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龙图腾网恭喜青岛三态比特科技有限公司申请的专利一种虚拟试衣方法及装置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：CN119444349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411380693.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种虚拟试衣方法及装置是由马映辉;陈帅;陈锌设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟试衣方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种虚拟试衣方法及装置，通过多目标多模态虚拟试衣模型实现多目标个性化虚拟试衣，包括多模态特征交错学习注意力模块MFILA和并行去噪UNet模块。其中，MFILA模块通过多模态特征融合模块MFF和多参考目标纹理特征提取模块MRSTF实现多模态条件特征编码，而并行去噪UNet模块主要负责去噪生成。用户上传模特服装图、目标试穿衣服样式图及相应的文本提示词，系统将这些输入作为条件，通过MM‑VTON模型从纯噪声中逐渐生成去噪后的虚拟试衣结果。该方法利用先进的图像生成技术和多模态学习，提高了虚拟试衣的真实感和准确性，同时减少了计算资源的需求，具备较高的实际应用价值和广泛的市场前景。

本发明授权一种虚拟试衣方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种虚拟试衣方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用文本大模型GPT-4V和CogVLM以所需的格式描述模特的穿着作为文本提示词，使用开源词汇检测模型凸显每个目标服装主体的关键提示词，采用SAM模型在现有的模特图像上生成对应关键提示词的服装图像边界框，将服装样式图像，已经凸显关键词的文本提示词和包含服装边界框的模特图像组合构建图像主体，文本实体，目标空间布局的数据样本对；S2：通过建立MM-VTON模型用于实现多目标个性化的虚拟试衣，MM-VTON模型由多模态特征交错学习注意力MFILA模块与并行去噪UNet模块组成，分别实现多模态条件特征编码与虚拟试衣图像的扩散去噪概率生成；S3：将所述数据样本对输入MM-VTON模型中进行多模态特征编码，MFILA模块负责处理多件服装的虚拟试衣，通过自注意力层对不同类型服装的潜在扭曲进行对齐，而其他负责一般特征提取的网络架构在不同条件编码分支间共享，以减少参数数量和计算资源需求；S4：通过位置特征编码模块实现所述多模态特征编码在并行去噪UNet模块中的特征注入，以提升模型在多目标条件下的扩展能力；S5：设计MM-VTON模型总损失函数Lenc来对所述步骤S2的各个模块的参数进行优化，进一步的提高MM-VTON模型的局部纹理特征提取和保留全局语义信息的能力；S6：加载所述步骤S3中训练完成的模型权重与网络结构，获取用户输入的模特服装图，需要试穿的多目标服装样式图与相应的文本提示词并保存在系统中；S7：在MM-VTON模型推理过程中，将模特服装图、多目标服装样式图及用户输入的文本提示词作为条件，利用MM-VTON模型从纯噪声中逐渐估计得到去噪版本的虚拟试衣结果，并输出虚拟试衣结果图。

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