CN116402580A - 基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，包括：获取用户登录信息；获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；根据服装版型指令，获取服装版型数据；根据服装纹样指令，获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，获取用户选择的服装纹样数据；根据服装面料指令，获取服装面料数据；根据纹样、面料和版型数据，生成服装款式模型及数据，再根据服装款式数据生产服装。本发明将AI技术与服装数字化技术相结合，实现了根据用户的需求自动生成满足用户需求的服装。
Description
技术领域
本发明涉及服装数据处理技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法和系统。
背景技术
随着老百姓生活水平的提高，普通消费者对服装个性化需求越来越强烈，但专人一对一私人定制服务的价格高昂，且无法即时呈现设计方案，设计师无法根据消费者的需求快速输出多种服装款式，消费者没有机会选择新颖的服装款式，对于与时尚潮流紧密相关的服装设计行业，这一技术难题仍是限制服务效果和体验的瓶颈，随着一些新兴的互联网在线定制模式的运用，暴露出更多新问题仍然困扰着设计师和消费者，现有技术中设计师仍难以在线快速响应客户的个性化需求，客户与设计师之间的沟通仍然受限于客户期待与款式输出之间的鸿沟，缺少有效的方法针对客户需求展示可视化和多样化的三维服装模型，并快速、低成本生产。
ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码以及论文等任务。故在服装设计领域，我们期待出现这样一种工具，能够理解学习用户的设计习惯，能根据用户表达的服装设计需求自动生成满足用户需求的服装款式，从而克服客户与设计师之间的沟通鸿沟。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法和系统，将AI技术与服装数字化技术相结合，实现了根据用户的需求自动生成满足用户需求的服装。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其包括：
获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型；
获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于指导服装生产的放码版服装款式数据。
优选的是，还包括：不同款式衣服批量化流水线生产系统根据放码版服装款式数据生产服装。
优选的是，若语义识别、语音识别或图片识别未得到服装面料指令，则于预置的服装面料数据库获取与所述标准版服装版型数据适配的服装面料数据以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装面料数据。
优选的是，生成放码版服装款式三维模型和放码版服装款式数据后，还包括：
获取修改指令，接收用户对放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点重新赋予的色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据。
优选的是，生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据后，还包括：
构建神经网络模型，以服装需求信息为输入数据，以新的放码版服装款式数据为标准结果进行反向传播，对构建的神经网络模型进行训练。
优选的是，获取用户登录信息后，于用户个人信息数据库中保存每次对神经网络模型训练后得到的模型参数，并于用户下次登录时，自动配置到神经网络模型中。
优选的是，所述放码版服装款式数据不仅包括服装面料数据、放码版服装版型所有裁片的二维点云数据和各个裁片的二维点云中每点的色值数据、放码版服装版型的三维点云数据，还包括放码版服装版型各个裁片的形状和尺寸，放码版服装版型裁片间的缝合关系数据及生产工艺数据。
优选的是，所述神经网络模型为扩散模型。
优选的是，所述AI图片生成器包括DALLE、Stable Diffusion、Midjourney、Craiyon、VQGAN+CLIP。
本发明还提供一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统，其包括：
用户登录模块，其用于获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型
信息获取模块，其用于获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
版型数据生成模块，其用于根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
纹样数据获取模块，其用于根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
面料数据获取模块，其用于根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
生产数据生成模块，其用于根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于服装生产的放码版服装款式数据。
本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现所述基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法。
本发明至少包括以下有益效果：将AI技术与服装数字化技术相结合，实现了根据用户的需求自动生成满足用户需求的服装款式三维模型，既克服了客户与设计师沟通鸿沟，又实现了服装款式的可视化展示，相比于现有的服装设计过程，更加高效，同时得到的放码版服装款式数据可以直接用于服装生产，大大加快了服装从设计到生产的效率，降低了由设计到生产的沟通成本，若进一步配合本司研发的不同款式衣服批量化流水线生产系统，可做到即销即产，完全无需人工传达生产信息，从设计至生产的过程完全无缝衔接，故而更加高质高效。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明所述基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法的流程图；
