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基于大规模预训练文本图像模型的虚拟试穿方法
被引量：
3
1
作者
祖雅妮
张毅
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期99-106,共8页
现有的虚拟试穿技术需要用户提供人体图像和服装图像,且存在生成图像质量低、泛化性差等缺点。为了解决现有问题,文章提出了一种基于文本图像预训练模型的虚拟试穿方法。用户只需输入描述服装的文本,即可获取试穿效果。此外,通过编辑GAN...
现有的虚拟试穿技术需要用户提供人体图像和服装图像,且存在生成图像质量低、泛化性差等缺点。为了解决现有问题,文章提出了一种基于文本图像预训练模型的虚拟试穿方法。用户只需输入描述服装的文本,即可获取试穿效果。此外,通过编辑GAN-Inversion优化生成的隐向量,能够保障生成与输入图像质量上的一致性。定性实验结果表明,文章提出的方法能够有效地保留输入人体图像的特征,并生成与文本描述一致的服装。在定量实验中,该方法在语义信息、IoU和FID等评价指标上均优于现有方法。
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关键词
虚拟试穿
GAN-反转
预训练
模型
CLIP
GAN-编辑
文本图像模型
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职称材料
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
2
作者
丁博
张立宝
+1 位作者
秦健
何勇军
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3314-3323,共10页
目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法...
目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。
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关键词
3维
模型
分类
零样本
基于对比学习的
图像
-
文本
预训练
模型
语义描述性
文本
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职称材料
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
被引量：
3
3
作者
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用Dre...
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
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关键词
模型
微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-
图像
生成
模型
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职称材料
题名
基于大规模预训练文本图像模型的虚拟试穿方法
被引量：
3
1
作者
祖雅妮
张毅
机构
江南大学设计学院
出处
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期99-106,共8页
基金
教育部人文社会科学研究一般项目(21YJA760096)
中国非物质文化遗产传承人群研修研习培训计划项目(文非遗发[2017]2号)
江苏省社会科学基金立项一般项目(19WMB040)。
文摘
现有的虚拟试穿技术需要用户提供人体图像和服装图像,且存在生成图像质量低、泛化性差等缺点。为了解决现有问题,文章提出了一种基于文本图像预训练模型的虚拟试穿方法。用户只需输入描述服装的文本,即可获取试穿效果。此外,通过编辑GAN-Inversion优化生成的隐向量,能够保障生成与输入图像质量上的一致性。定性实验结果表明,文章提出的方法能够有效地保留输入人体图像的特征,并生成与文本描述一致的服装。在定量实验中,该方法在语义信息、IoU和FID等评价指标上均优于现有方法。
关键词
虚拟试穿
GAN-反转
预训练
模型
CLIP
GAN-编辑
文本图像模型
Keywords
virtual try-on
GAN-inversion
pre-training model
CLIP
GAN-editing
text-image model
分类号
TS941.2 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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职称材料
题名
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
2
作者
丁博
张立宝
秦健
何勇军
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算学部
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3314-3323,共10页
基金
国家自然科学基金(61673142)
黑龙江省自然科学基金(LH2022F029,JQ2019F002)。
文摘
目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。
关键词
3维
模型
分类
零样本
基于对比学习的
图像
-
文本
预训练
模型
语义描述性
文本
Keywords
3D shape classification
Zero-shot
Contrastive Language-Image Pre-training(CLIP)
Semantic descriptive text
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
被引量：
3
3
作者
纪乐福
王永江
李启正
机构
浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)
出处
《服装学报》
CAS
北大核心
2024年第5期433-442,共10页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202102654037)。
文摘
为推动传统文化引领下的现代纺织图案设计发展,提出了一种利用人工智能生成民族纺织图案的模型。以傣族织锦图案为例,对傣族织锦实物图案进行矢量化处理,为每张图片编写对应文本标签,并以此为训练集;选取适用于傣锦的预训练模型,使用DreamBooth方法微调现有的文本-图像模型。对模型训练效果进行分析,得出V1模型是一个具有良好拟合度和图像生成效果的文本-图像生成模型。
关键词
模型
微调
传统纺织图案
傣锦图案
DreamBooth方法
文本
-
图像
生成
模型
Keywords
model fine-tuning
traditional textile patterns
Dai brocade patterns
DreamBooth method
text-image genera-tion model
分类号
TS941.26 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大规模预训练文本图像模型的虚拟试穿方法
祖雅妮
张毅
《丝绸》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
丁博
张立宝
秦健
何勇军
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DreamBooth的傣锦图案人工智能生成模型
纪乐福
王永江
李启正
《服装学报》
CAS
北大核心
2024
3
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职称材料
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