[发明专利]一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法和系统

权利要求书

1.一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法，其特征在于，包括：

获取人体形状图和目标衣物图片，通过语义预测网络和Openpose网络，获得人体关键点图、人体语义分割图和部分语义分割图；

构造变形网络搜索空间，将原衣物对应的掩模和目标衣物图片对应的掩模联接，在所述变形网络搜索空间中搜索出与衣物种类对应的衣物变形场；

通过所述衣物变形场将目标衣物图片变形至目标形态；

构造融合网络搜索空间，通过所述融合网络搜索空间，结合所述人体形状图、所述人体关键点图、目标形态下的目标衣物图片和所述人体语义分割图，得到试穿结果。

2.如权利要求1所述的一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法，其特征在于，所述获取人体形状图和目标衣物图片，通过语义预测网络和Openpose网络，获得人体关键点图、人体语义分割图和部分语义分割图，具体为：

获取所述人体形状图，通过Openpose网络预测出所述人体关键点图，通过第一语义预测网络预测出所述人体语义分割图；

根据所述人体关键点图和所述人体语义分割图，对所述人体形状图进行截取，获得包含人体面部和头部的图像，并将所述人体语义分割图转换为二进制掩模；

根据所述人体关键点图、包含人体面部和头部的图像和与所述人体语义分割图对应的二进制掩模联接，通过第二语义预测网络得到部分语义分割图。

3.如权利要求1所述的一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法，其特征在于，所述将原衣物对应的掩模和目标衣物图片对应的掩模联接，在所述变形网络搜索空间中搜索出与衣物种类对应的衣物变形场，具体为：

将原衣物对应的掩模和目标衣物图片对应的掩模联接，通过所述变形网络搜索空间提取特征层并预测得到粗糙变形流场，通过所述特征层的若干次变形和所述粗糙变形流场的若干次精细化，搜索出经过精细化的与衣物种类对应的衣物变形场。

4.如权利要求3所述的一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法，其特征在于，所述通过所述衣物变形场将目标衣物图片变形至目标形态，具体为：

根据所述衣物变形场中每个像素，对所述目标衣物图片的每个像素点进行x方向偏移计算和y方向偏移计算，得到目标形态下的目标衣物图片。

5.如权利要求1至4任意一项所述的一种基于神经网络搜索的虚拟试穿方法，其特征在于，通过所述融合网络搜索空间，结合所述人体形状图、所述人体关键点图、目标形态下的目标衣物图片和所述人体语义分割图，得到试穿结果，具体为：

在所述融合网络搜索空间中，训练所有的融合网络，通过遗传算法搜索训练好的融合网络，将所述人体形状图、所述人体关键点图、目标形态下的目标衣物图片和所述人体语义分割图输入搜索到的融合网络，得到试穿结果。

6.一种基于神经网络搜索的虚拟试穿系统，其特征在于，包括获取模块、搜索模块、变形模块和试穿模块；其中，

所述获取模块用于获取人体形状图和目标衣物图片，通过语义预测网络和Openpose网络，获得人体关键点图、人体语义分割图和部分语义分割图；

所述搜索模块用于构造变形网络搜索空间，将原衣物对应的掩模和目标衣物图片对应的掩模联接，在所述变形网络搜索空间中搜索出与衣物种类对应的衣物变形场；

所述变形模块用于通过所述衣物变形场将目标衣物图片变形至目标形态；

所述试穿模块用于构造融合网络搜索空间，通过所述融合网络搜索空间，结合所述人体形状图、所述人体关键点图、目标形态下的目标衣物图片和所述人体语义分割图，得到试穿结果。