大模型技术与应用课件 第6章 基于OpenCV的CP-VTON虚拟试衣技术

第6章

基于OpenCV的CP-VTON虚拟试衣技术CONTENTS目录01

虚拟试衣技术概述02

CP-VTON虚拟试衣技术设计思路03

CP-VTON模型网络结构04

实验设计与实施05

成果展示06

总结与展望01虚拟试衣技术概述背景描述01早期尝试与研究（2000年前后）研究人员探索利用3D建模和计算机图形学创建虚拟试衣系统，基于计算机生成的虚拟人体模型和服装模型，但受技术限制和计算能力不足影响，效果不理想。02技术突破与商业应用随着计算机图形学、计算机视觉和深度学习等领域快速发展，虚拟试衣技术取得重大突破，实现更真实的模型及更精确的测量与捕捉技术，企业开始引进商业应用并开发相关产品服务。03硬件设备的进步（2010年至今）虚拟现实和增强现实技术发展推动虚拟试衣技术广泛应用，3D扫描仪、深度相机和体感控制器等硬件设备进步，能更准确捕捉用户身体数据和动作，提升虚拟试衣效果真实感。04广泛的应用场景不仅应用于电商平台，还涉及时尚杂志、电视节目、时装秀场等领域，同时可用于医疗领域，如虚拟手术服、虚拟康复训练等，提高用户体验与满意度，降低成本并提高效率。技术目的

核心目的：提供便捷试衣方法基于用户身体三维数据，运用计算机图形学原理建立三维人体模型，存储大量服装效果图，用户可选择服装“穿”到模型上，实现实时选装、换装和查看试衣效果，无需实际脱衣更换衣物。

解决传统线下试衣问题针对传统线下试衣存在的排队等待、试衣间数量有限、试穿不方便等问题，虚拟试衣使用户能在线浏览大量服装款式，快速查看不同服装试衣效果，实现高效选衣，提升购物体验。

具备社交和娱乐性质用户可与朋友分享试衣效果，增加购物趣味性和互动性，丰富试衣体验的维度。

本章技术选择：CP-VTON大模型采用CP-VTON大模型，以尽量满足消费者对喜爱的衣服进行2D虚拟试衣的需求，提供方便、快捷、新颖、高效的试衣体验，帮助用户更好选择适合自己的服装款式，提高购物满意度。02CP-VTON虚拟试衣技术设计思路整体设计流程

输入数据获取与图像预处理获取人物照片与衣服数据，判断图像大小是否符合预期，若不满足则进行调整，确保输入图像尺寸符合模型要求。

人体姿势识别与图像分割对人物图像进行姿势识别，提取人体姿态关键点；同时分割出人体部分，为后续特征提取和衣物匹配做准备。

特征提取与数据格式转换从分割图像提取头部信息，从输入图像提取特征，准备姿态映射，将这些信息组合成四维数组，匹配CP-VTON模型输入格式。

衣物扭曲变换与试衣合成通过GMM模型前向传播获取变换网格，经双线性插值得到扭曲衣物图像；将人物特征与扭曲衣物通过Try-On模块合成，生成最终虚拟试衣图像并展示。03CP-VTON模型网络结构GMM端到端神经网络特征提取网络包含两个独立网络，分别用于提取人物表示p（姿势关键点热图、身体形状mask、原图保留区域）和服装图像c的高级特征，为后续匹配提供基础数据。CorrelationMatching层将人物特征与服装特征组合为单个张量，作为回归网络的输入，实现两者的相关性匹配，为后续空间变换参数预测奠定基础。回归网络用于预测空间变换参数θ，该参数指导服装图像的扭曲变换，以实现服装与人体的对齐。TPSWarping通过选择源图像和目标图像的landmark建立映射关系，利用TPS算法计算图像变形，将服装图像扭曲以匹配人体姿态，最终得到与人体对齐的扭曲服装图像。Try-On试衣模块结构

模块输入与输出输入为人体特征和扭曲后的衣服图片，输出组合mask和初步图片，再通过组合mask对两者进行合成，得到虚拟试穿效果。

L1损失函数用于衡量生成图像与真实图像之间的像素级差异，通过计算逐像素绝对误差，引导模型优化生成图像的整体结构和颜色。

LVGG损失函数基于预训练VGG网络提取的特征计算损失，关注图像的高层语义信息，使生成的试衣图像在纹理、风格等方面更接近真实效果。OpenPose人体姿态与骨架识别模型主干网络VGG19

