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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：本发明公开了一种基于草图引导的配对服装图像生成方法，包括：1获取成对的服装图像；2获取表示用户个性化偏好的草稿图；3构建服装图像生成模型，服装图像生成模型包括生成器模块、真实判别器和兼容性判别器，生成器模块包括编码器和解码器；在编码器中输入参考服装图像和草稿图，输出一个高级图像特征，并输入至解码器，得到合成服装图像；将合成服装图像和真实服装图像输入真实性判别器，计算判别损失；将合成服装对和真实服装对输入兼容性判别器，计算兼容性得分，进一步计算兼容性损失；4对服装图像生成模型进行训练，训练完成后，进行应用。利用本发明，可以生成与参考服装更加匹配和兼容的新服装图像。

主权项：1.一种基于草图引导的配对服装图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取成对的服装图像，组成服装数据集，每对服装图像包括上装和下装；2获取表示用户个性化偏好的草稿图，组成草稿图数据集；3构建服装图像生成模型，所述的服装图像生成模型包括生成器模块、真实判别器Dgan和兼容性判别器Dcom；所述的生成器模块包括编码器E和解码器D；在编码器E中输入参考服装图像和草稿图，输出一个高级图像特征d0；将高级图像特征d0输入至解码器D，得到合成服装图像；所述的编码器E通过7个卷积块对输入的参考服装图像和草稿图逐步进行特征下采样；前6个卷积块均由一个卷积核大小为5×5的卷积层、批量归一化层和LReLU激活函数组成，最后一个卷积块是由卷积核大小为4×4的卷积层和LReLU激活函数组成；最终，将其压缩为一个高级图像特征表示d0∈R512×1×1；所述的解码器D接收从编码器E输入的高级图像特征表示d0，然后使用7个反卷积层对d0逐步上采样，得到合成服装图像；将合成服装图像和真实服装图像输入真实性判别器，计算判别损失Ladv；将合成服装对和真实服装对输入兼容性判别器，计算兼容性得分，进一步计算兼容性损失Lcom；其中，所述的合成服装对包括合成服装图像和参考服装图像，所述的真实服装对包括真实服装图像和参考服装图像；所述的生成器模块还包括一个具有6层卷积层的编码器Es和CSC模块；将编码器Es对应的第i层特征Ei跳跃连接至解码器D，与D的第i层输出di输入CSC模块，获得第i+1层特征表示di+1；在CSC模块中，先将di和Ei在通道上级联，然后依次通过3个卷积核尺寸为1×1，3×3，1×1的卷积层，以获得维度与di相同的新特征，最后残差连接把新特征和di相加，获得最终输出di+1，具体公式被定义为：di+1＝ReLUC1C3C1fdi，Ei+di其中，f·是特征向量在通道维度上的级联运算，C1表示1×1卷积+批量归一化层+ReLU激活函数，C3则是3×3卷积+批量归一化层+ReLU激活函数；4利用服装数据集和草稿图数据集对服装图像生成模型进行训练，训练完成后，将给定的参考服装和用户的草稿图输入生成器，生成相对应的互补服装图像。

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