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一种展示图片的生成方法、系统及终端

阅读：28发布：2024-02-22

专利汇可以提供一种展示图片的生成方法、系统及终端专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种展示图片的生成方法、系统及终端，该方法包括：采集目标对象的目标信息；根据所述目标信息修改第一预设对象的至少一个属性参数信息；将所述第一预设对象确定为第一目标对象；根据所述第一目标对象与第二预设对象生成展示图片。利用本发明的一种展示图片的生成方法、系统及终端，根据采集到的目标对象的目标信息修改属性参数信息，从而保证第一目标对象与目标对象的相似度满足预设条件；另外可以按照用户需求将第二预设对象与第一目标对象融合，使展示图片变得更加真实、立体与丰富，同时满足了不同用户的不同需求，进一步提升了用户体验。，下面是一种展示图片的生成方法、系统及终端专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种展示图片的生成方法，其特征在于，所述展示图片的生成方法包括以下步骤：
采集目标对象的目标信息；
根据所述目标信息修改第一预设对象的至少一个属性参数信息；
将所述第一预设对象确定为第一目标对象；
根据所述第一目标对象与第二预设对象生成展示图片。
2.根据权利要求1所述的展示图片的生成方法，其特征在于，所述采集目标对象的目标信息包括：
采集多个取样目标的至少一个取样参数信息；
基于人工神经网络，根据所述至少一个取样参数信息将预设模型对象训练为所述至少一个第一预设对象，并生成一个训练报告；
根据所述训练报告确定需要采集的目标参数；
根据所述目标参数采集所述目标对象的目标信息。
3.根据权利要求2所述的展示图片的生成方法，其特征在于，所述人工神经网络采用深度卷积网络、去卷积网络、深度卷积反转图像网络和生成对抗网络中的至少一种。
4.根据权利要求2所述的展示图片的生成方法，其特征在于，
所述至少一个取样参数信息是所述取样目标的性别、年龄、职业、身高体重、身体轮廓、身材比例、面部轮廓中的至少一个；和/或
所述至少一个属性参数信息是所述第一预设对象的身高体重、身体轮廓、身材比例、面部轮廓中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的展示图片的生成方法，其特征在于，所述根据所述第一目标对象与第二预设对象生成展示图片包括：
接受第一指令；
响应所述第一指令，连接目标预设对象数据库，并显示至少一个目标预设对象；
接受第二指令；
响应所述第二指令，从显示的所述至少一个目标预设对象中筛选出所述第二预设对象，并将所述第二预设对象确定为所述第二目标对象；
将所述第一目标对象与所述第二目标对象融合生成所述展示图片。
6.根据权利要求5所述的展示图片的生成方法，其特征在于，所述将所述第一目标对象与所述第二目标对象融合生成所述展示图片包括：
接受第三指令；
响应所述第三指令，连接预设参数数据库并获取至少一个预设参数；
根据所述至少一个预设参数调整所述第一目标对象的相关参数并生成至少一个第三目标对象；
将所述至少一个第三目标对象与所述第二目标对象融合生成至少一个所述展示图片。
7.根据权利要求6所述的展示图片的生成方法，其特征在于，
所述目标预设对象是发型、肤色、上身服装、下身服装、配饰、武器装备、背景图片中的至少一种；和/或
所述预设参数是身体动作、面部表情中的至少一种。
8.一种展示图片的系统，其特征在于，所述系统包括：
执行权利要求1-7中任意一项权利要求所述的展示图片的生成方法步骤的模块；和展示模块，所述展示模块用于展示所述展示图片。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，
所述程序被执行时实现如权利要求1到7中任意一项权利要求所述的展示图片的生成方法；和/或
所述程序被执行时实现展示利用如权利要求1-7中任一项所述的展示图片的生成方法生成的所述展示图片的方法。
10.一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的展示图片的生成方法；和/或
所述处理器执行所述计算机程序时展示利用如权利要求1-7中任一项所述的展示图片的生成方法生成的所述展示图片的方法。

