一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统的制作方法

本发明涉及人工智能，具体为一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统。

背景技术：

1、目前，生成式人工智能、多模态学习及大模型技术已逐步应用于服装款式、图案和面料搭配设计。相关系统通常接收文本、图像、草图或用户偏好，经语义解析、特征提取和生成模型处理后输出服装设计图。童装设计还涉及儿童年龄、体型、活动范围、成长余量及穿着安全，设计过程中需要同时处理个性化表达、尺寸适配、面料选择和工艺实现等内容。

2、针对上述中的服装智能设计，公开号cn120431199a公开了一种基于大模型的服装设计方法、系统、设备及存储介质，其获取样本图片、描述文本和用户行为数据，通过图像特征提取、文本语义理解及提示词生成驱动图像生成模型。公开号cn120765778a公开了一种基于多模态aigc的服装设计系统、方法及其存储介质，将文本描述、服装款式图、面料图像和用户偏好映射至统一语义空间，并结合风格迁移及条件扩散模型生成服装设计图。授权公告号cn114491125b通过多模态编码本和注意力机制统一处理文本、草图与局部图像，再由编码器和解码器生成服装图像；授权公告号cn114723843b则融合文本及图像特征，用于生成虚拟服装。

3、在个性化服装及童装设计方面，公开号cn117371173a公开了一种基于多模态感知交互情智干预用智能童装设计方法及系统，其采集个体特征、用户偏好和设计知识，通过交互功能设计模块与外观设计模块输出童装方案，并依据用户评价进行修正。公开号cn120046515a公开了一种多模态个性化服装设计方法和系统，通过多层感知机形成个性化特征向量，利用决策树建立设计规则，再采用近邻算法输出设计方案。

4、此外，公开号cn117951763a公开了一种多模态数据驱动的生成式时尚兼容服装设计方法及系统，通过语音识别、手稿渲染、服装属性交互设计和美学评分完成设计处理。公开号cn121257282a采用关键词语义解析、文化语料建模、风格语义融合及多模态扩散模型生成服装图案，并通过结构一致性评估进行优化。公开号cn122087895a公开了一种基于传统服饰元素的个性化娃衣定制系统，其解析文本、参考图像和手绘草图，并通过比例调整及疏密调整完成传统服饰元素的尺寸适配。

5、由上述方案可知，现有技术已经能够完成多模态信息处理和服装图像生成，但儿童个体信息通常作为一般输入数据参与设计，尚未进一步转换为尺寸区间、成长余量、动作余量以及分级设计约束。通用服装生成方法多关注语义匹配、风格迁移或图案质量，儿童体型、穿着安全、面料性能和生产工艺之间缺少统一关联；现有童装方案则偏重语音交互、感温变色或情智干预，未形成贯穿需求解析、知识推理、设计生成和结果校验的处理过程。生成结果完成后，对合体性、安全性及工艺可实现性的联合评价仍不充分，局部修改还可能影响未涉及调整的服装结构和设计数据。

6、因此，本发明提供了一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统，以解决现有技术中存在的不足之处。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统，解决了现有服装智能设计难以同时满足童装个性化需求、儿童体型适配、穿着安全及工艺可实现性的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统，包括多模态需求解析模块、童装画像构建模块、知识约束推理模块、童装设计生成模块和反馈输出服务模块。

4、所述多模态需求解析模块用于获取并标准化设计数据，对所述设计数据进行融合处理，输出融合向量和冲突清单。

5、所述童装画像构建模块用于获取实测信息，并根据所述融合向量和所述冲突清单，结合所述实测信息构建约束画像。

6、所述知识约束推理模块用于根据所述约束画像检索设计知识，并处理检索过程中的冲突，形成生成条件和条件序列。

7、所述童装设计生成模块用于依据所述生成条件和所述条件序列进行设计生成及校验，输出候选设计。

8、所述反馈输出服务模块用于对所述候选设计进行评价并输出结果包，以及接收修改内容并将所述修改内容转换为新设计数据。

9、通过采用上述技术方案，文本描述、参考图像、面料数据、儿童信息和需求数据经标准化及融合处理后形成统一的设计条件，结合儿童实测信息建立约束画像，再由设计知识、儿童个体约束和生成条件共同引导候选设计的生成、校验及修改，使输出结果与儿童尺寸、穿着活动、安全要求、面料属性和生产工艺相适配。

10、优选的，所述多模态需求解析模块接收文本描述、参考图像、面料数据、儿童信息和需求数据，并将所述文本描述、所述参考图像、所述面料数据、所述儿童信息和所述需求数据作为所述设计数据的输入模态。

