- 专利标题: 基于条件自编码器的共享体型特征空间学习方法
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申请号: CN202110159774.9申请日: 2021-02-05
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公开(公告)号: CN112907710B公开(公告)日: 2023-08-29
- 发明人: 石敏 , 魏育坤 , 毛天露
- 申请人: 华北电力大学
- 申请人地址: 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 专利权人: 华北电力大学
- 当前专利权人: 华北电力大学
- 当前专利权人地址: 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
- 代理机构: 北京众合诚成知识产权代理有限公司
- 代理商 史双元
- 主分类号: G06T13/80
- IPC分类号: G06T13/80 ; G06V10/764 ; G06V10/74 ; G06V10/82 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了属于服装动画技术领域的基于条件自编码器的共享体型特征空间学习方法。包括:步骤1:通过物理模拟方式将不同款式的服装样板穿着到标模及非标模人体上,形成标模试穿及非标模试穿的服装实例,使用变形梯度表示同款服装从标模到非标模体型下服装实例间的变形映射,然后将不同款式服装的变形矩阵对齐为同一维度;步骤2:借助条件自编码器学习共享体型特征空间,将人体体型与服装款式进行解耦,隐式消除由服装款式信息引起的服装形变,进而求出款式无关的服装形变矩阵;步骤3:将得到的服装形变用于标模到非标模的服装款式迁移,生成的服装模型在贴合目标体型人体的情况下保留了源体型下服装模型的款式设计。
公开/授权文献
- CN112907710A 基于条件自编码器的共享体型特征空间学习方法 公开/授权日:2021-06-04