说明书全文

一种展示图片的生成方法、系统及终端

技术领域

[0001] 本发明涉及图片生成技术领域，特别是涉及一种展示图片的生成方法、系统及终端。

背景技术

[0002] 现有技术中，将多张图片通过合并生成一张展示图片后，生成的展示图片在多张图片拼接处存在一定宽度的杂边，且缺少立体、真实的感觉，而且图片内容单一，不能够随用户需求进行调整。为了去除展示图片中的杂边，通常采用增加待合成图片中的特征点对多张图片拼接处进行精细化处理，但是这种方法不但增加了设备的处理能力，而且合成后的图片仍然缺少立体感与真实感。

[0003] 因此，为了降低对设备处理能力的要求，增加展示图片的立体感与真实感，同时便于用户按照需求增加展示图片内容，丰富展示图片，提升用户体验，急需提出一种展示图片的生成方法。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于提供一种展示图片的生成方法、系统及终端，用以解决通过合并生成的展示图片存在杂边、不立体、不真实与不丰富的难题。

[0005] 本发明的目的采用以下技术方案来实现。依据本发明提出的展示图片的生成方法，包括以下步骤：采集目标对象的目标信息；根据所述目标信息修改第一预设对象的至少一个属性参数信息；将所述第一预设对象确定为第一目标对象；根据所述第一目标对象与第二预设对象生成展示图片。

[0006] 本发明的目的还可以采用以下的技术措施来进一步实现。

[0007] 前述的展示图片的生成方法，其中所述采集目标对象的目标信息包括：采集多个取样目标的至少一个取样参数信息；基于人工神经网络，根据所述至少一个取样参数信息将预设模型对象训练为所述至少一个第一预设对象，并生成一个训练报告；根据所述训练报告确定需要采集的目标参数；根据所述目标参数采集所述目标对象的目标信息[0008] 前述的展示图片的生成方法，其中所述人工神经网络采用深度卷积网络、去卷积网络、深度卷积反转图像网络和生成对抗网络中的至少一种。

[0009] 前述的展示图片的生成方法，其中所述至少一个取样参数信息是所述取样目标的性别、年龄、职业、身高体重、身体轮廓、身材比例、面部轮廓中的至少一个；和/或所述至少一个属性参数信息是所述第一预设对象的身高体重、身体轮廓、身材比例、面部轮廓中的至少一个。

[0010] 前述的展示图片的生成方法，其中所述根据所述第一目标对象与第二预设对象生成展示图片包括：接受第一指令；响应所述第一指令，连接目标预设对象数据库，并显示至少一个目标预设对象；接受第二指令；响应所述第二指令，从显示的所述至少一个目标预设对象中筛选出所述第二预设对象，并将所述第二预设对象确定为所述第二目标对象；将所述第一目标对象与所述第二目标对象融合生成所述展示图片。

[0011] 前述的展示图片的生成方法，其中所述将所述第一目标对象与所述第二目标对象融合生成所述展示图片包括：接受第三指令；响应所述第三指令，连接预设参数数据库并获取至少一个预设参数；根据所述至少一个预设参数调整所述第一目标对象的相关参数并生成至少一个第三目标对象；将所述至少一个第三目标对象与所述第二目标对象融合生成至少一个所述展示图片。

[0012] 前述的展示图片的生成方法，其中所述目标预设对象是发型、肤色、上身服装、下身服装、配饰、武器装备、背景图片中的至少一种；和/或所述预设参数是身体动作、面部表情中的至少一种。

[0013] 本发明的目的还采用以下的技术方案来实现。依据本发明提出的一种展示图片的系统，包括：执行任意一项前述展示图片的生成方法步骤的模块；和展示模块，所述展示模块用于展示所述展示图片。

[0014] 本发明的目的还采用以下的技术方案来实现。依据本发明提出的一种计算机可读存储介质，所述程序被执行时实现任意一项前述展示图片的生成方法；和/或所述程序被执行时实现展示利用任一项前述展示图片的生成方法生成的所述展示图片的方法。

[0015] 本发明的目的还采用以下的技术方案来实现。依据本发明提出的一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项前述展示图片的生成方法；和/或所述处理器执行所述计算机程序时展示利用任一项前述展示图片的生成方法生成的所述展示图片的方法。

[0016] 本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明提出的展示图片的生成方法、系统及终端至少具有下列优点及有益效果：

