公开(公告)号：CN114373059B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202111653510.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈怡敬 ,  冼楚华

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于草图的智能服装三维建模方法，包括：1)手工绘制服装线框图，将框图经过缩放得到标准图像，使用DenseNet网络模型处理标准图像得到描述符d；2)使用多层感知机和卷积网络从描述符d提取手绘图特征h；3)从人台库中选取体型参数p，使用反卷积网络从中提取体型特征q；4)将手绘图特征h和体型特征q融合成隐层特征k；5)使用多层网格解码器将隐层特征k解码为服装网格的顶点坐标集合，与模板网格拓扑组合得到最终的服装网格。本发明基于草图，利用神经网络编码图像信息和人台体型参数，通过基于网格的多层解码器解码隐层特征进行端对端的三维服装建模，提升了数字制衣流程的效率，减少了复杂度和对使用者的技术要求。

公开(公告)号：CN114373059A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202111653510.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈怡敬 ,  冼楚华

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于草图的智能服装三维建模方法，包括：1)手工绘制服装线框图，将框图经过缩放得到标准图像，使用DenseNet网络模型处理标准图像得到描述符d；2)使用多层感知机和卷积网络从描述符d提取手绘图特征h；3)从人台库中选取体型参数p，使用反卷积网络从中提取体型特征q；4)将手绘图特征h和体型特征q融合成隐层特征k；5)使用多层网格解码器将隐层特征k解码为服装网格的顶点坐标集合，与模板网格拓扑组合得到最终的服装网格。本发明基于草图，利用神经网络编码图像信息和人台体型参数，通过基于网格的多层解码器解码隐层特征进行端对端的三维服装建模，提升了数字制衣流程的效率，减少了复杂度和对使用者的技术要求。