图2为本发明所述基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以下对发明实施例中涉及的部分词语进行说明，以便于本领域技术人员理解。
服装版型：包括服装整体造型，以及将服装拆解成各个裁片后，每个裁片的形状和裁片间的缝合关系；
标准版服装版型：是指与标准人体模型相匹配的服装版型，标准人体模型包括国标175-96-A的男性人体模型、国标165-84-A的女性人体模型和国标120-64的儿童人体模型；
服装款式：包括服装版型、纹样、面料；
纹样：包括服装上的图案和色彩。
如图1所示，本发明提供一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其包括：
S1、获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型；
本实施例中，用户个人信息数据库中预先保存有用户身体数据，用户登录后计算机可直接于用户个人信息数据库中获取用户身体数据；
用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型，基于用户量体数据生成用户人体模型的方法在“面向用户的虚拟三维试衣方法”(申请号为202211316075.1)的专利中有详细记载，此处不再赘述。
S2、获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
本实施例中，服装需求信息的载体可以是文本或语音或图片；
获取的服装需求信息可以是由用户直接输入的文本，再通过语义识别模块将服装需求文本转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令，语义识别模块可以是现有的包含贝叶斯算法模型或者HMM算法模型或者RNN神经网络模型等语义识别模型可实现语义识别功能的功能模块。
获取的服装需求信息也可以是由用户直接输入的语音，再通过语音识别模块识别用户发出的服装需求语音转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令，语音识别模块可以是现有的包含CTC或RNN-T或LAS等语音识别模型可实现语音识别功能的功能模块；
获取的服装需求信息还可以是由用户输入的包含服装的图片，再通过图片识别模块识别用户输入的图片中的服装，并识别该服装的版型、纹样和面料得到服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令，图片识别模块可以是采用现有的包含segment anything模型等可实现图片分割识别功能的功能模块。
服装需求信息是指用户对服装款式上的描述，例如服装需求信息为“中世纪式样的寸衫”，实际上包括这样的服装需求：中世纪式样的寸衫版型、中世纪风格的纹样、中世纪寸衫常用的面料。因此可转换为相应的服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令。
S3、根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
本实施例中，服装版型数据库中预先保存有多种不同服装版型的标准版服装版型数据，这里标准版服装版型数据包括标准版服装版型各裁片的形状尺寸和二维点云数据，裁片间的缝合关系数据，以及放码版服装版型的三维点云数据。
根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库获取服装版型数据，若服装版型数据库中未搜索到与服装版型指令匹配的服装版型数据，则可弹出对话框提醒用户重新输入描述更准确的服装需求信息，从而返回到步骤S2。
搜索到与服装版型指令匹配的服装版型数据后，则可基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，具体方法在“面向用户的虚拟三维试衣方法”(申请号为202211316075.1)和“服装智能推板方法”(申请号为202211425215.9)专利中有记载，此处不再赘述。
S4、根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
本实施例中，服装纹样数据库中预先保存有多种不同服装纹样图案的服装纹样数据，服装纹样数据包括服装纹样图案的尺寸以及每个像素点的色值等等。
所述AI图片生成器可以是DALLE、Stable Diffusion、Midjourney、Craiyon、VQGAN+CLIP中能任意一种，AI图片生成器可根据服装纹样指令生成服装纹样数据。
根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，若服装纹样数据库中搜索到与服装纹样指令匹配的服装纹样数据，那么用户可选择的范围不仅包括与服装纹样指令匹配的服装纹样数据，还包括AI图片生成器根据服装纹样指令生成的服装纹样数据；若服装纹样数据库中未搜索到与服装纹样指令匹配的服装纹样数据，则用户可选择的范围只有AI图片生成器根据服装纹样指令生成的服装纹样数据。
用户在进行纹样选择时，计算机获取用户选择的服装纹样数据，若用户在一定时间内未进行纹样选择，那么计算机可自动获取基于预设规则默认的服装纹样数据，这里的预设规则可以是根据用户个人信息、服装版型数据等进行设置的。
S5、根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
本实施例中，服装面料数据库中预先保存有多种不同服装面料的服装面料数据，可根据服装面料指令从中搜索获取相应的服装面料数据。
S6、根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于服装生产的放码版服装款式数据。
本实施例中，由于服装纹样图案是由各个像素点着色后共同组成的，因此根据服装纹样数据，对服装版型数据中标准版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，可以实现对服装版型附着纹样。
在得到用户选择的或默认的服装面料数据后，基于服装纹样数据和服装面料数据，对服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，可以更加逼真的模拟纹样附着于面料上的纹理状态，从而使得到的放码版服装款式三维模型更加接近真实情景。