[0017] (1)降低对设备处理能力的要求，避免设备因处理数据量大出现死机卡死的现象。

[0018] (2)提升了展示图片的立体感、真实感与丰富度，便于用户根据需求调整展示图片的展示内容。

[0019] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

[0020] 图1是本发明一个实施例的展示图片的生成方法流程框图；

[0021] 图2是本发明一个实施例的展示图片的生成方法流程框图；

[0022] 图3是本发明一个实施例的展示图片的生成方法流程框图；

[0023] 图4是本发明一个实施例的展示图片的生成方法流程框图；

[0024] 图5是本发明一个实施例的终端的结构框图。

[0025] 其中，图1至图5中附图标记与名称之间的对应关系为：

[0026] 10000：终端； 11000：存储器；

[0027] 11100：计算机程序； 12000：处理器。

具体实施方式

[0028] 为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的展示图片的生成方法、系统及设备的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。

[0029] 虽然每个实施例代表了申请步骤的单一组合，但是本发明不同实施例的步骤可以替换，或者合并组合，因此本发明也可认为包含记载的相同和/ 或不同实施例中步骤的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含步骤A、 B、C，另一个实施例包含步骤B和D的组合，那么本发明也视为包括含有A、 B、C、D的一个或多个步骤的所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。

[0030] 下面将结合附图，对本发明实施例提供的一种展示图片的生成方法进行详细介绍。

[0031] 图1是本发明一个实施例的展示图片的生成方法流程框图。请参阅图1，本发明示例的展示图片的生成方法主要包括以下步骤：

[0032] S1000：采集目标对象的目标信息

[0033] 其中，目标对象是指现实生活中真实存在的对象，在一些实施例中第一目标是动物，具体的可以是进行特技表演的动物，也可以是一个人，包括男士、女士、老人与儿童等。

[0034] 本领域的技术人员应当了解，其中采集方式可以利用现有技术中的任何设备，只要能够采集到目标信息就应该在本发明的保护范围内，而不论具体采集时使用的是摄像机、手机、红外热像设备、具有传感器的衣服还是传统的测量工具等设备。另外，采集可以是设备主动进行采集，也可以是用户主动向采集设备中输入目标信息。此外，目标信息可以是文本形式或图片形式。

[0035] 具体的，请参见图2，S1000：采集目标对象的目标信息的步骤包括：

[0036] S1100：采集多个取样目标的至少一个取样参数信息

[0037] 其中，取样目标是指现实世界中真实存在的对象，取样参数信息是指进行模型训练时所需要的取样目标的样本数据。

[0038] 在一些实施例中，采集的是一个取样目标的至少一个取样参数信息；在另一些实施例中，采集的是多个取样目标的至少一个取样参数信息，其中多个取样目标应当类型相同，比如多个取样目标都是人类或动物、或者多个取样目标都是男士或女士、或者多个取样目标都是老人或小孩、又或者多个取样目标的职业都是老师、医生或快递人员。

[0039] 具体的，在一些实施例中，取样参数信息是取样目标的性别、年龄、职业、身高、体重、身体轮廓、身材比例和面部轮廓中的至少一个。

[0040] S1200：基于人工神经网络，根据至少一个取样参数信息将预设模型对象训练为至少一个第一预设对象，并生成一个训练报告；

[0041] 其中，预设模型对象是存储在数据库中的对象，因此无需像在一些常规建模方法中是根据取样参数信息从零开始进行建模，从而可以节约大量的建模时间，同时降低了对设备处理能力的要求。在一些实施例中，预设模型对象是存储在数据库中的虚拟三维立体模型，根据取样目标的不同，预设模型对象具体的可以是人类或其他动物的标准虚拟三维立体模型。在一些实施例中，预设模型对象更具体的可以是男士、女士、老人或儿童的三维虚拟立体模型等。在另外一些实施例中，预设模型对象是存储在数据库中的平面图片，其中平面图片是虚拟三维立体模型的某一个视角的平面视图，例如为相应模型的主视图与后视图。

