【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能服装设计，特别涉及一种个性化服装自动设计系统与生产装置。
技术介绍
1、在当今社会，个性化和定制化服务日益成为消费者追求的目标，尤其是在服装行业。人们不再满足于大规模生产的标准化产品，而是越来越倾向于寻求能够表达个人风格和偏好的定制化解决方案。随着信息技术和人工智能的飞速发展，利用这些先进技术来满足个性化需求的可能性大大增加。特别是在服装设计领域，如何有效地捕捉用户的个性化需求并快速转化为满足这些需求的设计方案，成为了行业发展的重要挑战。
2、传统的服装设计过程通常涉及大量的手工操作和直观判断，这不仅效率低下，而且难以实现高度的个性化。此外，即使通过手工定制可以实现一定程度的个性化，但其高昂的成本和长周期也使得大多数消费者望而却步。
3、因此，研发一种新型的服装自动设计系统与生产装置非常有必要。
技术实现思路
1、本申请提供一种个性化服装自动设计系统与生产装置，以提升服装设计的效率和质量，增强用户体验。
2、本申请提供一种个性化服装自动设计系统，包括：
3、客户交互模块，配置有用户界面，用于接收用户输入的用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、面料偏好以及个人兴趣点，其中，所述个人兴趣点包括客户喜欢的音乐和电影；
4、人工智能设计引擎，用于基于客户交互模块提供的用户输入及历史设计数据生成个性化服装设计方案；
5、虚拟试穿模块，用于根据人工智能设计引擎输出的个性化服装设计方案，生成用户的虚拟试穿体
6、更进一步地，所述人工智能设计引擎，具体用于：
7、利用个人兴趣点，在数据库中进行检索，获得个人兴趣点对应的图像数据和文本信息，其中，所述图像数据包括音乐的专辑封面、音乐相关艺术家的官方照片、宣传照或现场演出照片、电影海报以及电影剧照；所述文本信息包括音乐或者电影的作品描述和评论；
8、对于所述图像数据进行图像分析，获得图像分析结果，其中，所述图像分析结果包括图像数据对应的风格、颜色模式以及主题元素；
9、利用自然语言处理技术对于所述文本信息进行情感分析、关键词提取和主题分类，获得文本分析结果；
10、将所述图像分析结果以及文本分析结果结合起来，获得一组风格和情感倾向标签；
11、根据所述风格和情感倾向标签、用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、以及面料偏好，并结合历史设计数据，生成个性化服装设计方案。
12、更进一步地，所述人工智能设计引擎包括一个深度学习网络，该深度学习网络在训练完成后，根据所述风格和情感倾向标签、用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、以及面料偏好，并结合历史设计数据，生成个性化服装设计方案；
13、所述深度学习网络包括特征融合模块、生成模块，以及优化模块；
14、其中，所述特征融合模块接收所述风格和情感倾向标签、用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、面料偏好以及历史设计数据，并对接收到的输入数据利用多层感知机进行特征提取；利用注意力机制将提取的特征进行融合，获得一个统一特征表示；
15、所述生成模块采用条件生成对抗网络的生成器架构实现，用于接收所述统一特征表示并进行处理，生成服装设计草图，所述服装设计草图包括基本轮廓、推荐颜色方案和材质效果；
16、所述优化模块采用条件生成对抗网络的鉴别器架构实现，所述优化模块用于接收生成模块的输出以及真实的服装设计数据集中的图像，所述优化模块输出一个判别结果，表明输入的图像是真实的服装设计还是由生成器产生的。
17、更进一步地，所述优化模块在训练过程中采用如下公式1计算混合损失函数lmixed：
18、lmixed＝λ·lgan+(1-λ)·lnov(1)
19、其中，λ是一个介于0和1之间的权重参数，用于调整对抗性损失lgan和新颖性损失lnov在总损失中的相对重要性；
20、对抗性损失lgan采用如下的公式2进行计算：
21、
22、其中，d(x)是鉴别器对于真实服装设计x的判断输出；g(z)是生成器根据输入噪声z生成的服装设计；pdata是真实服装设计数据的分布；pz是输入噪声的分布；
23、新颖性损失lnov采用如下的公式3进行计算：
24、
25、其中，xtrain是训练数据集中的所有服装设计；x1是训练数据集中的所有服装设计中的一个服装设计；sim(a，b)是计算两个服装设计之间相似度的函数；g(z)是生成器根据输入噪声z生成的服装设计。
26、更进一步地，所述虚拟试穿模块采用基于光线追踪的渲染技术，该渲染技术通过调整光源参数和材质反射属性，实现用户在虚拟环境中对模拟光照条件的动态调整，以便在多种光照环境下预览服装设计。
27、更进一步地，所述虚拟试穿模块采用三维场景构建技术，该三维场景构建技术允许用户根据预设或自定义场景在三维虚拟环境中试穿服装。
