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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于扩散模型的虚拟试穿方法、计算机设备和程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119477668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411316915.3，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于扩散模型的虚拟试穿方法、计算机设备和程序产品是由赵磊;李光远;马骋;莫竣程;林怀忠;张占杰;孙嘉锴;尹浩霖;蓝泽铧;张权威;王永康;陈嘉芙;褚天易;饶晨;焦涵;贾世安;张玮婧;邢卫设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的虚拟试穿方法、计算机设备和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于扩散模型的虚拟试穿方法、计算机设备和程序产品，虚拟试穿方法包括：获得服装图以及模特图，分别获得姿势图、深度图、掩码图、模特潜特征及服装潜特征，同时输入至第一控制网络和第二控制网络；将姿势图和服装图卷积后获得姿势特征图，将随机噪声、模特潜特征、姿势特征图结合后输入第一控制网络，第一控制网络输出姿势控制向量；将深度图和服装图卷积后获得深度特征图，将随机噪声、模特潜特征、深度特征图结合后输入第二控制网络，第二控制网络输出深度控制向量；向第一扩散模型的中间层和解码器中注入姿势控制向量和深度控制向量使输出试穿图像；比较试穿图像和模特图的差异损失，训练第一控制网络和第二控制网络。

本发明授权基于扩散模型的虚拟试穿方法、计算机设备和程序产品在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型的虚拟试穿方法，其特征在于，用于将给定的服装图整合到目标人物图以生成试穿图像，所述虚拟试穿方法包括： 获得服装图以及穿着有相应服装的模特图，根据所述模特图分别获得姿势图、深度图和掩码图，结合所述模特图和所述掩码图获得模特潜特征；提取所述服装图的服装潜特征，同时输入至第一控制网络和第二控制网络；将所述姿势图和所述服装图卷积后获得姿势特征图，将随机噪声、所述模特潜特征、所述姿势特征图结合后输入所述第一控制网络，所述第一控制网络输出姿势控制向量； 将所述深度图和所述服装图卷积后获得深度特征图，将随机噪声、所述模特潜特征、所述深度特征图结合后输入所述第二控制网络，所述第二控制网络输出深度控制向量；提供第一扩散模型，向所述第一扩散模型输入链接后的所述服装图、所述模特图和所述掩码图，冻结所述第一扩散模型的编码器、中间层和解码器，并向所述中间层和解码器中注入所述姿势控制向量和所述深度控制向量，使所述第一扩散模型输出试穿图像；比较所述试穿图像和所述模特图的差异损失，训练所述第一控制网络和所述第二控制网络； 针对所述试穿图像提取获得试穿图潜特征，针对所述试穿图像进行上采样获得预期分辨率的采样图，针对所述采样图提取获得采样图潜特征；将随机噪声、所述试穿图潜特征和所述采样图潜特征三者输入第三控制网络，所述第三控制网络输出控制向量；将随机噪声输入冻结的第二扩散模型，将所述控制向量注入所述第二扩散模型，从而引导所述第二扩散模型输出预期分辨率的试穿图像；获得对应所述模特图的预期分辨率样本图，比较所述预期分辨率样本图和所述预期分辨率的试穿图像、两者的差异损失，优化所述第三控制网络。

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