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题名基于AIGC技术的民族服饰设计研究——以畲族为例
被引量：3
- 1
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作者
吴海鸣
陈敬玉
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地
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出处
《丝绸》
CAS
北大核心
2025年第1期20-29,共10页
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基金
浙江省哲学社会科学年度课题项目(22NDJC077YB)
浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)项目(2024R406B073)。
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文摘
民族服饰的当代创新需要在创作过程中寻求民族传统与现代审美的最佳平衡点,生成式人工智能(AIGC)技术的出现为民族服饰的当代设计应用提供了新的路径和方法。文章通过分析目前人工智能技术在民族服饰生成过程中遇到的问题,提出基于专属资源库模型训练的方法并以畲族服饰为例进行实验。实验表明,通过对畲族资源库中的服饰样本进行品类归纳和图像标注进行专属模型的训练,可以使被训练的模型理解、学习到资源库样本中畲族服饰的特征,进而使生成的内容具有畲族服饰风格的图像。通过这一实验,展示了人工智能技术给民族服饰创新设计带来的全新思路和方法,旨在建立一条民族服饰设计与AIGC技术相结合的创新实践路径,通过AIGC技术能促进民族服饰设计的创新性发展和创造性转化。
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关键词
AIGC
民族服饰
辅助设计
畲族
Stable
Diffusion
Low-Rank
Adaptation
CHECKPOINTS
-
Keywords
AIGC
ethnic clothing
assisted design
the She ethnic group
Stable Diffusion
Low-Rank Adaptation
Checkpoints
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分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名传统纹样的数智生成与创新设计应用
- 2
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作者
吴思熠
闫竞文
陆垠蕾
徐平华
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地(浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心)
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《针织工业》
北大核心
2025年第3期61-66,共6页
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基金
国家社科基金后期资助项目(23FYSB044)
浙江省哲学社会科学规划交叉学科及冷门“绝学”课题(24LMJX09YB)
+4 种基金
浙江省重点研发计划项目(2024C01210)
浙江理工大学基本科研业务费项目(24076109-Y)
浙江理工大学研究生教育教学改革研究项目(YJG-Z202301)
浙江省研究生教育学会科研项目(2023-012)
2024年省教育厅一般科研项目(Y202457108)。
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文摘
数智时代浪潮下,中国传统纹样的数字传承与创新迎来新机遇。文章旨在探讨利用人工智能技术实现对传统纹样的活化与创新设计。以宝相花纹样为研究对象,剖析其基本形态与结构特征,构建模型训练专用数据集;借助Stable Diffusion WebUI平台,利用LoRA模块进行专有模型训练,生成近似风格的纹样。结果表明,基于LoRA模型训练出的宝相花纹样风格近似,形式统一性强,生成效率高。在此基础上,围绕针织服装服饰等产品进行创新设计实践,为数智时尚设计中纹样创新应用提供一般范式。
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关键词
传统纹样
Stable
Diffusion
LoRA
人工智能
创新设计
-
Keywords
Traditional Pattern
Stable Diffusion
LoRA
Artificial Intelligence
Innovative Design
-
分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
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题名宝相花纹样参数化建模与衍生设计研究
- 3
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作者
吴思熠
高松
罗芊芊
吕萧羽
张素雅
徐平华
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机构
浙江理工大学服装学院
温州技师学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期98-105,共8页
-
基金
国家社科基金后期资助项目(23FYSB044)
浙江省哲学社会科学规划交叉学科及冷门“绝学”课题(24LMJX09YB)
+3 种基金
浙江省重点研发计划项目(2024C01210)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202457108)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047)
浙江理工大学基本科研业务费项目(24076109-Y)。
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文摘
传统经典纹样的数字活化,可为当代时尚设计注入文化内涵并赋予其独特的艺术魅力。为实现经典纹样形制的衍变与创新,提出了基准纹样参数化模型构建与形态衍生方案。以宝相花纹样为范例,首先在对其文化内涵与形制特征分析的基础上,解构其秩序规则,析出若干独立图元;然后利用参数化建模插件,以模块化形式分解图元参数,组合构建基准纹样,打造一体式联动数据链;最后通过设置、调节参数,实现不同形制纹样的自动生成。相较于传统设计模式,该方案可快速实现结构约束下的差异化图案衍生,活化出多样的肌理构成和表现形式,为数智时尚创新设计提供一种便捷、有效的设计范式。
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关键词
宝相花纹样
参数化
衍生设计
建模
结构约束
-
Keywords
baoxiang flower pattern
parameterization
derivative design
modeling
structural constrain
-
分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
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题名民族服饰意象色彩智能迁移设计研究
被引量：2
- 4
-
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作者
徐明慧
罗芊芊
石文慧
徐平华
