本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体地说是一种商品照片自动化替换背景的方法及装置，所述包括以下步骤：输入带有目标商品的图像和目标商品描述，自动检测出商品位置，根据目标检测的锚框信息，分割目标商品，扣除原有背景；对扣除原始背景后的目标商品进行边缘提取，生成目标商品的边缘检测图，将边缘检测图作为图像生成的条件；用户选择生成风格并输入生成描述，图像生成模型生成一个与输入图像中目标商品具有相同位置和相同轮廓的物品图像，最后将目标商品在原始位置上贴于生成图像上方；本发明专利技术无需过多的手动操作，实现高度自动化，且生成背景与商品贴合度高，解决了操作过程复杂耗时，以及生成背景与目标商品风格不搭，光影、亮度匹配等问题。度匹配等问题。度匹配等问题。
【技术实现步骤摘要】
一种商品照片自动化替换背景的方法及装置
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][0001]本专利技术属于图像处理
，具体地说是一种商品照片自动化替换背景的方法及装置。
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技术介绍
][0002]随着互联网技术的发展，电子商务在全球范围内快速增长。而商品展示的重要性在电子商务中尤为突出，能够吸引消费者注意传达产品信息。通常一个商品会有多个不同展示场景，高效的商品背景替换方法能够提高电商卖家的工作效率，以及更好地向消费者传达产品信息。
[0003]目前，商品背景替换多以利用PhotoShop等图像编辑软件手动抠图操作，该过程较为复杂耗时，且依赖相关专业技术。尽管已有一些自动化商品背景替换方案，但却存在生成背景与目标商品风格不搭，光影、亮度匹配的问题。
[0004]因此，若能提供一种能让生成背景与目标商品高度贴合的自动化替换背景方法及装置，将具有非常重要的意义。
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技术实现思路
][0005]本专利技术的目的就是要解决上述的不足而提供一种商品照片自动化替换背景的方法，无需过多的手动操作，实现高度自动化，且生成背景与商品贴合度高，解决了传统的背景替换方法所存在的操作过程复杂耗时，以及生成背景与目标商品风格不搭，光影、亮度匹配等问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0007]一方面，本专利技术提供一种商品照片自动化替换背景的方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]输入带有目标商品的图像和目标商品描述，自动检测出商品位置，根据目标检测的锚框信息，分割目标商品，扣除原有背景；
[0009]对扣除原始背景后的目标商品进行边缘提取，生成目标商品的边缘检测图，将边缘检测图作为图像生成的条件；
[0010]用户选择生成风格并输入生成描述，图像生成模型生成一个与输入图像中目标商品具有相同位置和相同轮廓的物品图像，最后将目标商品在原始位置上贴于生成图像上方。
[0011]在一些实施例中，商品位置检测时，通过目标检测算法算出目标在图像中的位置，根据文字描述定位图像中的目标，实现通过输入商品的描述来检测商品在图像中的位置。
[0012]在一些实施例中，目标商品分割时，通过语义分割将图像中的每个像素分配到特定的语义类别中，实现对图像的像素级别理解和分割，通过语义分割算法保留目标商品在图像中的像素点，并剔除背景。
[0013]在一些实施例中，图像生成时，采用Stable Diffusion生成符合要求的图像，
Stable Diffusion为基于潜空间扩散模型的图像生成模型，可根据提示词生成相应的图像；并采用ControlNet通讯协议进行条件控制，使Stable Diffusion图像生成模型生成据有相同姿势或边缘的图像。
[0014]在一些实施例中，采用Canny边缘提取算法进行边缘检测，并使用LoRA低秩适应模型进行图像生成风格控制，LoRA低秩适应模型是一种模型参数微调技术。
[0015]在一些实施例中，通过直方图匹配算法，使生成的背景与目标商品在光影、亮暗程度上保持一致，直方图匹配是通过比较图像的直方图分布来进行匹配和调整，从而实现图像之间的颜色和亮度的一致性。
[0016]另一方面，本专利技术提供一种商品照片自动化替换背景的装置，所述装置包括：
[0017]目标检测模块，用于算出目标在图像中的位置，根据文字描述定位图像中的目标，通过输入商品的描述来检测商品在图像中的位置；
[0018]语义分割模块，用于将图像中的每个像素分配到特定的语义类别中，对图像的像素级别理解和分割，保留目标商品在图像中的像素点，并剔除背景；
[0019]图像生成模块，用于根据提示词生成相应的图像，是一种基于潜空间扩散模型的图像生成模型，并采用ControlNet通讯协议进行条件控制；
[0020]边缘检测模块，采用Canny边缘提取算法，将目标边缘检测图作为条件，让图像生成模型生成一个带有与目标商品具有相同位置相同轮廓物品的图像。
