基于改进深度学习模型的高精度服装样板自动生成

作     者：黄小源 侯珏 杨阳 刘正 HUANG Xiaoyuan;HOU Jue;YANG Yang;LIU Zheng

作者机构：浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)浙江杭州310018 浙江理工大学服装学院浙江杭州310018 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浙江杭州310018 浙江理工大学国际时装技术学院浙江杭州310018 

基　　金：浙江省科技重点研发计划项目(2023C03181) 嘉兴市重点研发计划项目(2023BZ10009) 

出 版 物：《纺织学报》 (Journal of Textile Research)

年 卷 期：2025年第46卷第2期

页      码：236-243页

摘      要：针对三维服装转换成二维样板过程缺乏考虑服装专业知识,导致样板精度差而无法直接应用的问题,提出一种基于深度学习和专家知识相结合的三维服装高精度样板的自动生成方法。首先,通过添加三次和四次贝塞尔曲线以及直角化约束改进服装样板数据集生成器,生成专业高精度样板和三维服装模型数据集;设置边缘损失改进二维样板生成的深度学习混合框架模型,再结合服装结构设计专家知识对生成样板的边缘细节进行优化;最后采用物理模拟和现实扫描三维服装模型进行实例验证。结果表明:改进后的模型在预测样板形状、样板位置、边数准确率等评价指标上均有显著提高,在测试集上样板形状的均方误差降至1.59 cm,精度符合服装相应部位的公允差范围,且对物理模拟和真实扫描的三维服装样板预测具有较好的吻合度,为专业服装样板自动生成提供了有效途径。

主 题 词：三维服装 样板生成 专家知识 深度学习 服装数字化建模 

学科分类：0821[工学-兵器类] 08[工学] 082104[082104] 

核心收录：

D　O　I：10.13475/j.fzxb.20240906201

馆 藏 号：203157566...