[0042] 在一些实施例中，预设模型对象还包括至少一个属性参数信息，具体的可以是预设模型对象的身高体重、身体轮廓、身材比例、面部轮廓中的至少一个。因此，本发明利用身高体重、身体轮廓等参数信息可以将直接表征预设模型对象身材特点的属性参数化，利用面部轮廓参数信息可以直接将表征预设模型对象的面部特点的属性参数化。因此，更利于后期神经网络模型计算与分析。

[0043] 本领域的技术人员应当了解，身材比例涉及腿身比、头身比、腰臀比、肩臀比、身高三围指数、身高腿围指数等，只要是通过相应参数能够表征身材特点的参数都应该在本发明的保护范围内。

[0044] 其中，该人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。只要经过模型训练后能在取样参数信息与预设模型对象的属性参数信息之间建立联系就应当在本发明的保护范围内。

[0045] 本领域的技术人员应当了解，训练时取样目标与预设模型对象的类型应当相同，该类型的划分至少能将人与其他动物区分开。在一些更优的实施例中，取样目标与预设模型对象的类型划分更加精细，例如取样目标是男士时，预设模型对象就采用能表征男士身材特点的三维模型；当取样目标是女士时，相应的预设模型对象采用能表征女士身材特点的三维模型。此外，本领域的技术人员还应当了解，预设模型对象可以由一个标准模型通过大量的数据采集、输入与训练从而得到能够表征不同性别、不同职业、不同年龄或不同地域的虚拟三维立体模型。

[0046] 在一些实施例中可以通过增加取样目标的取样参数信息来提高虚拟三维立体模型与取样目标的相似度或精准度。例如当取样目标涉及年龄变化时，相应的预设模型对象可以采用通过增加取样目标的年龄参数来训练出特定年龄的虚拟三维立体模型；在一些实施例中当取样目标涉及不同职业时，相应的预设模型对象可以采用通过增加取样目标的职业相关参数来训练出特定职业的虚拟三维立体模型。

[0047] 在一些实施例中采集到的取样参数信息以图片的格式作为训练数据输入人工神经网络。因此人工神经网络采用处理图片相关的神经网络，例如人工神经网络采用深度卷积网络、去卷积网络、深度卷积反转图像网络和生成对抗网络中的至少一种。

[0048] 从而使得训练得到的模型更加符合用户需求，进而保证展示图片与目标对象更加相似，进一步的增加展示图片的立体感与真实感，从而提升用户体验。

[0049] 在利用人工神经网络进行模型训练时，具体的，首先对取样目标进行初步分类，例如将取样目标分为人类和其他动物；然后再对初步分类好的取样目标进行二次分类，例如将取样目标中的人类分为男士与女士。本领域的技术人员应当明白，对取样目标进行分类是为了将预设模型对象训练为更符合用户需求的虚拟三维立体模型，分类的方法有很种，在这里就不一一赘述。当然，在一些实施例中，用户使用已经训练得到的虚拟三维立体模型对取样目标进行再一次的模型训练，这样能够保证得到精细化程度更高的虚拟三维立体模型，从而保证相似度满足预设条件，达到优化虚拟三维立体模型的目的。

[0050] S1300：根据训练报告确定需要采集的目标参数

[0051] 其中，训练报告中包括的内容至少有取样参数信息与预设模型对象的属性参数信息之间的函数关系、相似度计算公式、影响因子计算公式等中的至少一个。

[0052] 本领域的技术人员应当明白，目标参数是根据训练报告从取样参数信息中筛选得到的参数，目标参数可以和取样参数相同，也可以比取样参数少，当然目标参数也可以是取样参数经过一些计算变化后得到的参数，只要在模型训练完成之后，将第一预设对象的属性参数信息修改为目标参数的信息后，能够保证目标对象和第一目标对象的相似度满足预设条件就应该在本发明的保护范围内。

[0053] S1400：根据目标参数采集目标对象的目标信息

[0054] 通过根据目标参数采集相关的信息，采用这种方式，避免了采集过多的无用信息，同时降低采集设备的功耗，提升采集设备的利用率。

[0055] 在一些实施例中，具体的，目标对象是一个人，确定需要采集的目标参数是该人的性别、年龄、职业、身高体重、身体轮廓、身材比例和面部轮廓中的至少一个。

[0056] 当需要采集的目标参数是该人的性别时，便于根据该人的性别在设备中选择合适的第一预设对象，从而确保能够快速模拟得到该人的三维身体模型，并保证相似度满足预设条件。

