摘要：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。

摘要：文章选用3种不同色彩迁移算法,将蝴蝶的配色风格自动迁移至目标纹样中。将输出纹样与针织毛衫设计相结合,采用虚拟设计的形式呈现不同种类蝴蝶呈色风格。试验选取5类典型蝴蝶作为色彩参考源,对Reinhard、Welsh和Fast Neural Style(FNS)3种算法迁移效果进行对比发现,FNS算法生成图像色彩过渡自然、底色未受影响,与参考图像风格接近,色彩迁移平均耗时每张图片0.37s。该研究从蝴蝶图像中提炼色彩特征,为针织毛衫设计提供了新思路,对其他类型的服饰产品设计具有一定参考价值。

摘要：为提取更具视觉感知的服饰意象色彩,解析品牌服装设色形态,提出融合视觉显著性的颜色聚类算法。在对比不同视觉显著性算法效果的基础上,利用GLGOV显著算法设置K-means区域权重,对聚类色及其占服装总用色量的比例进行加权优化,并对3个品牌女装用色情况作实证分析。结果表明,Chanel中性色使用较多;Fendi用色量较均衡,各色彩占比差小于21%;Umawang整体色彩偏暗,灰棕色调占比大于70%。该方法能够快速生成系列服饰图像色彩解析模型,为品牌服饰色彩管理和设计提供方法。

摘要：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。