这里可以根据服装纹样数据具体情形设置不同的纹样附着策略，如：纯色纹样或者条纹纹样或者花型纹样可以对服装版型全身附着；人物、动物或者卡通形象或字母等纹样可以附着于服装版型前胸裁片或者后背裁片或者袖子裁片等部位。
由于放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应，故对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值的同时，放码版服装版型三维点云数据的对应点上也会得到相同的色值加载，故而可生成具有纹样的放码版服装三维点云模型。
本实施例中，所述放码版服装款式数据不仅包括服装面料数据、放码版服装版型所有裁片的二维点云数据和各个裁片的二维点云中每点的色值数据、放码版服装版型的三维点云数据，还包括放码版服装版型各个裁片的形状和尺寸，放码版服装版型裁片间的缝合关系数据及生产工艺数据。
本实施例中，由于服装面料数据、放码版服装版型各个裁片的形状和尺寸、放码版服装版型所有裁片的二维点云数据和各个裁片的二维点云中每点的色值数据、放码版服装版型裁片间的缝合关系数据已经得到确定，因此，基于这些数据可快速于预置的生产工艺数据库中选择得到适配的生产工艺数据，例如：根据服装的面料可以确定适合面料的针号、线号，再根据裁片二维点云中每点的色值，可以确定适合的缝纫线颜色，同时根据各裁片的缝合关系数据可以确定裁片间采取的缝合工艺等等。
上述实施例中，将AI技术与服装数字化技术相结合，实现了根据用户的需求自动生成满足用户需求的服装款式三维模型，既克服了客户与设计师沟通鸿沟，又实现了服装款式的可视化展示，相比于现有的服装设计过程，更加高效，同时还能使用户更直观方便的看到其想要的服装款式是否合身。同时得到的放码版服装款式数据可以直接用于指导服装生产，大大加快了服装从设计到生产的效率，降低了由设计至生产的沟通成本。
在另一实施例中，所述基于的输入文本/语音/图片自动生成服装的方法还包括：
S7、不同款式衣服批量化流水线生产系统根据放码版服装款式数据生产服装。
本实施例中，进行服装生产的系统可以是“不同款式衣服批量化流水线生产系统”，该系统在申请号为202211422203.0的专利中已经公开，此处不再赘述。
由于放码版服装款式数据已经包含有服装面料数据、放码版服装版型所有裁片的二维点云数据和各个裁片的二维点云中每点的色值数据，放码版服装版型各个裁片的形状和尺寸，放码版服装版型裁片间的缝合关系数据及生产工艺数据，所述不同款式衣服批量化流水线生产系统可根据该放码版服装款式数据即刻进行服装生产，完全无需人工传达生产信息，从设计至生产的过程完全无缝衔接，故而更加高质高效。
在另一实施例中，若语义识别、语音识别或图片识别未得到服装面料指令，则于预置的服装面料数据库获取与所述标准版服装版型数据适配的服装面料数据以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装面料数据。
本实施例中，若语义识别、语音识别或图片识别仅得到服装版型指令、服装纹样指令，未解析得到服装面料指令，则基于前面步骤S3得到的标准版服装版型数据，于预置的服装面料数据库获取与之适配的服装面料数据。
用户在进行面料选择时，计算机获取用户选择的服装面数据，若用户在一定时间内未进行面料选择，那么计算机可自动获取基于预设规则默认的服装纹样数据，这里的预设规则可以是根据用户个人信息、服装版型数据、服装纹样数据、当前时令等进行设置的。
在另一实施例中，生成放码版服装款式三维模型和放码版服装款式数据后，还包括：
获取修改指令，接收用户对放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点重新赋予的色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据；
前述实施例中，由于服装纹样数据可能并不完全符合用户的心意，又或者基于预先设置的纹样附着策略生成的服装款式可能并不完全符合用户的心意，故本实施例中允许用户自行调整纹样图案内容，以及自行调整纹样图案在服装版型上的设置部位，即根据用户想得到的纹样图案和/或纹样图案在服装版型上的设置部位，对放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点重新赋予色值。
在另一实施例中，生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据后，还包括：
构建神经网络模型，以服装需求信息为输入数据，以新的放码版服装款式数据为标准结果进行反向传播，对构建的神经网络模型进行训练。
具体的，所述神经网络模型可以为扩散模型。
本实施例中，通过构建并训练神经网络模型，可以使模型逐步收敛，从而使神经网络模型更准确的得到用户需求的服装款式数据，减少用户进行修改的次数，使得用户采用所述基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法更加方便快捷。
在另一实施例中，获取用户登录信息后，于用户个人信息数据库中保存每次对神经网络模型训练后得到的模型参数，并于用户下次登录时，自动配置到神经网络模型中。
本实施例中，针对不同用户，单独将其训练的神经网络模型的参数进行保存，这样不仅模型训练效率高，且针对每位用户更容易符合其设计习惯，从而得到更匹配用户需求的服装款式三维模型。
基于同一发明构思，本发明还提供一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统，所述系统可以是个人计算机、服务器，或者其他实现基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法的系统。
请参见图2所示，本实施例提供的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统，包括：
用户登录模块，其用于获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型
信息获取模块，其用于获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
版型数据生成模块，其用于根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