[0021]在一些实施例中，所述图像生成模块使用LoRA低秩适应模型进行图像生成风格控制，并通过直方图匹配算法使生成的背景与目标商品在光影、亮暗程度上保持一致。
[0022]第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有程序，所述程序被处理器执行时，能够实现如上所述的商品照片自动化替换背景的方法。
[0023]第四方面，本专利技术还提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述终端设备能够实现如上所述的商品照片自动化替换背景的方法。
[0024]本专利技术同现有技术相比，具有如下优点：
[0025](1)本专利技术能够实现高度自动化：基于本专利技术方法，用户只需要输入商品图像、目标商品描述、选择风格、背景描述，即可得到替换背景后的图像输入，无需过多的手动操作。
[0026](2)本专利技术能够生成风格自定义：用户可自定义生成背景风格，如中国风、北欧风、田园风。
[0027](3)本专利技术生成背景与商品贴合度高：本专利技术得益于ControlNet的条件控制方法和直方图匹配算法，能够让生成的图像与目标商品有很好的贴合，并且在光影上有较好的一致性。
[0028](4)本专利技术解决了传统的背景替换方法所存在的操作过程复杂耗时，须依赖相关专业技术，以及生成背景与目标商品风格不搭，光影、亮度匹配等问题。
[附图说明][0029]图1是本专利技术商品照片自动化替换背景的方法流程图；
[0030]图2是本专利技术商品背景替换示意图；
[0031]图3是本专利技术实施例输入图像示意图；
[0032]图4是本专利技术实施例给定目标检测提示词示意图；
[0033]图5是本专利技术实施例分割目标商品示意图；
[0034]图6是本专利技术实施例生成目标商品的边缘检测图的示意图；
[0035]图7是本专利技术实施例根据边缘检测和背景提示生成图像示意图；
[0036]图8是本专利技术实施例原始目标商品替换背景示意图。
[具体实施方式][0037]本专利技术提供了一种商品照片自动化替换背景的方法，该方法流程为输入带有目标商品的图像和目标商品描述，自动检测出商品位置，根据目标检测的锚框信息，细化商品的分割，扣除原有背景。然后，对扣除原始背景后的目标进行边缘提取，将边缘图作为图像生成的条件，用户选择生成风格并输入生成描述，图像生成模型便生成一个与输入图像中目标商品具有相同位置和相同轮廓的物品图像，最后将目标商品在原始位置上贴于生成图像上方。
[0038]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图和具体实施例，对本专利技术作以下进一步说明：
[0039]实施例一
[0040]如附图1所示，为本专利技术商品照片自动化替换背景的方法的整体流程图，该方法包括以下步骤，
[0041]目标检测：目标检测算法能够算出目标在图像中的位置，其定位功能能够为目标商品更精确的分割奠定基本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品照片自动化替换背景的方法，其特征在于，包括以下步骤：输入带有目标商品的图像和目标商品描述，自动检测出商品位置，根据目标检测的锚框信息，分割目标商品，扣除原有背景；对扣除原始背景后的目标商品进行边缘提取，生成目标商品的边缘检测图，将边缘检测图作为图像生成的条件；用户选择生成风格并输入生成描述，图像生成模型生成一个与输入图像中目标商品具有相同位置和相同轮廓的物品图像，最后将目标商品在原始位置上贴于生成图像上方。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：商品位置检测时，通过目标检测算法算出目标在图像中的位置，根据文字描述定位图像中的目标，实现通过输入商品的描述来检测商品在图像中的位置。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：目标商品分割时，通过语义分割将图像中的每个像素分配到特定的语义类别中，实现对图像的像素级别理解和分割，通过语义分割算法保留目标商品在图像中的像素点，并剔除背景。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：图像生成时，采用Stable Diffusion生成符合要求的图像，Stable Diffusion为基于潜空间扩散模型的图像生成模型，可根据提示词生成相应的图像；并采用ControlNet通讯协议进行条件控制，使Stable Diffusion图像生成模型生成据有相同姿势或边缘的图像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：采用Canny边缘提取算法进行边缘检测，并使用LoRA低秩适应模型进行图像生成风格控制，LoRA低秩适应模型是一种模型参数微调技术。...
【专利技术属性】
技术研发人员：施哲彬，
申请(专利权)人：上海焕泽信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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