[发明专利]基于神经网络的复杂服装虚拟试衣方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的复杂服装虚拟试衣的方法，包括4个步骤流程：提取属性网络，人体属性变换融合，衣服属性变换网络，人衣穿衣网络这四个过程。本发明与现有技术相比为不同群体的顾客给予个性化复杂服装的虚拟试穿，使得顾客身临其境，每个人试穿都有独特的自己，更乐于分享。同时神经网络方法更加美化和真实的虚拟试穿，不仅增加了顾客的购买率，而且对服装设计商提供了更细致和宝贵的用户分析建议，为将来更快捷实现个性化服装定制设计更进一步。更重要的是可以帮助广大消费者穿衣体验升级和消费升级。既让用户享受到虚拟试衣的乐趣与便捷，也为商家提高利润。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的复杂服装虚拟试衣方法、装置及存储介质。

背景技术

随着科技的进步，服装行业的发展，服装行业的衣服从实体设计逐渐向虚拟设计中过渡，广大消费者也逐渐从实体试衣逐渐向虚拟试衣中转变。在各式各样复杂的服装中，如汉服，二次元服装等被现代社会的人所喜爱。广大消费者喜欢根据自己的喜好去试穿多款复杂服装并分享在自己的社交圈中，但这种相较于普通服装更为复杂，如果这种复杂服装被一一试穿，既浪费了顾客们的时间，也会影响二次销售，最终大大降低了购买率。虚拟试衣可以大大减少顾客的试衣时间，挑选最合适款式的衣服。更重要的是，在虚拟试衣中可以加入更加有趣的互动操作以及分享，可达到很好的传播效应，极大提升了用户体验和购买率。目前虚拟试衣方法通常使用视觉设备或测量设备进行人体数字模特的重建，然后和3D虚拟衣服进行结合，以达到3D虚拟试衣的目的。一方面的缺陷，人体数字模特的建立过程中只是用到低维特征，如三维等硬性参数。却没有用到高维特征，如年龄，面部表情，心情等抽象参数，导致建立的人体模型只是在体格和外观上较相似，无法反映当时人的状态和衣服的契合度。另外一方面，因为古装和二次元服装属于个性化较强的复杂服装，已有的试衣效果会导致试衣整体效果偏差，降低了顾客对复杂服装的预期，从而降低了购买率。

目前大多数已有的虚拟试衣方法中，缺陷主要从两个角度来进行分析和阐述。从人体建模角度，3D人体模特仅仅使用测量的方式对用户进行人体库检索或者三维重建，使得建立的虚拟人体模特在体形上较相似，相当于相似身材的不同人建立的虚拟模特几乎相同，用户在感官上无法和复杂服装想对应，无法做到身临其境。比如，顾客在试穿二次元服装时，顾客希望建立的虚拟模特不仅仅是体型相似的数字模特，更希望该人体模特偏向于二次元风格，形态神态更趋近于本身。从衣服角度，相同虚拟复杂服装穿在数字模特时，衣服效果是高度相似的，无法对当前顾客穿衣风格给定相关舒适度建议以及自由化的调整。

发明内容

针对上述技术问题，我们提出了基于神经网络方法，为不同群体的顾客给予个性化复杂服装的虚拟试穿，使得顾客身临其境，每个人试穿都有独特的自己，更乐于分享。同时神经网络方法更加美化和真实的虚拟试穿，不仅增加了顾客的购买率，而且对服装设计商提供了更细致和宝贵的用户分析建议，为将来更快捷实现个性化服装定制设计更进一步。更重要的是可以帮助广大消费者穿衣体验升级和消费升级。既让用户享受到虚拟试衣的乐趣与便捷，也为商家提高利润。

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，如图1所示，本发明公开了一种基于神经网络的复杂服装虚拟试衣的方法，所述方法包括：

步骤1，对用户提取属性并构建属性网络，所述属性网络包括给提取人体属性和提取着装属性；

步骤2，对提取的人的属性进行变换并构建人体属性变换网络，通过所述人体属性变换网络将高维特征矩阵来指导基准人体模型和虚拟衣服模型作风格和细节上的调整，融合和变换，生成个性化带场景的人体模特；

步骤3，对着装属性进行变换得并构建着装属性变换网络，根据获取的用户习惯属性，所述着装属性变换网络根据当前虚拟试穿用户的穿着习惯对衣服做相应的变换；

步骤4，构建人体虚拟模特着装网络，结合所述步骤2和所述步骤3的输出结果，将着装进行自动穿着，得到最终虚拟试衣的效果。