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龙图腾网恭喜深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置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：CN114821220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210286675.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置是由陈仿雄设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置，试衣网络包括衣服编码网络和解析融合网络，训练集包括多个训练数据，各训练数据包括衣服图像和真实试衣图像。采用人体解析算法对真实试衣图像进行解析，得到初步人体解析图。采用衣服编码网络对衣服图像进行下采样编码，得到衣服特征图。采用初步人体解析图和衣服特征图作为数据，结合损失函数，对解析融合网络进行训练，得到试衣模型。其中，损失函数包括用于约束试穿衣服和人体之间位置关系的约束函数。在约束函数的作用下，试穿衣服能够准确定位，和模特结合贴切，另外，还能够使得衣服能够保持自身的风格特征，不受模特原有衣服特征的影响。

本发明授权训练试衣模型的方法、生成试衣图像的方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种训练试衣模型的方法，其特征在于，试衣网络包括衣服编码网络和解析融合网络；所述方法包括：获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，所述训练数据包括衣服图像和真实试衣图像，所述真实试衣图像包括模特穿有所述衣服图像中对应衣服的图像；采用人体解析算法对所述真实试衣图像进行解析，得到初步人体解析图；采用衣服编码网络对所述衣服图像进行下采样编码，得到衣服特征图；将所述初步人体解析图和所述衣服特征图输入所述解析融合网络进行融合解析，得到预测人体解析图；采用损失函数计算所述训练集中各所述真实试衣图像对应的初步人体解析图和预测人体解析图之间的差异，其中，损失函数包括用于约束所述衣服图像中的衣服和所述初步人体解析图中人体之间位置关系的约束函数；所述约束函数包括至少一个预设区域约束函数，所述预设区域约束函数用于约束预设衣服区域和预设人体区域之间的距离；根据所述差异，对所述试衣网络进行迭代训练，直到所述试衣网络收敛，得到所述试衣模型；在训练过程中，采用人体关键点算法对所述真实试衣图像进行关键点检测，得到模特人体关键点；采用衣服关键点算法对所述衣服图像进行关键点检测，得到衣服关键点；将所述模特人体关键点和所述衣服关键点代入所述约束函数进行计算，以满足所述约束函数所约束的距离关系；所述至少一个预设区域约束函数包括以下不等式： |f2-C4|+|f5-C5|ε3 其中，ε1为左手臂和左袖之间的距离约束值，f2和f4分别为所述左手臂的关键点坐标，C4和C6分别为所述左袖的关键点坐标，ε2为右手臂和右袖之间的距离约束值，f5和f7分别为所述右手臂的关键点坐标，C5和C8分别为所述右袖的关键点坐标，ε3为肩膀和衣服肩部之间的距离约束值，ε4为臀部和衣服下摆之间的距离约束值，f8和f11分别为所述臀部的关键点坐标，C12和C13分别为所述衣服下摆的关键点坐标。

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