纹样数据获取模块，其用于根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
面料数据获取模块，其用于根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
生产数据生成模块，其用于根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于服装生产的放码版服装款式数据。
前述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法的实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到本申请实施例中的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统所对应的功能模块的功能描述，在此不再赘述。
本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
本发明提供的系统实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或者多条通信总线或信号线。
本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法。该电子设备可以为包括手机、笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point ofSales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (10)
1.一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，包括：
获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型；
获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于服装生产的放码版服装款式数据。
2.如权利要求1所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，还包括：
不同款式衣服批量化流水线生产系统根据放码版服装款式数据生产服装。
3.如权利要求1所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，若语义识别、语音识别或图片识别未得到服装面料指令，则于预置的服装面料数据库获取与所述标准版服装版型数据适配的服装面料数据以供用户选择，获取用户选择的或默认的的服装面料数据。
4.如权利要求1所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，生成放码版服装款式三维模型和放码版服装款式数据后，还包括：
获取修改指令，接收用户对放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点重新赋予的色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据。
5.如权利要求4所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，生成新的放码版服装款式三维模型和新的放码版服装款式数据后，还包括：
构建神经网络模型，以服装需求信息为输入数据，以新的放码版服装款式数据为标准结果进行反向传播，对构建的神经网络模型进行训练。
6.如权利要求5所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，获取用户登录信息后，于用户个人信息数据库中保存每次对神经网络模型训练后得到的模型参数，并于用户下次登录时，自动配置到神经网络模型中。
7.如权利要求6所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，所述放码版服装款式数据不仅包括服装面料数据、放码版服装版型所有裁片的二维点云数据和各个裁片的二维点云中每点的色值数据、放码版服装版型的三维点云数据，还包括放码版服装版型各个裁片的形状和尺寸，放码版服装版型裁片间的缝合关系数据及生产工艺数据。
8.如权利要求1～7任一项所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，所述神经网络模型为扩散模型。
9.如权利要求1～7任一项所述的基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的方法，其特征在于，所述AI图片生成器包括DALLE、Stable Diffusion、Midjourney、Craiyon、VQGAN+CLIP。
10.一种基于输入的文本/语音/图片自动生成服装的系统，其特征在于，包括：
用户登录模块，其用于获取用户登录信息，于预置的用户个人信息数据库中获取用户身体数据，所述用户的身体数据包括用户的量体数据和基于用户量体数据生成的用户人体模型
信息获取模块，其用于获取包含服装需求信息的文本/语音/图片，通过语义识别、语音识别或图片识别，将文本/语音/图片中的服装需求信息转换为服装版型指令、服装纹样指令和服装面料指令；
版型数据生成模块，其用于根据服装版型指令，于预置的服装版型数据库中获取标准版服装版型数据，基于标准版服装版型数据和用户身体数据生成与用户人体模型适配的放码版服装版型数据，所述放码版服装版型数据包括与用户人体模型适配的放码版服装版型所有裁片的二维点云数据，以及放码版服装版型穿着于用户人体模型的放码版服装版型三维点云数据，其中，放码版服装版型裁片的二维点云数据中的点与放码版服装版型三维点云数据中的点一一对应；
纹样数据获取模块，其用于根据服装纹样指令，于预置的服装纹样数据库获取服装纹样数据，及采用AI图片生成器生成服装纹样数据，以供用户选择，获取用户选择的或默认的服装纹样数据；
面料数据获取模块，其用于根据服装面料指令，于预置的服装面料数据库获取服装面料数据；
生产数据生成模块，其用于根据服装纹样数据，以及服装面料数据，对放码版服装版型数据中放码版服装版型所有裁片的二维点云数据的每点赋予色值，将每点的色值加载于放码版服装版型三维点云数据的对应点上，从而生成放码版服装款式三维模型和用于服装生产的放码版服装款式数据。
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