【技术实现步骤摘要】
实施例涉及一种使用神经网络模型的用于服装模拟的纸样自动排列方法及装置。
技术介绍
1、尽管穿在身上服装(clothes)展现为3d形式，但实际上，由于服装对应于根据2d纸样(pattern)裁剪的织物(fabric)块的组合，因此其更接近2d形式。作为服装材料的织物比较柔软，因此其形状可以根据穿戴者的身体形状或运动而变化。此外，织物还可以具有各种物理特性，如强度、弹性及收缩性等，即使是相同设计的服装，也可能因每种织物的物理特性不同而具有不同的表现形式和感觉。
2、在时尚行业，基于计算机的服装模拟技术被广泛用于开发实际的服装设计。在模拟服装时，要求用户直接将服装的纸样排列在3d分身上的适当位置，但这不仅需要花费大量时间，而且对于服装专业知识较低的用户来说也是一项艰巨的任务。
技术实现思路
1、解决问题的技术方法
2、根据一实施例，服装纸样的排列方法包括以下步骤：接收表示所述纸样的每一个的配置的纸样信息；将所述纸样信息应用于神经网络模型，以从所述纸样的每一个配置中提取特征，并处理所提取的特征以基于排列所述服装的3d分身来预测用于排列所述纸样的排列点(arrangement point)；将所述纸样的至少子集排列在所述预测的排列点上；将所述排列点的纸样组装成排列在所述3d分身上的服装；以及在所述3d分身上执行所述服装模拟。
3、所述服装纸样的排列方法包括以下步骤：为每个所述纸样生成预测分数，其中每个所述预测分数指示将所述纸样排列在每个所述排列点上的正确
4、每个所述纸样的配置可以包括每个所述纸样的大小和形状。
5、可以通过反向传播表示每个学习模式的预测排列点与每个所述学习模式的地面真实值排列点之间的差异的损失来学习所述神经网络模型。
6、所述神经网络模型被配置为：确定所述目标纸样所属的排列板的主要分类类别；确定属于每个所述主要分类类别的目标纸样的置信度分数；以及通过将所述置信度分数相加来确定与所述主要分类类别相对应的置信度分数。
7、所述纸样信息可以包括以下中的至少一个：纸样的对称信息，其指示哪些纸样是对称的；所述服装的纸样的总数；以及所述纸样的内部线段信息，其包括所述纸样的缺口、所述纸样的缝纫线、所述纸样的切割线、所述纸样的省道线、所述纸样的每个线段的长度及所述纸样的每个线段的曲率中的至少一个。
8、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：接收附加信息，所述附加信息包括所述3d分身的大小、所述3d分身上的所述排列点的位置及包括所述排列点的排列板的大小中的至少一个；将所述附加信息提供到所述神经网络模型以用于预测所述排列点。
9、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：预测缝纫信息，所述缝纫信息包括所述纸样中相互缝纫的线段对及所述相互缝纫的线段的缝纫方向的。
10、可以通过反向传播预测的缝纫信息与地面真实值缝纫信息之间的差异来学习所述神经网络模型。
11、可以通过反向传播从相互缝纫的纸样的线段之间的长度导出的损失来学习所述神经网络模型。
12、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：基于所述纸样是否满足预设条件，确定所述目标纸样是否为叠加纸样；以及当确定所述目标纸样为叠加纸样时，从应用于所述神经网络模型的纸样信息中排除所述叠加纸样的信息。
13、所述预设条件可以包括以下中的至少一个：所述目标纸样的大小为预设阈值大小以下；缝纫的另一纸样的线段存在于所述目标纸样的内部线段；或通过缝纫将所述目标纸样与另一叠加纸样连接起来。
14、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：当确定所述目标纸样为叠加纸样时，通过将所述目标纸样叠加在待与所述目标纸样一起缝纫的基础纸样上来进行排列。
15、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：确定所述目标纸样相对于另一纸样是否对称；响应于确定所述目标纸样对称，确定所述目标纸样和所述另一纸样的总大小；以及当所述总大小为阈值大小以下时，将所述目标纸样确定为所述叠加纸样。
16、排列所述纸样的至少子集的步骤，可以包括以下步骤：确定所述置信度分数是否分别超过预设置信度阈值；以及响应于纸样的子集的置信度分数超过预设置信度阈值，将所述纸样的子集排列在所述预测的排列点上。
17、所述服装纸样的排列方法还可以包括以下步骤：通过用户界面(ui)接收对所述预设置信度阈值的调整。
18、排列所述纸样的至少子集的步骤，可以包括以下步骤：确定目标纸样是否对应于与第二对称纸样对称的第一对称纸样；以及当确定所述目标纸样为所述第一对称纸样时，将所述第一对称纸样和所述第二对称纸样排列在所述3d分身上相互对称的排列点上。
19、当所述第一对称纸样具有相对于所述第二对称纸样更高的置信度分数时，可以包括以下步骤：将所述第一对称纸样排列在所述3d分身上所述预测的排列点上，并将所述第二对称纸样排列在与所述预测的排列点对称的位置上。
20、当所述目标纸样确定为所述第一对称纸样并且具有缝纫到另一纸样的线段时，可以包括以下步骤：将所述目标纸样和所述另一纸样排列在所述目标纸样或具有较高所述置信度分数的另一纸样的预测的排列点上。
21、排列所述纸样的至少子集的步骤，可以包括以下步骤：确定所述第一对称纸样的第一预测的排列点和所述第二对称纸样的第二预测的排列点是否相同；以及响应于确定所述第一预测的排列点和所述第二预测的排列点相同，将所述第一对称纸样和所述第二对称纸样中具有较高置信度分数的纸样排列在所述第一预测的排列点上。
