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！

申请/专利权人：杭州造物云技术有限公司;北京服装学院

摘要：本发明涉及服饰设计技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的服饰设计方法、装置、介质及设备，包括：根据基础服饰图像和用户提供的目标服饰属性向量进行图像重构，获取到参考服饰图像，根据基础服饰图像对应的第一服饰属性向量、参考服饰图像对应的第二服饰属性向量和目标服饰属性向量，获取到图像重构损失，对图像重构模型进行训练，以训练好的图像重构模型输出的参考服饰图像作为目标服饰图像，通过服饰属性和图像相结合的方式，提高融合特征向量的表征能力，并且可以在满足用户自定义的服饰属性的前提下进行服饰生成，提高了人工智能模型进行服饰设计的灵活性。

主权项：1.一种基于人工智能的服饰设计方法，其特征在于，所述基于人工智能的服饰设计方法包括如下步骤：S101，获取用户提供的目标服饰属性向量，其中，所述目标服饰属性向量包括M个对应服饰部位的目标服饰属性子向量，所述目标服饰属性子向量包括对应的服饰部位、N个服饰属性以及每个服饰属性对应的目标属性值，M和N均为正整数；S102，将基础服饰图像和所述目标服饰属性向量输入至训练好的服饰特征提取模型中，获取到融合特征向量，其中，所述融合特征向量用来表征所述基础服饰图像中图像信息和所述目标服饰属性向量中文本信息的融合信息；S103，将所述融合特征向量输入至图像重构模型中，获取到参考服饰图像；S104，将所述基础服饰图像和预设的基础服饰属性向量输入至属性预测模型中，获取到第一服饰属性向量，其中，所述基础服饰属性向量包括M个对应服饰部位的基础服饰属性子向量，所述基础服饰属性子向量包括对应的服饰部位、N个服饰属性以及每个服饰属性对应的基础属性值；S105，将所述参考服饰图像和所述基础服饰属性向量输入至所述属性预测模型中，获取到第二服饰属性向量；S106，根据所述第一服饰属性向量、所述第二服饰属性向量和所述目标服饰属性向量，获取到图像重构损失；S107，根据所述图像重构损失，对所述图像重构模型的参数进行更新，直至所述图像重构损失收敛，获取到训练好的图像重构模型；S108，将所述融合特征向量输入至所述训练好的图像重构模型中，获取到目标服饰图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州造物云技术有限公司 北京服装学院 一种基于人工智能的服饰设计方法、装置、介质及设备