【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种可编辑条件印花图像生成方法，属于图像生成领域。
技术介绍
1、花纹设计和印花设计是织物设计的重要环节。对于纺织与服装行业，高度的时尚性和时效性决定了进行花纹和印花设计需要尽可能地快速。传统的设计方法由设计师设计图案并通过设计织造方式等具现于织物上，周期长，人力时间成本大；使用人工智能辅助设计师对图案进行设计可以节省大量时间，根据具体任务要求快速将设计元素和风格融合，生成多种设计图案供设计师选择和修改。通常这种图像生成的方式由生成对抗网络（gan）或扩散模型实现。goodfellow等在《generative adversarial networks》中提出生成对抗网络理论（gan），通过生成器与辨别器相互促进的方式实现图片的生成，为图片风格转换提供新思路。radford等在《unsupervised representation learning with deepconvolutional generative adversarial net works》中提出深度卷积生成对抗网络（dcgan）之后，端到端的图像翻译这个框架便被提出，并不断发展。mirza等的《conditionalgenerative adversarial nets》在gan的基础上提出了带有条件约束的cgan网络，可以通过条件信息引导模型生成。
2、如果输入为设计图进行约束，需要生成指定的风格图像。这种方式通常称为图像翻译，主要分为三种类型：有监督、无监督和多领域生成。有监督的图像翻译通常由配对的图像组成数据集实现；无监督图
3、上述有监督的图像翻译和多领域的图像翻译只能解决一对一映射问题，而多领域翻译的情况无法解决。基于这个问题，choi等在《stargan: unified generativeadversarial networks for multi-domain image-to-image translation》中提出stargan，实现了单个网络中同时翻译不同领域的数据集，通过令判别器输出图像类别训练了网络的多领域翻译能力。虽然多领域图像的翻译框架可以保存源域图像的结构信息，但不能很好地迁移翻译图像的风格；因此sun等在《multimodal unsupervised image-to-image translation without independent style encoder》中提出了无需独立风格编码器的多模态无监督图像到图像转换（mnise-gan），增强了风格生成能力。huang等在《multimodal unsupervised image-to-image translation》中采用munit网络试图解耦图像翻译的过程；hu等人在《latent style:multi-style image transfer via latentstyle coding and skip connection》中认为，风格信息解耦后的代码是随机噪声，在原有的munit基础上加入自注意力和跳连结构，网络更注重全局和细节信息。
4、fang等在《triple-gan: progressive face aging with triple translationloss》中建立了生成器、判别器和分类器3个网络，通过分类器预测生成图像的标签，可生成多种不同的真实或非真实图像，可应用于印花的生成中。公开号为cn118628336a的中国专利公开了一种基于残差网络的图像风格迁移方法，使用多尺度变换mst一致的融合方式对刺绣和平面印花在隐空间进行融合并通过解码器实现图像重构；但是具有结构简单，约束性差，无法实现元素可编辑性的缺点。
5、张佳伟等在《基于扩散模型的印花图案生成方法设计》中虽然通过微调实现了印花图像的生成；但是没有元素可控性，微调模型并不能很好地理解印花及织物语义。
6、在公开号为cn102360399a的中国专利中公开了一种基于广义mandelbrot集的印花织物的图案生成方法，通过构造广义mandelbr本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
3.根据权利要求2所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，总损失函数L由四个不同作用的损失函数构成：
4.根据权利要求3所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第一损失函数L1的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第二损失函数L2的表达式为：
6.根据权利要求5所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第三损失函数L3的表达式为：
7.根据权利要求6所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第四损失函数L4的表达式为：
8.根据权利要求7所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，通过根据不同应用情景确定条件输入，在隐空间中对各个元素映射的高级特征进行计算和调整，通过解码器重构含有不同数目、不同风格的元素印花设计图像，通过随机分布的噪声输入生成不同
9.根据权利要求8所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，通过降采样提取出印花平面图像的各个元素不同的高级特征，通过多尺度特征提取和信息交流来捕捉印花平面图像中的不同尺度信息，解析不同印花平面图像特征对应的隐空间向量。
...【技术特征摘要】
1.一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
3.根据权利要求2所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，总损失函数l由四个不同作用的损失函数构成：
4.根据权利要求3所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第一损失函数l1的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第二损失函数l2的表达式为：
6.根据权利要求5所述的一种可编辑条件印花图像生成方法，其特征在于，所述第三损失函数l3的表达式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：王静安，王文聪，王涛，王梦蕾，高卫东，郭明瑞，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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