22、排列所述纸样的至少子集的步骤，可以包括以下步骤：当响应于所述服装的排列板中任一个的部分所对应的目标纸样，并且不存在所述排列板中除与所述部分对应的目标纸样之外的剩余纸样时，将与所述部分对应的所述目标纸样排列在所述排列板中任一个的中心部分。
23、排列所述纸样的至少子集的步骤，可以包括以下步骤：将所述纸样的重叠纸样排列在叠加有重叠纸样的所述基础纸样上。
24、所述纸样可以包括与所述排列点及包括所述排列点的排列板相对应的信息。
25、所述纸样信息可以包括每个所述纸样的图像。
26、根据一实施例，存储有指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令当由一个以上的处理器执行时导致所述一个以上的处理器执行以下步骤：接收表示服装的纸样的每一个的配置的纸样信息；将所述纸样信息应用于神经网络模型，以从所述纸样的每一个配置中提取特征；所述神经网络模型处理所述提取的特征以基于排列所述服装的3d分身来预测用于排列纸样的排列点；将所述纸样的至少子集排列在所述预测的排列点上；将所述排列点的纸样组装成排列在所述3d分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种服装纸样的排列方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
10.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
12.根据权利要求11所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
13.根据权利要求11所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
14.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
15.根据权利要
16.根据权利要求15所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
17.根据权利要求15所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
18.根据权利要求17所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
19.根据权利要求17所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
20.根据权利要求17所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
21.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
22.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
23.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
24.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
25.一种存储有指令的非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，
26.一种计算装置，其特征在于，
27.一种非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，
28.根据权利要求27所述的非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，
29.根据权利要求27所述的非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，
30.根据权利要求27所述的非暂时性计算机可读存储介质，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种服装纸样的排列方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
10.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
12.根据权利要求11所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
13.根据权利要求11所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
14.根据权利要求1所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
15.根据权利要求2所述的服装纸样的排列方法，其特征在于，
16.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱垠贞，姜栋植，李镐炫，
申请(专利权)人：柯镂虚拟时尚股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。