基于二维简约线条合成图的三维服装建模数据
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魔芯(湖州)科技有限公司
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2024-07-26 14:03:43
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通过图像处理算法合成的二维简约线条图数据,利用深度生成模型进行训练,算法可以根据用户绘制的线条生成相应的三维服装模型。这一数据用于代替人工绘制的线条图进行神经网络算法训练,解决人工制造数据的高成本、耗时长的问题。算法适用于服装设计、虚拟试衣和时尚行业等领域,用户能够通过简单的二维线条绘制快速创建复杂的三维服装模型,从而大幅提升设计效率和创作灵感,解决传统服装建模过程中耗时长、操作复杂的问题。
在移动触控设备上绘制线条图,通过算法解析并生成对应的三维服装模型,可用于时尚设计、虚拟试衣和电子商务。具体过程如下:(1)数据收集:使用相关渲染软件,在50个随机相机视点下渲染三维服装的RGB投影图。(2)数据处理:应用高斯模糊、图像二值化和Canny算子等图像处理算法,生成二维简约线条合成图。然后,使用图像编码器提取特征,公式为F_lines = Encoder_lines(Image_lines),其中,F_lines表示二维简约线条合成图特征向量,Encoder_lines表示图像编码器,Image_lines表示二维简约线条合成图。(3)模型构建:使用二维简约线条合成图特征向量为自变量,三维服装网格作为因变量,设计并搭建深度生成模型。通过以下公式提取三维服装网格:Mesh = Decoder_lines(F_lines),其中,Mesh表示三维服装网格,Decoder_lines为深度生成模型。最后使用平均FID(Frechet Inception Distance)和平均IoU(Intersection over Union)评估整体生成模型的质量。
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