买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于语义引导的服装编辑方法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：CN115115539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210639121.5，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于语义引导的服装编辑方法是由刘秀平;陈宝玉;张怡设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义引导的服装编辑方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于语义引导的服装编辑方法，包括服装变形、服装纹理迁移、纹理打印插入和服装内容移除4种服装编辑功能。本发明只需要训练一个服装变形网络，即可实现全部4种服装编辑功能，计算成本低，效率高。本发明应用了二维图像修复技术，将服装编辑分解为服装修复和人物修复，能够有效保持生成图像的纹理信息；采用修复生成器和重构器联合训练的策略，能够实现最优的特征补丁借用，精准保留目标服装的纹理细节；使用三步训练策略，能够在人物信息不完整的情况下，针对性地指导人物修复网络补全人物细节；应用了二维图像虚拟试衣算法TS‑APD；采用语义引导策略精准控制编辑区域，能够最大限度地保证边界清晰和形状准确合理。

本发明授权一种基于语义引导的服装编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义引导的服装编辑方法，其特征在于，步骤如下：步骤一，针对服装变形，将其分解为服装修复和人物修复，首先利用TS-APD算法制作服装变形数据集，从人物图像和服装图像中生成上衣掩膜、扭曲服装、扭曲服装掩膜和试衣图像，通过掩膜裁剪操作得到保留上衣图像、待修复服装掩膜和保留人物图像，然后根据步骤二和三实现服装变形；步骤二，输入保留上衣图像和待修复服装掩膜，利用服装修复网络D生成上衣的修复结果；步骤三，输入人物图像、上衣的修复结果和扭曲服装掩膜，利用人物修复网络E输出服装变形结果；步骤四，针对服装纹理迁移，将其分解为虚拟试衣和服装变形，输入人物图像和服装图像，首先利用TS-APD算法生成虚拟试衣图像，再按照原人物的上衣款式利用服装修复网络D和人物修复网络E输出服装纹理迁移结果；步骤五，针对纹理打印插入，输入人物图像和纹理打印图案，先利用OpenCV工具提取打印掩膜，再利用TS-APD的试衣网络输出纹理打印结果；步骤六，针对服装内容移除，输入人物图像，先利用LabelMe工具标记需要去除的内容掩膜，再利用服装修复网络输出服装内容移除结果；所述服装修复网络D的网络架构包括粗到细生成器和辅助重构器，对其进行多阶段训练，生成最终的服装修复效果，具体如下：生成器包括粗糙网络和细化网络，均采用门控卷积编码器-解码器结构；以保留上衣和待修复服装掩膜为输入，以原人物图像的上衣为真值，先训练粗糙网络，输出粗糙服装修复结果；再固定粗糙网络的参数，将粗糙服装修复结果送入细化网络，利用自身特征的相似度加权，输出优化服装修复结果；然后，再联合训练粗糙网络和细化网络；最后，联合训练粗到细生成器和辅助重构器；辅助重构器包含相似度编码器和辅助编解码器；相似度编码器以细化网络解码器的多尺度特征为输入，计算特征相似度；辅助编解码器以优化服装修复结果为输入，解码的特征经过特征相似度的加权，输出辅助服装重构结果；所述粗糙网络使用L1损失约束，细化网络以对抗损失和L1损失为约束，辅助重构器以对抗损失和L1损失为约束；经过多阶段训练完成后，使用粗到细生成器实现服装修复，辅助重构器只在训练过程中需要，看作一个可学习的损失函数；所述人物修复网络E采用TS-APD的试衣网络框架，经过三步训练进程再训练以增强人物修复能力；具体为，用人物图像和扭曲服装生成试衣图像，用保留人物和原上衣生成原人物图像，用保留试衣图像和扭曲服装生成试衣图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。