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期刊信息/Journal information
北京服装学院学报（自然科学版）
北京服装学院学报（自然科学版）

廖青

季刊

1001-0564

bictxuebao@126.com

010-64288020

100029

北京朝阳区和平街北口樱花路甲2号

北京服装学院学报（自然科学版）/Journal Journal of Beijing Institute of Clothing Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是自然科学类学术期刊。主要刊登服装与新材料科技、染整技术、应用化学等相关领域的理论研究、科研成果、综合性学术评论及主题论述。本刊为中国科技核心期刊、全国中文核心期刊、美国化学文摘、世界纺织文摘的刊源期刊。
正式出版
收录年代

    基于稳定扩散模型的汉服效果图生成研究

    李智陈郁
    90-97页
    查看更多>>摘要：针对汉服效果图生成过程中因各朝代服饰特征难以被准确捕捉而造成生成图像朝代混淆的问题,本文基于稳定扩散模型(Stable Diffusion),根据新输入的文本提示词匹配文本与图像特征空间向量,将V*作为新标记符号嵌入层,并协同交叉注意力层参数Wk和Wv进行联合优化,最终搜索模型再学习新服饰文本特征后的损失函数最小值.通过查阅文献史料,收集整理并新增了唐、宋、明3个朝代163个服饰文本提示词.观察生成的汉服效果图,该模型能根据文本提示词生成符合朝代特征的服饰图像,较未融合汉服模型特征的3种常用文本生成图像算法,其生成的图像更为清晰且高质.在消融实验中,该模型采用特定ID优化标记符号V*,与其他方式相比,具有较高的图像对齐度和较低的文本对齐度.在唐、宋、明3个朝代的实验中,KID值和MMD值的均值都相对较低,表明本模型在优化汉服效果图生成方面具有一定的可行性和有效性.

    服饰效果图汉服图像生成稳定扩散模型文本生成图像

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    宝相花纹样参数化建模与衍生设计研究

    吴思熠高松罗芊芊吕萧羽...
    98-105页
    查看更多>>摘要：传统经典纹样的数字活化,可为当代时尚设计注入文化内涵并赋予其独特的艺术魅力.为实现经典纹样形制的衍变与创新,提出了基准纹样参数化模型构建与形态衍生方案.以宝相花纹样为范例,首先在对其文化内涵与形制特征分析的基础上,解构其秩序规则,析出若干独立图元;然后利用参数化建模插件,以模块化形式分解图元参数,组合构建基准纹样,打造一体式联动数据链;最后通过设置、调节参数,实现不同形制纹样的自动生成.相较于传统设计模式,该方案可快速实现结构约束下的差异化图案衍生,活化出多样的肌理构成和表现形式,为数智时尚创新设计提供一种便捷、有效的设计范式.

    宝相花纹样参数化衍生设计建模结构约束

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    基于遗传算法的服装缝制流水线编排优化

    邵一兵汤梦娜郑孟琳徐鑫...
    106-114页
    查看更多>>摘要：在服装缝制生产线的编排过程中,若忽视了缝制设备的数量配置或工位工序的分配类型,可能会导致流水线的实用性不足.为解决这一问题,本文提出了一种以最小化生产节拍和工序关联指数为优化目标的服装缝制流水线编排模型.该模型采用遗传算法对流水线设计进行优化,不仅考虑了缝制生产工序的优先级、可用设备的数量和工序分配的约束条件,还根据缝制工艺的特点设置了并行工位,并对熨烫工序进行了编组,实现了流水线的平衡.结果显示:优化后的流水线上工位工序关联指数为2.27,显示工作负荷分配合理,能较好保证各工位进行有效稳定的生产;流水线编制效率提升至90.67％,均衡指数降至2.87,表明本方法可以有效实现服装缝制流水线编排优化目标,满足实际应用所需.

    服装生产流水线平衡流水线编排工序编排遗传算法标准作业时间

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    基于DDPG的传统服饰多目标动态定价研究

    毛光辉赵庆聪马凯
    115-122页
    查看更多>>摘要：对传统服饰动态定价的研究有助于商家和管理者更好地平衡销售利润与文化传承的双重目标.本文针对传统服饰需求分布未知的情况,采用深度强化学习方法,构建了基于马尔可夫决策过程(MDP)的传统服饰多目标动态定价模型,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的多目标粒子群算法,用于解决传统服饰多目标动态定价问题.通过对比多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标混合粒子群算法(MOHPSO)和基于DDPG的多目标粒子群算法(MOPSO-DDPG)迭代得到的Pareto最优解,验证了 MOPSO-DDPG在广泛性和收敛效果上具有更强的优势.

    传统服饰DDPG多目标粒子群算法Pareto

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    2024年服装学交叉学科建设峰会成功举办

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    纺织是推动人类文明与社会进步的重要力量——中国工程院院士、武汉纺织大学校长徐卫林教授专题讲座

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