为根据所述服装掩膜将所述服装变换图像合成到所述身体图中，获得模特着装图像；
[0044]人脸替换模块，设置为将所述模特着装图像进行人脸图像替换，获得合成着装图像。
[0045]根据本申请的另一方面，提供一种着装图像生成设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述的着装图像生成方法的步骤。
[0046]根据本申请的另一方面，提供一种非易失性可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的着装图像生成方法所实现的计算机程序，所述计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。
[0047]根据本申请的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种着装图像生成方法，其特征在于，包括：获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图；从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像；根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜；根据所述服装掩膜将所述服装变换图像合成到所述身体图中，获得模特着装图像；将所述模特着装图像进行人脸图像替换，获得合成着装图像。2.根据权利要求1所述的着装图像生成方法，其特征在于，获取人物着装图像和模特模板，所述模特模板包括模特的身体图，包括：从终端设备的预览视频流中获取人物着装图像；采用人体关键点检测模型检测确定所述人物着装图像的关键点特征图；计算所述人物着装图像的关键点特征图与模特图库中各个模特模板的身体图的关键点特征图之间的语义相似度，所述各个模特模板的身体图的关键点特征图预先采用所述人体关键点检测模型对所述身体图检测确定；筛选出语义相似度较高的至少一个模特模板，作为与所述人物着装图像中的人体具有相似姿态的模特模板。3.根据权利要求1所述的着装图像生成方法，其特征在于，从所述人物着装图像中分割出其中的原始服装图像，将原始服装图像修正为适配于所述身体图的服装变换图像，包括：对所述人物着装图像进行图像分割，获得其中的原始服装图像；获取所述人物着装图像的原始服装图像及关键点特征图构造为用户输入信息，输入第一特征提取模型提取出第一深层语义信息；获取所述模特模板所包括的模特的原图、身体图、发型图、关键点特征图构造为模板输入信息，输入第二特征提取模型提取出第二深层语义信息；根据第一深层语义信息和第二深层语义信息预测出所述形变特征参数，所述形变特征参数用于关注所述人物着装图像中的原始服装图像相对于所述身体图产生的形变幅度信息；根据所述形变特征参数变换所述原始服装图像，获得服装变换图像。4.根据权利要求3所述的着装图像生成方法，其特征在于，根据所述服装变换图像与所述身体图预测出所述身体图相对应的服装掩膜，包括：将所述模特模板的身体图相对应的关键点特征图与所述服装变换图像构造为变装图像信息；将所述变换图像信息输入预设的图像分割模型进行图像分割，预测出所述服装变换图像调整到所述身体图上相对应的服装掩膜。5.根据权利要求4所述的着装图像生成方法，其特征在于，根据所述服装...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾鹏，
申请(专利权)人：广州欢聚时代信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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