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人工智能辅助服装设计 | Mixlab论文带读
Original
Chauncy Guo
无界社区mixlab
2022-06-06
收录于合集 #MIX+人工智能
118个
人工智能辅助服装设计
AI Assisted Apparel Design
《AI Assisted Apparel Design》
作者提出了
2
种辅助服装设计的方法:
风格融合、风格迁移。
风格融合
风格融合,类似于maskrcnn。
先把服装进行分割,然后再组合,尝试重建,形成新的风格。
服装创意设计助理平台流程示意图
设计师可以选择多件服装,将多种服装的风格合并。
AI助手将输入服装的不同组成部分进行检测分段,并通过组合各个分段生成新的设计。
服装风格-合并算法流程
风格-合并算法流程
:
1、设计师选择服装图像(A)和(B)
2、训练后的分割模型生成不同的分量作为掩码。在本例中,(C)包含轮廓蒙版,(D)包含右袖蒙版。
3、图像重建算法选择这两个掩码并生成中间输出(E)。
4、(E)被作为下一步骤的输入,并且(F)是来自(E)的轮廓掩模,(G)是(B)左袖子的蒙版。
5、(F)和(G)组合以产生最终输出(H)。
此过程迭代运行以
选择多件服装和多个蒙版
以生成大量的变体。
风格迁移
另一种风格迁移的方法则是通过应用不同的样式、颜色和图案来生成服装的多个定制。
服装风格转换算法流程
风格转换算法流程:
1、设计者从服装风格合并中选择生成的图像作为内容图像(A)
2、基于主题(B)选择喜欢的风格图像(C)
3、合并
多种风格变换
设计师可以选择多个流行的
主题
或
款式
来获得灵感,并组合出不同的变化
→
论文自:
https://arxiv.org/pdf/2007.04950.pdf
扩展思考
1、可以使用基于生成性对抗网络(GAN)的模型来生成随机化的高质量图像。
2、可以结合不同风格的服装销售数据构建分析算法,来预测不同色彩、样式组合的服装带来的销量。
人类-人工智能协作工具,有助于
弥合人类创造力和机器效率之间的差距
。
而设计师可以利用人工智能从现有的设计中获得灵感,并自动生成高质量的设计。
# 一切皆可设计。
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