[0057] 当需要采集的目标参数是该人的年龄时，便于后期对该人的属性参数信息进行合理的处理，例如根据年龄变化从而得到相对于现在更年轻或更年长阶段时属性参数信息值，进一步的便于模拟该人在特定行业工作特定时间后的身材特点。具体的，还可以采集该人的职业信息，然后根据职业的工作性质与工作姿态等预测相对于现在之后的一段时间内身材的变化，进一步的便于模拟出一段时间后与身材特点相关的参数。

[0058] 当需要采集的目标参数是该人的身高体重、身体轮廓、身材比例中的至少一个时，可以根据该人的相关参数训练得到第一目标对象与目标对象的相似度满足预设条件的虚拟三维立体模型，进一步的保证后期生成的展示图片立体感强、同时效果逼真。

[0059] S2000：根据目标信息修改第一预设对象的至少一个属性参数信息

[0060] 其中，第一预设对象是存储在数据库中的对象，第一预设对象的至少一个属性参数信息和预设模型对象的属性参数信息一样，在这里就不一一赘述。在一些实施例中，它通过对预设模型对象进行训练得到。在另一些实施例中，第一预设对象可以是预设模型对象，其无需经过模型训练就可以达到本发明的效果。

[0061] 本领域的技术人员应当明白，在一些实施例中，修改是系统中默认的修改，用户并看不到具体修改了哪些属性参数信息。在另一些实施例中，用户可以根据需求对第一预设对象即将进行修改的部分或全部属性参数信息进行手动修改，因此可以避免通过模型训练后得到的不是用户需求的情形出现；同时也便于用户调整第一预设对象的相关属性参数信息确保得到的结果是理想的、符合用户需求的。

[0062] S3000：将第一预设对象确定为第一目标对象

[0063] 其中，这里的第一目标对象是指修改了第一预设对象的相应属性参数信息后的第一预设对象。具体的，当目标对象是一个人时，第一目标对象是与该人相似度满足预设条件的虚拟三维立体模型。其中，相似度满足预设条件至少应当包括某一角度的身体轮廓或立体身体轮廓的相似度满足预设条件。

[0064] S4000：根据第一目标对象与第二预设对象生成展示图片

[0065] 具体的，请参见图3，S4000：根据第一目标对象与第二预设对象生成展示图片的步骤包括：

[0066] S4100：接受第一指令

[0067] 其中，第一指令由用户发出，其可以通过用户语音控制发出，也可以通过响应用户的操作发出，例如响应于用户敲击/触摸键盘、按键和屏幕等操作而发出。

[0068] S4200：响应第一指令，连接目标预设对象数据库，并显示至少一个目标预设对象[0069] 本领域的技术人员应当明白，在一些实施例中，目标预设对象库中包含发型、肤色、上身服装、下身服装、配饰、武器装备、背景图片中的至少一种。其中，在一些实施例中目标预设对象为发型、上身服装、下身服装、配饰或武器装备时，目标预设对象应当是虚拟的三维立体模型。在一些实施例中目标预设对象为背景图片时，目标预设对象应当是存储在设备中的一张图片。另外，目标预设对象数据库中的目标预设对象可以是直接建立在数据库中的虚拟对象，也可以是利用上述实施例的方法采集实际对象后通过人工神经网络训练得到的虚拟对象。此外，目标预设对象数据库可以是一个独立的数据库，也可以是其他数据库的子数据库，当然其也可以是本地数据库或网络数据库。

[0070] S4300：接受第二指令

[0071] 其中，第二指令不同于第一指令。第二指令可以由用户通过常规操作发出，例如语音控制、触摸或点击屏幕键盘等；当然第二指令也可以是系统中默认的一些指令，无需用户参与即可发出；在一些实施例中，第二指令由第一指令分裂出来(即第一指令中已经暗含了第二指令)。