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机构
卓尚服饰(杭州)有限公司
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心
浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《针织工业》
北大核心
2023年第12期92-97,共6页
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基金
浙江省哲学社会科学规划课题(24LMJX09YB)
浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2023QN092)
+4 种基金
浙江省研究生教育学会科研项目(2023-012)
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2023029)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(22076215-Y)
浙江理工大学优秀研究生学位论文培育基金(LW-YP2021053,LW-YP2022054,LW-YP2022055)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047)。
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文摘
文章以5个典型民族服饰为实证研究对象,利用图像分析技术,自适应提取序列场景意象色彩,融合多维特征构建色彩网络关系模型;结合待配色对象形态特征,以和谐论为指导,实现基于意象色彩的纹样自动配色。试验部分在解析民族服饰设色形态的基础上,以色序、同类、对比及综合配色法则,自动生成了多类型纹样的风格迁移赋色。该方法的实施提升了设计决策效能,为当代时尚创意与智慧设计提供了参考解决方案。
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关键词
民族服饰
意象色彩
色彩解析
自动配色
迁移设计
纹样
-
Keywords
National Costume
Symbol Color
Color Analysis
Automatic Color Matching
Transfer Design
Pattern
-
分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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题名基于蝴蝶呈色规则的纺织品图案再生设计
被引量：1
- 5
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作者
黄舒敏
罗芊芊
曹竟文
吴卓俊
林瑞冰
徐平华
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地
丝绸文化传承与产品设计数字化技术重点实验室
-
出处
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
2024年第1期104-110,共7页
-
基金
国家社科基金后期资助项目(23FYSB044)
浙江省哲学社会科学规划交叉学科课题(24LMJX09YB)
+3 种基金
浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2023QN092)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047、202210338019)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2023R406072)
2022年浙江理工大学本科生科研创新计划重点项目(2022-18)。
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文摘
蝶翼色彩娇艳华美、醒目多变,是纺织品图案仿生设计的重要灵感来源。为具象化表述不同类别蝴蝶的呈色特点,解析其色彩组合规则,以图谱方式描绘色彩构成,并应用到当代纺织品设计当中,选取5类不同呈色风格的蝴蝶图像,利用颜色聚类算法提取出颜色占比、颜色距离、节点共现率等关键指标,构建蝴蝶呈色关系图谱,以可视化的方式呈现不同类别蝴蝶的配色形式。实证分析与再生设计部分分别对5类典型蝴蝶,共计100幅样本图像颜色进行提取和分析,依据其呈色规则,复用至线稿纹样当中,形成近似蝴蝶呈色风格的纺织品图案,并在服装、家纺等产品中进行映射和虚拟展示。该方法能够对生物呈色进行量化,为时尚产品意象色彩的提取和应用提供了参考方案。
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关键词
颜色聚类
蝴蝶
色彩
风格
关系图谱
-
Keywords
color clustering
butterfly
color
style
relationship map
-
分类号
TS941.2
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于工艺相似性的衬衣部件模块族构建
- 6
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作者
盛锡彬
赵崧灵
顾冰菲
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期170-176,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61702461)
中国纺织工业联合会应用基础研究项目(J202007)
+1 种基金
浙江省哲学社会科学规划艺术学课题资助项目(24NDJC171YB)
浙江理工大学科研业务费专项资金资助项目(24076114Y)。
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文摘
为建立服装生产标准工时预测模型,实现混合款式的模块化生产编排优化,提出了基于衬衣部件工艺相似性的生产工艺模块族构建方法。以550款典型衬衫款式为例,根据服装结构及裁片种类,整理各部件造型及加工种类差异,建立相关数据集。从生产角度将衬衣部件生产工艺划分为42个模块并进行编码,结合31种工艺类型构建“模块-工艺”结构矩阵,通过基于等价关系的模糊聚类及F-统计量,最终确定11类衬衣模块族。聚类结果经过验证基本符合实际生产情况,且同一模块族工序加工工艺基本类似。该研究理论可推广到成本核算、工资发放、质量评估等方面,可为服装生产编排、工期预测等提供一定的参考。
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关键词
衬衫
款式
工艺相似性
模糊聚类
模块族
模块化生产
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Keywords
shirt
clothing style
process similarity
fuzzy clustering
module group
modularization production
-
分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
-
-
题名基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法
- 7
-
-
作者
葛苏敏
林瑞冰
徐平华
吴思熠
罗芊芊
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
-
出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期214-220,共7页
-
基金
浙江省哲学社会科学规划交叉学科课题资助项目(24LMJX09YB)
浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2023QN092)
+2 种基金
浙江省研究生教育学会科研项目(2023-012)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2023R406072)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047,202210338019)。
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文摘
为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的快速拟合与尺寸测量,以此方式构建头部样本数据集。通过数据聚类,将65个样本划分成12类,使用三维建模软件绘制出适合个体头、颈、肩部尺寸需求,满足仰、侧睡姿需求的曲面枕。实验得到12种曲面枕关键尺寸参数,包括侧卧区域高度、仰卧贴合区域曲线峰值和谷值。该方法进一步扩展了曲面枕形态适应性,为曲面枕定制提供分类方法参考。
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关键词
机器视觉
曲面枕
个性化定制
神经网络
轮廓提取
-
Keywords
machine vision
curved surface pillow
personalized customization
neural network
contour extraction
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分类号
TS107.7
[轻工技术与工程—纺织工程]
-
-
题名基于GPQ半监督神经网络的织物图像检索
- 8
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作者
熊枫情
罗芊芊
蒋汶秦
吕萧羽
徐平华
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心
浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2024年第1期42-48,共7页
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基金
浙江省哲学社会科学规划交叉学科课题(24LMJX09YB)
浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2023QN092)
+1 种基金
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2023029)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047,202210338019)。
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文摘
为提升织物图像检索的准确性,采用改进的广义产品量化(generalized product quantization, GPQ)半监督神经网络实现弱纹理织物图像的检索。通过CLAHE方法增强织物图像纹理,加强底层纹理特征,以降低深度学习特征过拟合的概率。利用GPQ框架中产品量化、基于余弦相似性分类器和子空间极小最大熵损失计算,对提取的特征向量进行归一化,寻找最相似织物图像。实验中采用的织物数据集包含了12类不同纹理形式的织物试样,共计1 800幅图像。分别对比了基于颜色直方图的词袋模型、尺寸不变特征变换模型、最近邻和优化产品量化算法。结果表明:改进的GPQ半监督神经网络方法的平均精度均值达到89.47%,检索性能最优。该方法能批量、低成本检索出相似织物图像,提高织物图像检索的准确性。
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关键词
织物图像
神经网络
图像增强
深度学习
图像检索
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Keywords
fabric image
neural networks
image enhancement
deep learning
image retrieval
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分类号
TS107.4
[轻工技术与工程—纺织工程]
-
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题名复杂背景图像中人体轮廓的自动提取
- 9
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作者
林瑞冰
罗芊芊
葛苏敏
吴卓俊
徐平华
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机构
浙江理工大学服装学院
浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江理工大学数智风格与创意设计研究中心
丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室
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出处
《北京服装学院学报（自然科学版）》
CAS
2024年第2期104-110,共7页
-
基金
浙江省哲学社会科学规划交叉学科及冷门“绝学”课题(24LMJX09YB)
浙江省重点研发计划项目(2024C01210)
+3 种基金
浙江省研究生教育学会科研项目(2023-012)
浙江理工大学基本科研业务费“科研发展专项”(24076109-Y)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(2023R406072)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310338047,202210338019)。
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文摘
为准确提取人体轮廓,提出基于MINet模型的复杂背景人体轮廓提取方法。拍摄正、侧面人体全身照并标注掩膜图,匹配不同的复杂背景,融合形成2860张多场景下的人像数据集。利用迁移学习机制,优化MINet显著目标检测模型,提取人体轮廓。分别对比了基于迁移学习的策略与原模型、U2Net显著目标检测模型、Mediapipe人体轮廓提取算法和传统阈值分割算法的人体轮廓提取效果。结果表明:基于迁移学习的MINet模型具有最优的人体轮廓提取性能,其准确率、精度、召回率和综合指标分别达到了0.998、0.987、0.992和0.990,人体轮廓提取效果与标注的掩模图最为近似。该方法能低成本、批量化、快速提取图像中的人体轮廓,为远程服装定制中的照片测量提供有效的技术方法。
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关键词
人体轮廓提取
MINet模型
人体尺寸测量
远程测体技术
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Keywords
human body silhouette extraction
MINet model
human body size measurement
remote body measurement technology
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分类号
TS941.17
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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