负责从输入图片中提取基础特征，为后续姿态和骨架识别提供初始的特征表示。stage模块与分支功能

stage为串行模块，每个模块包含两个分支，一个生成pcm（预测关节点置信图），另一个生成paf（预测两两关节点亲和度），并对两者进行loss求解。多stage设计原因

关键点检测难度不同，部分关键点视觉特征明显易检测，部分受衣着、遮挡等影响难检测。多stage设计可利用前序stage信息渐进优化，先检测简单关键点，再据此推测复杂关键点，提升检测精度。总loss计算方式

总loss为所有stage的pcm和paf的loss之和，通过综合各阶段的损失，全面优化模型对人体姿态和骨架的识别效果。04实验设计与实施实验总览核心模型组件包括gmm_model（服装扭曲对齐）、tom_model（衣物与人体混合）、segmentation_model（图像分割）、openpose_proto与openpose_model（人体姿态检测）。输入数据类型需输入消费者全身照（input_image）和试穿服装照片（input_cloth），作为虚拟试衣的基础数据。导入模型与数据

计算后端与设备配置通过OpenCV的DNN模块导入计算后端与目标设备，为模型运行提供硬件支持。

数据与模型路径设置配置数据与模型的获取路径，确保模型文件（如openpose_model）和输入数据正确加载。输入图片处理

中心切片调整基于图片中心位置进行切片处理，将图像尺寸裁剪至接近目标比例（256/192），满足模型输入要求。

尺寸标准化通过调整使图像尺寸符合模型预期，确保后续处理的一致性和准确性。人体姿势识别模型函数调用调用姿态识别函数对输入图片进行处理，启动人体姿势检测流程。前向传播与输出解析通过网络前向传播获取输出模型，解析结果并调整维度顺序，最终生成姿势图。人体图像分割

分割模型应用使用TensorFlow的segmentation_model对人物图像进行分割，提取人体区域。

图像缩放优化采用线性插值方法进行图像缩放，在调整尺寸的同时保持图像质量。构建VTON模型与实现功能

CpVton类核心函数定义分割函数与姿势图组合函数，设置调色板、头部及姿态形状掩码，处理输入图像并转换为模型可接受格式。

衣物扭曲与试穿合成通过GMM模型获取变换网格，经双线性插值得到扭曲衣物图像；将人体信息与扭曲衣物拼接输入Try-On模块，合成虚拟试衣图像。

图像合成与归一化使用掩码合成扭曲衣物与渲染人体图像，应用Sigmoid和Softplus激活函数，将图像数据归一化至0-1范围。自定义层的注册与注销注册必要性自定义Correlation层需注册以指定kernel_size参数，避免ONNX模型加载时因层格式不符报错。注册与注销流程使用时注册自定义层确保模型正常加载，使用完毕后注销，释放资源并避免冲突。编写自定义层

初始化与内存布局定义__init__方法初始化对象，通过getMemoryShapes方法返回输出张量形状（[b,h*w,h,w]）。

前向传播实现在forward方法中计算输入特征图相关性，生成四维张量输出。

图像输出与展示编写图像数据输出代码，显示输入人体图像、服装图像及最终虚拟试衣效果。05成果展示实验结果展示

01第一组虚拟试衣效果展示消费者全身照、试穿服装照片与合成后的虚拟试衣效果图，直观呈现衣物与人体姿态的匹配效果，体现CP-VTON模型的基础试衣能力。

02第二组虚拟试衣效果通过不同风格服装（如休闲装、正装）的试穿对比，展示模型对衣物纹理、褶皱细节的还原度，验证技术在多样服装类型下的适用性。

03第三组虚拟试衣效果针对复杂人体姿态（如侧身、抬手）的输入图像，呈现衣物随姿态变化的自然贴合效果，体现OpenPose姿态识别与GMM网格扭曲的协同作用。

04第四组虚拟试衣效果对比深色、浅色等不同色系服装的试穿结果，展示模型在色彩融合与光影过渡上的表现，进一步验证Try-On模块的图像合成质量。06总结与展望技术总结与商业价值

01CP-VTON技术核心内容基于OpenCV实现2D虚拟试衣，通过GMM端到端神经网络实现衣物与人体对齐，Try-On模块完成图像合成，集成OpenPose姿态识别与图像分割技术，实现从输入人物/衣物图像到生成试穿效果的全流程处理。

02技术优势解决传统试衣排队、试衣间不足等问题，支持高效选衣；采用四维数组匹配模型输入格式，双线性插值保障图像质量；支持社交分享，兼具实用性与娱乐性，提升用户互动体