[0072] S4400：响应第二指令，从显示的至少一个目标预设对象中筛选出第二预设对象，并将第二预设对象确定为第二目标对象

[0073] 本领域的技术人员应当明白，其中第二目标对象应当是第二预设对象中的至少一个。在一些实施例中，最终确定的第二目标对象是单件服装或者一件套装服装；当然最终确定的第二目标对象也可以是搭配好配饰的一整套服装。在一些实施例中，最终确定的第二目标对象还可以是发型、肤色、武器装备、背景图片中的任意一种或者几种的组合。

[0074] S4500：将第一目标对象与第二目标对象融合生成展示图片

[0075] 具体的，请参见图4，S4500：将第一目标对象与第二目标对象融合生成展示图片的步骤具体包括：

[0076] S4510：接受第三指令

[0077] 其中，第三指令可以是设备系统中自带的指令，也可以是用户根据自己需求发送给设备接收器的。

[0078] S4520：响应第三指令，连接预设参数数据库并获取至少一个预设参数[0079] 其中，预设参数是第一预设对象的身体动作、面部表情中的至少一种。具体的，预设参数可以是几个参数的集和，也可以仅包含一个参数。在一些实施例中，预设参数是第一预设对象的预设动作相关的参数。具体的，当预设动作为跳跃腾空状态时，预设参数可以是第一预设对象对应虚拟三维立体模型的相关模型节点的相对位置参数的集合或相关节点相对于某一固定参考系的绝对位置参数的集合。在另一些实施例中，预设参数是第一预设对象的预设面部表情相关的参数。具体的，当预设面部表情为微笑时，预设参数是第一预设对象对应虚拟三维立体模型的相关面部模型节点的相对位置的参数的集合或相对于某固定参考系的绝对位置的参数的集合。

[0080] 因此利用本发明生成的展示图片只需要采集一次目标对象的目标信息而无需实时采集目标对象的目标信息，即可生成用户需求的图片，从而降低了设备采集模块的功耗，节约了资源；同时也无需设备处理与计算相关信息，从而降低设备资源的使用率，提高设备的节能效果。

[0081] S4530：根据至少一个预设参数调整第一目标对象的相关参数并生成至少一个第三目标对象

[0082] 本领域的技术人员应当明白，预设参数是第一预设对象的相关参数，在将第一预设对象的属性参数信息修改后，设备将预设参数信息自动加载到第一目标对象的相关参数中并绑定。在一些实施例中，第一预设对象的预设参数与第一目标对象的相关参数完全相同；在另一些实施例中，设备会根据第一预设对象的属性参数信息的变化自动计算并生成第一目标对象相应的相关参数。

[0083] 具体的，在一些实施例中，第一目标对象是目标对象的虚拟三维立体模型，第三目标对象是让虚拟三维立体模型具有了某一个预设动作和/或预设面部表情。

[0084] 本发明通过采用这种方式，不但可以保证第三目标对象具有和目标对象一样的身体轮廓，而且还可以对目标对象的动作和/或面部表情进行合理操作与控制，从而无需用户做大量的动作和/或面部表情来生成相应的展示图片，进一步的节约用户的时间，增加了展示图片的丰富度，同时也避免了做一些高难度动作对用户造成意外伤害的情况发生。

[0085] 在一些实施例中，具体的，生成的第三目标对象为多个，例如为用户多个连贯动作的集合；也可以是用户多个具有常见的拍照表情的集合。

[0086] S4540：将至少一个第三目标对象与第二目标对象融合生成至少一个展示图片[0087] 本领域的技术人员应当明白，在一些实施例中，第三目标对象为具有某一个预设动作和/或预设面部表情的虚拟三维立体模型。将第三目标对象与第二目标对象融合生成展示图片相当于在具有某一个预设动作和/或预设面部表情的虚拟三维立体模型上加载了特定的服装、配饰、武器装备和背景图片中的至少一个。

[0088] 另外，在一些实施例中，在展示图片进行展示之前还会对展示图片按照比例进行缩放，从而保证展示图片的大小适合相对应的展示设备，进一步的提高展示图片对设备的友好性，提高用户的体验，增加市场竞争力。

