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镜中霓裳

虚拟试衣,风格迁移,线稿上色,机器学习,生成对抗网络

A. 普通高校组-应用类 > A1组：文化创意（文化+科技融合、艺术+科技融合等）

镜中霓裳——传统服饰风格迁移虚拟试衣系统摘要

服饰是人类生活的必需品。传统服饰图纹丰富多彩，是中国传统服饰文化重要的组成部分。然而，当前对中国传统服饰图纹的数字化模拟与再编辑的研究并不多。



随着人工智能、深度学习技术的快速发展，以线稿图像上色、风格迁移以及虚拟试衣技术为框架，实现服饰图纹数字化模拟与再编辑，将会促进中国传统服饰文化的保护和传承。 多年来随着计算机视觉技术的飞速发展，图像上色技术出现线稿图像上色分支，旨在实现计算机对线稿图像实现智能上色。风格迁移技术是将目标图像的风格迁移至内容图像，且不破坏原有内容构成。近年来可以应用的领域不断增加，逐渐在电影 、美化滤镜等领域取得成就。随着越来越多的消费者选择线上购物以及电商的日益壮大，虚拟试衣技术应运而生。虚拟试衣技术早先基于计算机图形学，随着技术的进步，逐步引入了深度学习算法，大大减少了消耗。该领域也成为研究人员关注的热点。 基于以上背景，图像上色技术、风格迁移技术和虚拟试衣技术分属领域虽存在差异，但将三种技术进行综合可以极大地丰富应用领域。虽然三种技术不断更新，但仍存在一些可以进行优化的细节。



为了设计并实现一个交互式的面向传统服饰的图纹风格迁移及编辑软件系统，首先研究基于改进的条件生成对抗网络的图纹线稿上色算法，以减少颜色溢出；然后实现基于改进的卷积神经网络的服饰图纹风格迁移算法，保留服饰图纹的上色方案的同时获得服饰针织纹理特征；最后得出基于Kinect的布料模拟虚拟试衣算法，实现体验感较好的3D虚拟试衣，完成传统服饰的成衣展示。



面向传统服饰的图纹风格迁移及编辑软件系统包含线稿上色、图纹风格迁移和虚拟试衣三个模块。系统功能依托于基于改进的条件生成对抗网络的图纹线稿上色方法、基于改进的卷积神经网络的图纹风格迁移方法以及基于特征保留的虚拟试衣方法。通过该系统，用户输入手绘的图纹线稿，进行颜色编辑；根据用户绘制的结果，实时生成对应的彩色图纹图像；选定服饰纹理后，进行服饰纹理迁移，实时生成具有服饰纹理的彩色图纹图像。最后输入用户的姿势形态，完成虚拟试衣操作。



传统服饰风格迁移虚拟试衣软件系统搭建环境如下，系统硬件设备包括计算机和输入输出设备。计算机硬件环境包括：Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU @ 2.10GHz的CPU (2个处理器)，NVIDIA GeForce RTX2080的显卡配置，32GB的内存，系统软件环境包括：开发工具为pycharm2020，开发语言为python，运行环境为Python3.6、TensorFlow-GPU2.1和Anaconda3。操作系统设置为Windows10。