申请/专利权人：浙江大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876074A

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F3/04815;G06V40/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于稠密特征和扩散模型的虚拟试穿方法，包括：爬取模特试衣图片数据；对所述模特试衣图片数据进行数据处理；对所述训练数据进行清洗；将所述训练数据构建为用于供模型逐批调用的数据集；提取衣服特征，并将所述衣服特征融入Stablediffusion；提取人体姿态特征，并将所述人体姿态特征融入Stablediffusion；分两阶段对模型进行训练。本发明的有益效果是：本发明可以只输入衣服和指定人体姿态，利用stablediffusion从海量数据中学习的优势来自动生成符合数据分布的人脸。

主权项：1.一种基于稠密特征和扩散模型的虚拟试穿方法，其特征在于，包括：步骤1、爬取模特试衣图片数据；所述模特试衣图片数据包括衣服平铺图和模特图；步骤2、对所述模特试衣图片数据进行数据处理；步骤3、对所述训练数据进行清洗；步骤4、将所述训练数据构建为用于供模型逐批调用的数据集；步骤5、提取衣服特征，并将所述衣服特征融入Stablediffusion；步骤6、提取人体姿态特征，并将所述人体姿态特征融入Stablediffusion；步骤7、分两阶段对模型进行训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于稠密特征和扩散模型的虚拟试穿方法

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