[0089] 本发明提供的实施例具有突出的技术效果，下文通过描述几种本发明的应用场景来体现本发明突出的技术效果。

[0090] 应用场景一：购买服饰

[0091] 在一些实施例中，具体的，当用户在商场内购买服饰时，用户站在智能换衣镜前，通过点击换衣镜上的图标即可激活换衣镜。用户将自己的目标信息(即身材信息)发送给换衣镜，或者换衣镜通过采集设备采集用户的目标信息(即身材信息)；换衣镜中的处理器根据用户的目标信息(即身材信息)自动修改第一预设对象的相关属性参数信息并生成第一目标对象(即用户的虚拟三维立体模型)；用户从至少一个目标预设对象(即商家的服饰库)中确定第二目标对象(即要试穿的服饰)，试衣镜的显示区域自动显示出穿着试穿服饰的用户展示图片。用户可以根据自己需求，选择同一件服饰的不同尺码以查看相应服饰的上身效果；用户也可以选择多件衣服进行搭配来查看所选中服饰搭配出来的上身效果；当然用户也可以根据自己的预算和服饰风格进行筛选，从而查看相应服饰的上身效果。在一些实施例中，用户通过移动终端来实现相同的功能，展示图片进行缩放后显示在移动终端的显示区域，从而便于用户在移动终端中查看。

[0092] 因此本发明无需用户频繁试穿相应服饰即可看到服饰上身效果，不但节约了顾客的时间，而且避免了换衣过程中出现交叉感染的卫生问题，从而促进了服装与配饰的销售；另外无需商店设置试衣空间即可完成试衣目的，扩大了商品的展示区域，同时也无需店员清洁试衣过程中染脏的衣物。

[0093] 应用场景二：拍摄婚纱照

[0094] 在一些实施例中，具体的，当用户在通过移动终端选取拍摄婚纱照时，用户(即新郎和新娘)将自己的目标信息(即身材信息)发送给相应采集模块，或者采集模块通过采集设备采集用户的目标信息(即身材信息)；系统中的处理器根据用户的目标信息(即身材信息)自动生成两个第一目标对象(即新郎和新娘的虚拟三维立体模型)；用户从至少一个目标预设对象(即婚服库和背景图片库)中确定三个第二目标对象(即要试穿的男士婚服、女士婚服和背景图片)，在移动设备相应的的显示区域自动显示出穿着有要试穿婚服的用户位于某一背景前的展示图片。用户可以根据自己需求，选择同一件婚服的不同尺码以查看相应婚服的上身效果；用户也可以选择多件婚服进行搭配来查看所选中婚服搭配出来的上身效果；当然用户也可以根据自己的预算和婚纱照风格进行筛选，从而查看相应婚服的上身效果。

[0095] 在另一些实施例中，用户还可以通过从预设参数数据库(即拍照时的动作或面部表情数据库)中获取至少一个第二预设参数(即动作或表情)，从而快速生成多张具有不同动作或表情的展示图片(即具有不同动作或表情的婚纱照)，而无需用户摆出各种姿势再次进行建模后生成对应的展示图片。

[0096] 在另一些实施例中，用户还可以输入自己的年龄与从事某一职位的时间，从而得到相对应的婚纱照，进一步的可以根据婚纱照的效果调整现阶段的运动量等因素，从而使自己的身材保持一个良好的轮廓，最终在拍婚纱照的时候达到理想的效果。

[0097] 因此本发明无需用户试穿相应婚服即可对婚纱照成品图有一个预判，不但节约了顾客的时间，而且避免了对拍摄出来的婚纱照效果不满意的情况发生，同时避免了浪费金钱；另外，用户可以按照自己对婚纱照的风格要求，选择查看相应婚纱照；此外，用户还可以查看在婚纱照中选用一些经典动作和表情时拍摄出来的展示图的效果，更利于用户选择自己心仪的动作和表情进行拍摄。另一方面，通过向用户展示不同风格、不同动作、不同表情的婚纱照效果图，可以更直观的让用户选择，从而提升婚纱摄影店家的成单率。

