【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及服装设计，尤其涉及一种基于多模态数据的服装设计方法及其打板装置。
技术介绍
1、服装设计是一个不断发展的行业，具有广阔的就业前景。现在，越来越多的人开始关注时尚和潮流，对服装的需求也在不断增加，这为服装设计师提供了更多的机会，在服装设计领域，设计过程往往需要人的手工绘图，效率低、成本高，且跟不上现代人们对服装不断的需求，随着科技的进步和社会的发展，人工智能不断地发展，结合多模态信息自动生成设计服装图，具有巨大的应用前景和潜在价值，有潜力彻底改变时装设计过程。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题，更准确的分析检索文档，提高办公的效率及体验，为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于多模态数据的服装设计方法，所述方法包括以下步骤：
2、s1数据采集：采集服装设计所需的多模态数据；
3、s2数据预处理：对多模态数据进行预处理；包括图像处理、视频处理、音频处理等，以便后续的分析和处理。
4、s3特征提取：对预处理后的数据进行特征提取，得到特征信息a；提取出有用的特征信息，例如颜色、纹理、形状等。
5、s4特征融合：将特征信息a进行融合，得到特征信息b；更全面、更准确的特征信息b；
6、s5、损失函数：定义适当的损失函数来度量生成图像与目标图像之间的差距。
7、可以选择以下损失函数或它们的组合来度量图像生成的差距：
8、均方误差(mean squared
9、均方误差是一种常用的损失函数，通过计算每个像素之间的差异来度量生成图像和目标图像之间的差距。这对于确保生成图像的像素级细节与目标图像相匹配非常有用。mse损失函数可以表示为：
10、mse loss＝1/n*σ(||generated-target||^2)
11、其中，n是像素的数量，generated表示生成的图像，target表示目标图像。
12、结构相似性指数(structural similarity index，ssim)：
13、ssim是一种用于测量图像结构相似性的指标，包括对比度、亮度和结构。ssim损失函数可以帮助确保生成图像在结构和感知质量上与目标图像相似。
14、对抗性损失(adversarial loss)：
15、对抗性损失使用生成对抗网络(gans)的方法，鼓励生成图像与目标图像在外观和分布上更相似。gan通常包括生成器和判别器，生成器试图欺骗判别器，而判别器尝试区分生成图像和目标图像。
16、特征匹配损失(feature matching loss)：
17、特征匹配损失使用预训练的卷积神经网络(cnn)来提取图像的特征，并比较生成图像和目标图像的特征表示，有助于确保生成图像在高级语义方面与目标图像相匹配。
18、意义感知损失(perceptual loss)：
19、意义感知损失使用预训练的深度学习模型(如vgg、resnet等)来比较生成图像和目标图像的高级特征表示，有助于确保生成图像在感知质量上与目标图像相似。
20、自定义损失：
21、可以根据特定任务或需求定义自定义损失函数，如包括特定的约束、正则化项或其他任务相关的度量。
22、将不同的损失函数组合在一起以平衡低级像素级和高级语义级的差异，根据模型的性能进行实验，确定最适合需求的损失函数组合。
23、s6模型训练：使用特征信息b及损失函数训练模型；
24、s7模型评估：对训练好的模型进行评估，检验其性能和准确度；
25、s8服装设计：将服装设计特征输入到模型中，根据模型的输出结果进行进一步服装设计；例如颜色搭配、款式设计等。
26、s9反馈优化：根据设计结果对模型进行反馈优化，持续提高模型的性能和准确度。
27、进一步地，所述步骤s1中的多模态数据包括图像数据、视频数据、文本数据。
28、进一步地，所述步骤s2中的所述对多模态数据进行预处理，是采用主成分分析(pca)对多模态数据处理。
29、进一步地，所述步骤s3中的特征提取由卷积自编码器(convolutionalautoencoders)获得，所述特征信息a包括颜色信息、纹理信息、形状信息中的一种或多种组合。
30、使用主成分分析(pca)处理后的数据作为卷积自编码器(convolutionalautoencoders)的输入进行特征提取，主成分分析通常用于降维，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留最大方差的特征。降维后的数据可以被用作卷积自编码器的输入，当你使用pca降维后的数据作为卷积自编码器的输入时，实际上是在更低维度的空间中进行特征提取。这种方法的一个潜在优势是，pca可以帮助去除数据中的噪声和冗余信息，从而提供更干净、更具代表性的特征输入给卷积自编码器，在这种情况下，卷积自编码器的编码器部分会学习在低维表示中捕获数据的重要特征，这些特征可以在后续任务中使用。
31、进一步地，所述步骤s6中训练模型为深度学习模型、卷积神经网络、视觉transformer其中的一种。
32、进一步地，所述步骤s6中训练模型为视觉transformer。
33、视觉transformer主要思想是将图像分割成一系列的图块，然后将这些图块转换为向量序列，再输入到视觉transformer中进行处理，与传统的卷积神经网络不同，视觉transformer不需要手动设计卷积核，而是通过自注意力机制来学习图像中不同区域之间的关系，这种方法在图像分类、目标检测和图像生成等任务中都很好的效果。
34、进一步地，所述训练方法包括以下步骤：
35、数据预处理：将图像数据转换为模型可接受的格式，例如将图像缩放为固定大小并进行标准化。
36、特征提取：使用预训练的卷积神经网络(cnn)提取图像特征，这些特征将作为输入传递给视觉transformer模型。
37、序列化：将图像特征序列化为一系列向量，每个向量代表一个位置的特征。
38、嵌入：将序列化的特征向量嵌入到视觉transformer模型中，以便模型可以对它们进行处理。
39、自注意力计算：在视觉transformer模型中，每个位置的特征向量都会与其他位置的特征向量进行自注意力计算，以捕捉它们之间的关系。
40、定义损失函数，选择适当的损失函数，一般可以使用交叉熵损失函数；
41、前向传递：通过多个视觉transformer层进行前向传递，采用adam优化算法逐步提取更高级别的特征。
42、adam(adaptive moment estimation)是适用于训练神经网络和深度学习模型的一种常用的梯度下降优化算法，它结合了动量法和自适应学本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤S1中的多模态数据包括图像数据、视频数据、文本数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤S2中的对多模态数据进行预处理，是采用主成分分析(PCA)对多模态数据处理。
4.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤S3中的特征提取由卷积自编码器(Convolutional Autoencoders)获得，所述特征信息A包括颜色信息、纹理信息、形状信息。
5.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤S6中训练模型为深度学习模型、卷积神经网络、视觉Transformer其中的一种。
6.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤S6中模型训练中的模型为视觉Transformer，所述训练方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于多模态数据的
8.一种打板装置，包括裁剪机、存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述的处理器执行所述的计算机程序时，实现如权利要求1～7任意一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤s1中的多模态数据包括图像数据、视频数据、文本数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤s2中的对多模态数据进行预处理，是采用主成分分析(pca)对多模态数据处理。
4.根据权利要求1所述的基于多模态数据的服装设计方法，其特征在于，所述步骤s3中的特征提取由卷积自编码器(convolutional autoencoders)获得，所述特征信息a包括颜色信息、纹理信息、形状信息。
5.根据...
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