虚拟服装试穿制造技术

消息收发系统执行虚拟服装试穿。虚拟服装试穿的方法可以包括访问目标衣物图像和穿上源衣物的人的人图像，并处理人图像以生成源衣物掩模和人掩模。方法还可以包括处理源衣物掩模、人掩模、目标衣物图像和目标衣物掩模以生成翘曲，该翘曲指示要应用于目标衣物图像的翘曲。方法还可以包括：处理目标衣物以根据翘曲对目标衣物进行翘曲，从而生成翘曲目标衣物图像；处理翘曲目标衣物图像以与人图像混合，从而生成具有混合目标衣物图像的人；以及处理具有混合目标衣物图像的人以填充孔洞，从而生成输出图像。输出图像。输出图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】虚拟服装试穿
[0001]优先权要求
[0002]本申请要求于2020年12月11日提交的美国专利申请序列号17/119,202的优先权权益，该申请通过引用其整体并入本文中。


[0003]本公开内容的实施方式一般涉及在消息收发系统内使用神经网络的虚拟服装试穿。更具体地，但不作为限制，本公开内容的实施方式涉及处理穿着源服装的人的图像和目标服装的图像，并使用神经网络处理图像来生成穿着目标服装的人的图像。

技术介绍

[0004]使人能够虚拟试穿服装是复杂的，因为人的图像和目标服装的图像可能在尺寸、形状或照明方面不匹配。传统的计算机图形方法实现起来非常复杂，而且计算要求高，这可能使应用的开发昂贵，而且这可能使应用对移动设备的计算要求高。此外，传统的计算机图形方法在实现足够真实的图像以使人能够评估他们是否有兴趣购买他们已经虚拟地试穿的服装方面具有困难。
附图说明
[0005]在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述类似的部件。为了容易地标识对任何特定要素或动作的讨论，附图标记中的一个或多个最高有效数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：访问目标衣物图像和穿上源衣物的人的人图像；处理所述人图像以生成源衣物掩模和人掩模；处理所述源衣物掩模、所述人掩模、所述目标衣物图像和目标衣物掩模以生成翘曲，所述翘曲指示要应用于所述目标衣物图像的翘曲；处理目标衣物以根据所述翘曲对所述目标衣物进行翘曲，从而生成翘曲目标衣物图像；处理所述翘曲目标衣物图像以与所述人图像混合，从而生成具有混合目标衣物图像的人；以及处理所述具有混合目标衣物图像的人以填充孔洞，从而生成输出图像，所述孔洞是所述翘曲目标衣物图像与所述源衣物的图像之间的差异。2.根据权利要求1所述的方法，在处理所述翘曲目标衣物图像之后，还包括：处理所述翘曲目标衣物图像的掩模以减去所述目标衣物掩模，从而生成减法掩模；以及处理所述具有混合目标衣物图像的人，以包括来自所述减法掩模的孔洞。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：处理所述输出图像以生成输出衣物掩模；处理所述输出衣物掩模以减去所述目标衣物掩模，从而生成输出掩模；以及处理所述输出图像以将所述输出图像与所述输出掩模和所述具有混合目标衣物的人混合，以生成修改的输出图像。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：处理所述修改的输出图像以根据所述源衣物的图像的照明调节照明。5.根据权利要求1所述的方法，其中，用卷积神经网络来执行所述源衣物掩模、所述人掩模、所述目标衣物图像和所述目标衣物掩模的处理以生成所述翘曲。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：使用其中所述目标衣物图像是所述源衣物的图像的真实数据集来训练所述卷积神经网络，其中，所述训练基于确定所述翘曲目标衣物图像的掩模与所述源衣物的掩模之间的第一损失以及所述翘曲目标衣物图像与所述源衣物的图像之间的第二损失。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述目标衣物图像是处于平铺位置的所述目标衣物的图像。8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述人掩模是黑白图像，其中不是所述人的图像的一部分的所有像素被设置成黑色以及是所述人的图像的一部分的所有像素被分配成白色。9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，处理所述目标衣物以对所述目标衣物进行翘曲还包括：处理所述目标衣物以根据所述翘曲对所述目标衣物进行翘曲，从而生成对所述目标衣物图像进行翘曲的所述翘曲目标衣物图像，以匹配源衣物图像。10.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述人图像的处理由经训练以分割图像的卷积神经网络执行。
11.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，用卷积神经网络来处理所述翘曲目标衣物图像以与所述人图像混合，从而生成具有混合目标衣物图像的人。12.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，由卷积神经网络处理所述具有混合目标衣物图像的人以填充孔...

【专利技术属性】
技术研发人员：马阿扬，
申请(专利权)人：斯纳普公司，
类型：发明
国别省市：