[0098] 应用场景三：拍摄广告图片

[0099] 在一些实施例中，具体的，目标预设对象数据库中包含服装和武器装备，更具体的，该武器装备是一些游戏道具。例如在拍摄真人游戏广告代言场景中，通过采集目标对象(即广告代言人)的目标信息(即身体轮廓和面部表情)，然后根据目标信息更改第一预设对象的属性参数信息，从而使得第一目标对象(即广告代言人的虚拟三维立体模型)与目标对象(即广告代言人)的相似度满足一定条件，进而根据不同的拍摄方案需要选择不同的第二预设对象(即准备穿着服装)，系统自动将第二目标对象(即要穿着服装)穿到第一目标对象(即广告代言人的虚拟三维立体模型)上，相当于广告代言人自己穿上了选择的服装。在拍摄一些具有游戏道具的图片时，系统自动将游戏道具与第一目标对象(即广告代言人的虚拟三维立体模型)融合在一起，从而只需要采集广告代言人的目标信息就可以完成不同代言方案的广告展示图片的拍摄。

[0100] 因此，本发明无需制作游戏道具，同时也无需经过广告代言人频繁的换装、化妆、试衣的过程便可以看到衣服与游戏道具的上身效果，因此不但节约了广告代言人的时间，而且避免了制作真实游戏道具与服装的浪费。最重要的能够保证拍摄出来的展示图片具有立体感和真实感。

[0101] 本发明还可以应用到很多场景中，例如应用到健身领域中，此时为了防止仅展示用户身材图片时的尴尬，会在建成的第一目标对象(即用户虚拟三维立体模型身)上增加第二目标对象(即普通的健身衣物)，从而让用户和健身教练一同查看展示身材图片的效果并确定相应合理有效的健身方案。利用本发明生成的展示图片不但立体感强而且真实，图片内容丰富；另外还可以节约用户的时间，增加用户体验，从而提升市场竞争力。

[0102] 本发明实施例还提供了一种展示图片的系统。在一些实施例中，该系统包括执行上述任意一个实施例中所述的展示图片的生成方法步骤的模块。在另外一些实施例中，该系统既包括执行上述任意一个实施例中所述的展示图片的生成方法步骤的模块和展示生成的展示图片的模块。

[0103] 本领域的技术人员应当了解，本发明提供的系统具有和上述实施例中一样的有益效果，在这里就不再进行赘述。

[0104] 本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序11100，该程序被处理器12000执行时实现前述任一实施例方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、 DRAM、VRAM、闪速存储器11000设备、磁卡或光卡、纳米系统(包括分子存储器11000IC)，或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。具体执行过程可以参见上述方法实施例的具体说明，在此不进行赘述。

[0105] 本发明实施例还提供了一种终端10000，请参见图5，包括存储器11000、处理器12000及存储在存储器11000上并可在处理器12000上运行的计算机程序11100。其中所述处理器12000执行所述计算机程序11100时实现上述实施例中任一项所述方法。具体执行过程可以参见上述方法实施例的具体说明，在此不进行赘述。

[0106] 本发明实施例中，处理器12000为计算机系统的控制中心，可以是实体机的处理器12000，也可以是虚拟机的处理器12000。本发明实施例中，存储器11000中存储有至少一条指令，所述指令由处理器12000加载并执行以实现上述各个实施例中的方法。

[0107] 本发明实施例中的终端可以包括但不限于智能穿衣镜、智能手机、平板电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PAD)、交互智能平板等具有显示功能的装置和增强现实眼镜(或称为AR眼镜、智能眼镜)或其他的增强现实设备(或称为AR设备)、虚拟现实设备(或称为VR设备)、移动电脑、智能手表或其他的可穿戴设备、导航装置、或其他的可采目标信息数据的设备。

[0108] 本发明另一个实施例中，处理器12000可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器12000、8核心处理器12000等。处理器12000可以采用 DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field- Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器 12000也可以包括主处理器12000和协处理器12000，主处理器12000是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器12000，也称CPU(Central Processing Unit，中央处理器12000)；协处理器12000是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器12000。

[0109] 存储器11000可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器11000还可包括高速随机存取存储器 11000，以及非易失性存储器11000，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在本发明的一些实施例中，存储器
11000中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器12000 所执行以实现本发明实施例中的方法。

[0110] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

标题	发布/更新时间	阅读量
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