28、更进一步地，所述虚拟试穿模块包括一个交互式视角控制接口，该交互式视角控制接口利用图形用户界面技术，允许用户通过简单的拖拽、缩放和旋转操作，从任意角度查看虚拟试穿的服装。
29、本申请提供一种个性化服装生产装置，包括：
30、设计接收模块，配置有通讯接口，用于接收来自权利要求1-7中任意个性化服装自动设计系统的服装设计方案，所述服装设计方案包括尺寸数据、风格参数、颜色选择和面料类型；
31、材料准备单元，用于根据接收到的服装设计方案，自动选择和准备相应的面料和辅料；
32、裁剪机械臂，配备高精度传感器和裁剪工具，用于根据接收到的服装设计尺寸数据，自动裁剪面料；
33、缝制组装单元，配备多种缝制机械和自动化装配线，用于根据服装设计方案中的风格参数和尺寸数据，缝制和组装服装；
34、质量检测单元，用于在服装生产完成后，进行自动化质量检测，确保每件服装的质量符合预设标准；
35、包装与分发单元，用于在服装通过质量检测后，自动进行包装，并根据用户信息准备发货。
36、本申请有益的效果包括：(1)系统通过客户交互模块收集用户的详细信息，包括身体尺寸、个人风格偏好等，确保设计方案的精准度和个性化程度。人工智能设计引擎能够快速地根据这些信息生成设计方案，大大提高了设计的效率，同时减少了因手工设计过程中可能出现的误差。(2)系统不仅考虑了用户的物理尺寸和基本偏好，还通过分析用户的个人兴趣点(如喜欢的音乐和电影)来进一步细化设计方案，使得最终的服装设计更加贴合用户的个性和生活方式。这种深度的个性化设计体验在传统服装设计中难以实现。(3)通过虚拟试穿模块，用户不仅可以直观地看到设计方案的实际效果，还能在试穿过程中提出自己的意见和建议，参与到设计的迭代过程中来。这种互动性增强了用户的参与感和满本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种个性化服装自动设计系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述人工智能设计引擎，具体用于：
3.根据权利要求2所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述人工智能设计引擎包括一个深度学习网络，该深度学习网络在训练完成后，根据所述风格和情感倾向标签、用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、以及面料偏好，并结合历史设计数据，生成个性化服装设计方案；
4.根据权利要求3所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述优化模块在训练过程中采用如下公式1计算混合损失函数Lmixed：
5.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述虚拟试穿模块采用基于光线追踪的渲染技术，该渲染技术通过调整光源参数和材质反射属性，实现用户在虚拟环境中对模拟光照条件的动态调整，以便在多种光照环境下预览服装设计。
6.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述虚拟试穿模块采用三维场景构建技术，该三维场景构建技术允许用户根据预设或自定义场景在三维虚拟环境中试穿服装。p>
7.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述虚拟试穿模块包括一个交互式视角控制接口，该交互式视角控制接口利用图形用户界面技术，允许用户通过简单的拖拽、缩放和旋转操作，从任意角度查看虚拟试穿的服装。
8.一种个性化服装生产装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种个性化服装自动设计系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述人工智能设计引擎，具体用于：
3.根据权利要求2所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述人工智能设计引擎包括一个深度学习网络，该深度学习网络在训练完成后，根据所述风格和情感倾向标签、用户身体尺寸数据、风格偏好、颜色选择、以及面料偏好，并结合历史设计数据，生成个性化服装设计方案；
4.根据权利要求3所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，所述优化模块在训练过程中采用如下公式1计算混合损失函数lmixed：
5.根据权利要求1所述的个性化服装自动设计系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马世江，陈原俊，林伟虹，刘丹婷，梁承湘，刘瑶，陈诗娜，
申请(专利权)人：海丰县中等职业技术学校，
类型：发明
国别省市：
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