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公开(公告)号：CN110738540A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810801734.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，包括将每个模特衣服图像与每个训练平面化衣服图像进行配对得到衣服图像匹配对；将训练模特衣服图像和训练平面化衣服图像输入至对生成对抗网络模型中的生成器和判别器中进行训练，得到含有已训练生成器和已训练判别器中已训练生成对抗网络模型；将待匹配模特衣服图像输入至已训练生成对抗网络模型中进行图像匹配，已训练生成对抗网络模型输入匹配到的训练平面化衣服图像；根据训练平面化衣服图像在预设衣服图像数据库中进行筛选并得到衣服推荐结果。本发明的一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，提高了推荐结果的精确度，避免了因切割衣服图像可能存在的背景及皮肤误差。
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公开(公告)号：CN110909754A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201811074522.0
申请日：2018-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 一种属性生成对抗网络及基于该网络的搭配服饰生成方法，属于生成式模型以及服饰搭配领域。针对根据已有服饰图像生成相搭配的服饰图像的问题，先构建搭配服饰数据集，包含一套搭配服饰的图像信息、文本信息以及相应的属性信息；再设计属性生成对抗网络，包含一个生成器、一个搭配判别器和一个属性判别器；然后对其进行对抗训练，学习得到生成器网络参数；最后对于新的服饰图像输入到训练好的生成器中，从而生成相搭配的服饰图像。本发明通过训练设计的属性生成对抗网络，生成和输入图像相搭配的服饰图像，为用户的穿衣搭配提供参考依据；在高级语义属性上符合人们通常的搭配规则，对衣服推荐、衣服检索、时尚设计等应用有巨大的潜力。
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公开(公告)号：CN110909754B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811074522.0
申请日：2018-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74
Abstract: 一种属性生成对抗网络及基于该网络的搭配服饰生成方法，属于生成式模型以及服饰搭配领域。针对根据已有服饰图像生成相搭配的服饰图像的问题，先构建搭配服饰数据集，包含一套搭配服饰的图像信息、文本信息以及相应的属性信息；再设计属性生成对抗网络，包含一个生成器、一个搭配判别器和一个属性判别器；然后对其进行对抗训练，学习得到生成器网络参数；最后对于新的服饰图像输入到训练好的生成器中，从而生成相搭配的服饰图像。本发明通过训练设计的属性生成对抗网络，生成和输入图像相搭配的服饰图像，为用户的穿衣搭配提供参考依据；在高级语义属性上符合人们通常的搭配规则，对衣服推荐、衣服检索、时尚设计等应用有巨大的潜力。
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公开(公告)号：CN110738540B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810801734.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，包括将每个模特衣服图像与每个训练平面化衣服图像进行配对得到衣服图像匹配对；将训练模特衣服图像和训练平面化衣服图像输入至对生成对抗网络模型中的生成器和判别器中进行训练，得到含有已训练生成器和已训练判别器中已训练生成对抗网络模型；将待匹配模特衣服图像输入至已训练生成对抗网络模型中进行图像匹配，已训练生成对抗网络模型输入匹配到的训练平面化衣服图像；根据训练平面化衣服图像在预设衣服图像数据库中进行筛选并得到衣服推荐结果。本发明的一种基于生成对抗网络的模特衣服推荐方法，提高了推荐结果的精确度，避免了因切割衣服图像可能存在的背景及皮肤误差。
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