一种改进的CycleGAN图像风格迁移算法

针对目前生成对抗网络的图像风格迁移效果存在细节丢失、图像真实性有待提高等问题,提出了一种改进的CycleGAN网络模型,使用U-Net代替原来的ResNet网络,以更好地保留图像细节和结构;在生成器和判别器中融入自注意力机制,进一步提升对重要细节的关注和重建能力,产生更逼真细腻的迁移效果。消融实验结果表明,该算法有效改善了风格迁移过程中细节丢失等问题,生成图像具有更好的视觉效果和真实感。     

图案设计对于塑造服装风格的研究分析

从设计学、美学等角度探讨分析图案设计对于塑造服装风格的作用,通过对比分析来论述不同类型的图案设计是塑造服装风格的重要因素,文章论述了图案的种类、图案的色彩、图案的工艺手法、图案的构图形式以及图案运用在服装设计中的位置和大小等因素的选择对于服装风格的影响.     

论混搭服装风格的艺术表现价值

混搭风潮在近几年服装秀场上一直占有一席之地,作为服装艺术的一种表现形式,它具有独特的审美视角和艺术感染力。正是基于混搭所具有的无限可能性,赋予了服装形象本身更丰富的搭配需求和视觉欣赏性,从而开拓了服装风格多形式、多层次的立体式架构模式。     

基于CycleGAN算法的迷彩服装图案设计方法研究北大核心CSCD

伪装是军事侦察的重要防护手段之一,然而,传统的迷彩图像生成方法不能实现端到端生成。本文采用循环一致性生成对抗(Cycle generative adversarial network, CycleGAN)算法实现迷彩图像生成,既保留原始图片的特征,又能实现端到端的生成。自行搜集并建立环境和迷彩图片库。利用CycleGAN算法的循环对抗博弈思想,训练生成和判别模型,在训练过程中,借助损失函数激励实现背景图像与迷彩图像的一一映射,将生成图像输入判别模型进行辨别,并将结果进行反馈。与DRIT、MUNIT模型生成的图像相比,CycleGAN算法生成的图像在色彩、纹理和边缘接近背景图像,呈现出良好的伪装效果,从而验证了实验方案的有效性,为服装智能图案设计生成提供了新思路。     

基于生成对抗网络的服装图像生成研究进展

生成式人工智能正逐步运用在服装零售、电子商务、趋势预测、虚拟现实以及增强现实等服装产业技术中,并广泛覆盖相关品类的服务与产品。深度学习领域,图像生成模型主要包括深度信念网络(DBN)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)。文章围绕GAN研究前沿对其变体发展进行分类梳理,将应用于服装领域最为广泛的条件生成对抗网络(CGAN)在Text-to-Image、Image-to-Image、Image-to-Video中的相关研究成果加以介绍,并分析其优化历程、优缺点以及适用类型;列举GAN在服装图像生成中的具体应用,包括服装横幅广告自动生成、个性化服装推荐与生成、服装与图案设计、虚拟试衣;最后针对服装图像生成研究挑战作出总结。研究认为,未来可在多模态生成模型研发、大规模时尚服装数据集构建、服装生成客观评估指标的3个方向展开研究。     

基于风格迁移的虚拟试穿研究

针对现有方法无法满足为用户设计个性化服装的同时呈现出试穿效果的问题,提出一种结合风格迁移的虚拟试穿方法。首先通过语义分割算法对用户图像和服装图像进行处理以指导虚拟试穿合成,利用ALIAS归一化保留服装的细节;其次利用VGG19网络分别提取内容图像和风格图像的特征,将符合用户个性化审美的图像风格化;最后利用纹理编码器提取风格化图像的特征,并将其迁移到用户图像的服装区域,实现符合用户需求的个性化试衣效果。实验结果表明,基于风格迁移的虚拟试穿方法可以让用户直观看到个性化服装的上身效果,为以消费者决策为导向的交互式智能服装试穿平台的开发提供思路。     

混搭风格在家具设计中的应用

随着人们生活的多元化发展,个性化的需求不断增加,在时装界流行的混搭风格也逐渐延伸到了家具设计的领域之中。通过对色彩、功能、风格、材料的混搭,家具设计呈现出了多姿多彩的效果,深受年轻人的喜爱,同时这种混搭风格也掀起了一股新的家具设计热潮。     

基于服装风格的款式相似度算法

为准确计算服装图像之间的相似度,从而满足更多用户通过搜索服装搭配图像来购买相似服装的跨场景需求,研究了服装风格的影响因素,并以服装风格的量化标准为基础,构建了服装款式的风格特征模型,进一步分析了现有服装属性识别算法的不足,实现了基于深度学习的款式风格特征识别,通过构建融合迁移学习的残差网络模型,刻画出服装在款式上的风格特征。实验结果表明:模型在服装款式风格特征上的精确度接近90%,准确度达到了80%;相对于传统的图像相似度计算方法,基于服装款式风格的图像相似度计算,准确率和可解释性更高,也为服装个性化推荐提供了新的思路。     

