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龙图腾网恭喜深圳市海清视讯科技有限公司申请的专利多任务模型的训练方法以及衣服的虚拟试穿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114639161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210158253.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权多任务模型的训练方法以及衣服的虚拟试穿方法是由周波;蔡芳发;苗瑞;邹小刚设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务模型的训练方法以及衣服的虚拟试穿方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种多任务模型的训练方法以及衣服的虚拟试穿方法，在衣服的虚拟试穿方法中，通过获取用户的人体图像以及待试穿衣服图像，将用户的人体图像以及待试穿衣服图像输入至多任务模型，获取用户的至少一个人体姿势的试穿结果。在本方案中，通过多任务模型替代现有技术中的多姿势人体生成模型以及试穿模型，减少了占用的计算资源，提高了计算速度以及生成试穿结果的效率，从多姿势的角度展示衣服的综合效果，为用户提供更多的参考价值。在实际场景中，更符合用户的参考习惯，可以提高产品粘度。

本发明授权多任务模型的训练方法以及衣服的虚拟试穿方法在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型的训练方法，其特征在于，包括：根据至少一张用户人体样本图像，以及每张用户人体样本图像中的人体姿势对应的至少一张衣服样本图像，生成样本图像集；根据所述样本图像集进行模型训练，得到多任务模型，所述多任务模型包括基于空间注意力机制和通道注意力机制的第一子任务，以及基于残差网络的第二子任务，每个子任务的损失函数的权重是根据子任务之间的同方差不确定性确定的，所述多任务模型用于根据用户的人体图像以及待试穿衣服图像生成所述用户的至少一个人体姿势的试穿结果；其中，所述第一子任务包括可变形的深度卷积神经网络、基于几何匹配的深度卷积神经网络以及人体特征生成器，第一子任务通过空间注意力机制以及通道注意力机制提升第一子任务提取特征信息的能力；第一子任务通过可变形的深度卷积神经网络对待试穿衣物图像进行变形，将待试穿衣服的外观扭曲到合成人体解析图像中，通过人体特征生成器得到人体解析图像对应的分割特征图，并将上述分割特征图输入至基于几何匹配的深度卷积神经网络进行合成，从而输出第一子任务的子试穿结果；所述第二子任务的生成器包括图像编码器、姿态编码器和解码器，用于实现多姿势人体生成模型的功能；其中，图像编码器以及姿态编码器基于残差网络实现；所述样本图像集包括各子任务的样本图像子集，所述第一子任务的样本图像子集包括所述至少一张用户人体样本图像，以及每张用户人体样本图像对应的所述至少一张衣服样本图像，所述第二子任务的样本图像子集包括所述至少一张用户人体样本图像；所述多任务模型包括融合模块，所述融合模块用于将所述第一子任务的子试穿结果以及所述第二子任务的子试穿结果进行融合，生成所述用户的至少一个人体姿势的试穿结果。

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