换装方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种换装方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标提词，所述目标提词包括人像关键词和服饰关键词；将所述人像关键词输入到预先训练好的第一绘画模型，得到与所述人像关键词对应的目标人像；将所述服饰关键词输入到预先训练好的第二绘画模型，得到与所述服饰关键词对应的目标服饰；对所述目标人像以及所述目标服饰进行合成，以得到目标图像，所述目标图像为目标人像穿着目标服饰的图像。通过上述方法，分别通过不同的绘画模型对目标提词中的不同关键词进行处理，从而将不同绘画模型处理后得到的结果进行组合，提高了生成的目标图像的真实度。提高了生成的目标图像的真实度。提高了生成的目标图像的真实度。

【技术实现步骤摘要】
换装方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请属于图像处理
，具体涉及一种换装方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]虚拟换装是指应用图像融合技术，将用户的人体图像和包含目标衣物的衣物图像进行融合，得到用户穿戴该目标衣物后的图像，从而在用户无需真正试穿目标衣物的情况下，就能够了解到目标衣物的穿戴效果。
[0003]目前，在虚拟换装过程中，通常应用图像融合模型，分别对人体图像和衣物图像进行特征提取，基于提取到的两个图像特征生成新的图像，即用户穿戴目标衣物的图像。但是，在上述过程中，由于图像融合模型所提取的是粗略的图像特征，在生成图像时容易导致新生成的图像缺失细节信息，进而导致图像生成效果失真，虚拟换装的效果较差。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本申请提出了一种换装方法、装置、电子设备以及存储介质，以实现改善上述问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种换装方法，所述方法包括：获取目标提词，所述目标提词包括人像关键词和服饰关键词；将所述人像关键词输入到预先训练好的第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种换装方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标提词，所述目标提词包括人像关键词和服饰关键词；将所述人像关键词输入到预先训练好的第一绘画模型，得到与所述人像关键词对应的目标人像；将所述服饰关键词输入到预先训练好的第二绘画模型，得到与所述服饰关键词对应的目标服饰；对所述目标人像以及所述目标服饰进行合成，以得到目标图像，所述目标图像为目标人像穿着目标服饰的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标提词之前还包括：获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集中包括多张以目标人像为前景的图像，所述第二训练数据集中包括多张以目标服饰为前景的图像；基于所述第一训练数据集训练第一初始模型，基于所述第二训练数据集训练第二初始模型，直至满足训练结束条件，将满足训练结束条件时的所述第一初始模型作为所述第一绘画模型，将满足训练结束条件时的所述第二初始模型作为所述第二绘画模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一训练数据集和第二训练数据集，包括：获取第一待处理数据集和第二待处理数据集，所述第一待处理数据集为多个角度采集的包含目标人像的多张待处理图像，所述第二待处理数据集为多个角度采集的包括目标服饰的多张待处理图像；分别对所述第一待处理数据集和所述第二待处理数据集进行图像分割处理，得到所述第一训练数据集和所述第二训练数据集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述第一待处理数据集和所述第二待处理数据集进行图像分割处理，得到所述第一训练数据集和所述第二训练数据集，包括：将所述第一待处理数据集中的待处理图像输入到第一图像分割模型中，获取所述第一图像分割模型输出的分割图像作为所述第一训练数据集，其中，所述第一图像分割模型为预先训练好的用于进行人像分割的模型；将所述第二待处理数据集中的待处理图像输入到第二图像分割模型中，获取所述第二图像分割模型输出的分割图像作为第二训练数据集，其中，所述第二图像分割模型为预先训练好的用于进行服饰分割的模型。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别对所述第一待处理数据集和所述第二待处理数据集进行图像分割处理，得到所述第一训练数据集和所述第二训练数据集，包括：分别通过图像分割算法对所述第一待处理数据集和所述第二待处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凡祎，苏婧文，
申请(专利权)人：北京欧珀通信有限公司，
类型：发明
国别省市：