AI在服装图案设计中的应用研究

文章旨在通过利用深度学习和生成模型等技术,实现创新、个性化和高质量的图案生成。主要探索了数据质量和多样性、模型泛化能力、用户主观评价等方面带来的挑战,并提出了改进模型和方法的潜在解决方案。未来的发展方向包括提高生成图案的精准度和逼真度,引入实时反馈和用户参与,增强模型的可解释性和可控性,以及面向可持续发展的图案设计。这些研究将推动服装图案设计领域的创新,提高用户体验和满意度,并为服装行业带来更多商业化和个性化定制的机会与可能性。     

从服装的风格谈女装结构设计的方法

服装的风格特点首先是由服装的造型所引起的,造型则离不开结构设计。本文从女装成衣的角度,论述了与不同风格特点相对应的结构设计方法的运用。     

混搭风格在现代家具设计中的应用

当今社会的快速发展,使得艺术、文化形式变得更加丰富,设计思想也逐渐趋于多元化,而混搭风格以其差异性与矛盾性共存的特点,在众多艺术风格中脱颖而出,创造出新的艺术美感。混搭风格逐渐被应用于室内设计、家居设计等方面,为设计师提供更多的融合的灵感。尤其是混搭风格在一些现代家具设计中的应用更是精妙,突破了传统家具设计的局限,为家具设计带来了更多可能。文章从当前的时代背景出发,立足人们对现代家具设计的需求,阐述混搭的概念与含义,从家具设计中的色彩、材料、风格、功能四个方面探析混搭风格在现代家具设计中的具体应用,对当前混搭风格的应用前景进行总结与思考,展望未来设计的更多可能性与发展方向。     

几何图案对针织服装风格的影响研究

几何图案无疑是毛衫最丰富的语言。她给了毛衫多种表情。使得针织服装的风格更加多元化,更具有生命力和艺术感染力。几何图案搅动推动着针织时尚界的各种时尚风潮：波西米亚、运动风格、欧谱风格、民族主义装饰等等。几何图案与针织服装的工艺特色完美结合,给人更大的想象空间。     

服装廓形与款式设计

协调处理好服装廓形与款式设计的关系是完成服装造型设计的一个重要任务。以服装廓形为服装造型设计的本源,以服装款式的设计来丰富、支撑服装的廓形,进而达到整体造型风格的统一和谐。此外,关注流行时尚在其关系中的体现及其引起的变化,也是必不可少的。     

未来主义风格服装探析

未来主义风格代表了人们对未来的探索和想象,展示出了人们拥抱新事物的积极态度。未来主义风格服装主张创新,提倡打破常规思维,不断探索新生事物。在材料上跳出传统服装面料的局限,热衷使用新材料、新技术;在设计上主张打破常规,推崇新颖独特的设计;在风格上体现出科技感、时代感的特点,极大地拓宽了服装设计的思路。未来主义风格服装不仅为人们带来艺术上的享受,还代表了人们对当下社会、对人类与世界关系的反思。     

人工智能技术在纺织服装图案设计领域的应用

文章介绍了人工智能技术在纺织服装图案设计领域的应用现状和发展趋势,分析了人工智能技术在提高纺织服装图案设计效率和质量方面的优势,以及在算法、技术、数据等方面面临的挑战。文章以中国纺织信息中心基于GAN和扩散模型等不同模型生成的纺织服装图案设计平台为例,展示了其在流行趋势预测、品牌合作、个性化定制等方面的应用效果。     

针织面料性能对服装款式和装饰工艺设计的影响

掌握和了解针织面料性能以及它对服装款式和装饰工艺设计产生的影响，可以帮助我们在针织服装款式和装饰设计中扬长避短，使设计更合理、更正确，赋予针织服装独特的设计风格。     

弹性面料的外观效果与服装风格设计

论述了弹性面料不同的外观效果所适合的服装风格的设计方法。弹性面料不同的外观效果所表现的风格与服装风格的设计应统一，     

试论基于服装的面料风格设计

围绕基于服装的纺织面料设计主题,探讨了服装与面料发展的互动关系,指出面料设计的理念要适应服装社会文化的进步,面料生产的技术要满足服装消费变革的需求。创新思维是面料进步的原动力,创造设计是服装面料成功的法宝。服装面料的创新与进步是服装创新与升级的最重要物质支撑,服装面料的进步加速了服装的流行和消费革命。同时,服装的变革进步也推进了面料的升级与进步。     

针织服装民族化设计浅析

文中通过对民族传统文化特征的介绍,分析了针织服装民族化设计的采集源泉;从针织服装的内、外轮廓款式造型,色彩运用及图案设计等三方面阐述了关于针织服装民族化设计的思路.     

Brand Study——传递“服装风格”

今天的服饰文化研究．已经呈现出多层面．多角度的倾向。对服装风格的研究便是服饰文化研究趋势的一种结果。最近媒体所进行的关于品牌建设的讨论．再一次说明风格研究的对象，包括了从设计实践到实现产品市场价值的广阔领域。