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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法、系统及介质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：CN119359531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411516785.8，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法、系统及介质是由纪荣嵘;詹翁怡;林明宝设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法、系统及介质，该方法包括：创建一个轻量级掩码提取器，对模特图像和服装图像上的衣服提取精确的掩码；对服装掩码和服装图像分别进行形状调整；将模特图像和服装图像分别编码到潜在空间，并且使用DDIM反转技术，分别获得T+1个备用的噪声潜在特征；在扩散模型的扩散去噪过程的前期步骤中取一时间步t1，将备用服装图像的潜在信息注入到模特图像的重建过程中；在后期步骤中取一时间步t1，通过潜在信息替换技术恢复背景；进行逐步去噪，直至去噪完全，最后将无噪声的潜在特征解码到像素空间，得到生成的换装图像结果。本发明无需对扩散模型进行训练，就能生成高质量的试穿图像，提升用户体验。

本发明授权一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的轻量虚拟试穿方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤S1、创建一个轻量级掩码提取器，对模特图像和服装图像上的衣服提取精确的掩码，得到模特掩码和服装掩码；所述轻量级掩码提取器具体结构包括3个卷积层+Relu激活函数、CLIP文本编码器、2个全连接层+激活函数、1×1卷积层、Sigmoid函数以及上采样模块，所述掩码提取过程具体为：通过3个卷积层+Relu激活函数对模特图像或服装图像进行浅层图像特征的提取，使用CLIP文本编码器和2个全连接层，中间带有Relu激活函数的结构，将文本提示词P转化为文本嵌入，然后将提取到的浅层图像特征和文本嵌入通过矩阵乘法和1×1卷积层进行特征融合，使用Sigmoid函数进行激活后，对其进行插值上采样到所需分辨率，即得到对应的掩码信息； 步骤S2、对服装掩码和服装图像分别进行形状调整，更新服装图像和服装掩码； 步骤S3、使用变分自编码器，将模特图像和服装图像分别编码到潜在空间，并且使用DDIM反转技术，分别获得T+1个备用的噪声潜在特征； 步骤S4、在扩散模型的扩散去噪过程的前期步骤中取一时间步t1，将时间步t1对应的备用的服装图像的潜在信息注入到模特图像的重建过程中；具体包括将备用的模特图像在时间步t=T的噪声潜在特征作为稳定扩散模型的去噪起点，使用Unet进行逐步去噪，并当时间步t=t1时，将备用的t1时间步对应的服装潜在特征注入到当前推理的潜在特征中，注入位置由决定，具体计算公式表示如下： 其中，表示注入后的噪声潜变量，表示t1时间步模特图像的噪声潜变量，表示备用的t1时间步对应的服装潜在特征，表示服装掩码； 步骤S5、在扩散模型的扩散去噪过程的后期步骤中取一时间步t2，在时间步t2通过潜在信息替换技术恢复背景；具体包括当时间步t=t2时，将备用的时间步t2对应的模特潜在特征注入到当前推理的潜在特征中，其中注入位置由决定，具体计算公式表示如下： 其中，表示当前的噪声潜变量，表示t2时间步模特图像的潜在特征，表示备用的t1时间步对应的模特潜在特征，表示背景掩码，所述背景掩码为模特掩码和服装掩码的并集的补集； 步骤S6、进行逐步去噪，直至去噪完全，最后使用变分自编码器将无噪声的潜在特征解码到像素空间，得到生成的指定模特穿着指定服装的换装图像结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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