11、优选的，所述多模态需求解析模块对所述设计数据进行字符编码统一、服装术语归一、图像尺寸处理、儿童尺寸单位转换和面料字段标准化，并保留标准化处理前的原始数据及数据来源。

12、优选的，所述多模态需求解析模块对所述设计数据进行质量评价，所述质量评价包括文本完整度评价、图像清晰度评价、服装主体完整度评价、服装部件可识别度评价、面料纹理可识别度评价、儿童信息完整度评价和数据来源状态评价，并根据所述质量评价建立缺失记录和所述冲突清单。

13、优选的，所述冲突清单按照服装品类、整体廓形、领口、袖型、腰节、门襟、口袋、下摆、颜色、图案、面料和装饰部件，记录不同输入模态之间的属性差异。

14、优选的，所述多模态需求解析模块分别将所述文本描述、所述参考图像、所述面料数据、所述儿童信息和所述需求数据输入对应的编码网络，输出特征向量，所述编码网络包括文本编码网络、视觉编码网络、面料属性编码网络、儿童特征编码网络和用户偏好编码网络。

15、优选的，所述多模态需求解析模块计算各所述输入模态与设计任务的语义相关度和可靠度，根据所述语义相关度和所述可靠度确定融合权重，并根据所述融合权重对所述特征向量进行加权融合，生成所述融合向量。

16、优选的，所述融合权重按照服装属性分别确定，使同一输入模态在整体廓形、颜色、图案、面料和局部服装部件上的融合权重分别计算。

17、优选的，所述童装画像构建模块获取包括儿童年龄、身高和体重的所述实测信息，并根据所述实测信息确定尺寸区间、成长余量及动作余量；所述实测信息中未包含的身体参数根据儿童体型数据库形成推断数据。

18、优选的，所述尺寸区间根据实测值、测量误差、儿童年龄阶段、性别、身高和体重确定；所述成长余量根据预期穿着周期、服装品类、服装覆盖部位和面料弹性确定；所述动作余量根据穿着场景和身体关键点位移确定。

19、优选的，所述童装画像构建模块依据所述融合向量及所述冲突清单建立安全硬约束、合体强约束和审美软约束，所述安全硬约束的处理优先级高于所述合体强约束和所述审美软约束。

20、优选的，所述安全硬约束根据安全规则库中的当前生效安全规则建立，所述安全规则包括规则标识、适用年龄阶段、适用服装品类、适用穿着场景、适用销售区域、限制对象、限制参数、限制值和检测方法。

21、优选的，所述合体强约束包括尺寸区间、成长余量、动作余量、服装部件连接关系以及与生产设备能力和面料加工能力相关的生产工艺可实现条件。

22、优选的，所述审美软约束包括颜色偏好、图案偏好、风格偏好、整体廓形偏好和装饰部件偏好。

23、优选的，所述童装画像构建模块从所述融合向量和所述冲突清单中提取身体区域、服装部件和面料属性，将所述身体区域、所述服装部件和所述面料属性与所述安全硬约束、所述合体强约束及所述审美软约束建立关联，生成所述约束画像。

24、优选的，所述关联包括尺寸依赖关系、空间覆盖关系、结构连接关系、禁止关系、替代关系和属性关联关系。

25、优选的，所述知识约束推理模块从所述约束画像中提取儿童年龄阶段、尺寸区间、服装品类、适用季节、穿着场景、整体廓形、颜色倾向、图案主题、面料属性、安全硬约束和生产设备能力作为查询字段。

26、优选的，所述知识约束推理模块根据所述查询字段进行结构化筛选，并对经过结构化筛选的设计知识进行向量检索，获取候选知识作为所述设计知识。

27、优选的，所述候选知识包括童装款式知识、颜色与图案知识、面料知识、儿童体型知识、安全规则知识、版型工艺知识和历史设计案例知识。

28、优选的，所述知识约束推理模块检查所述设计数据中的明确需求和图像属性、所述约束画像以及所述候选知识之间的冲突，并按照安全硬约束、合体强约束和审美软约束的处理顺序，删除冲突属性或者选取替代结构、替代面料和替代生产工艺。

29、优选的，所述知识约束推理模块补全设计生成所需且未包含于所述设计数据中的部件属性，并将补全后的所述部件属性写入指令图，形成所述生成条件。

30、优选的，所述指令图包括服装品类节点、整体廓形节点、正面衣片节点、背面衣片节点、领口节点、袖型节点、腰节节点、下摆节点、门襟节点、口袋节点、颜色节点、图案节点、面料节点、装饰节点和生产工艺节点，各节点记录属性值、空间位置、尺寸范围、连接关系、禁止条件和知识来源。

31、优选的，所述知识约束推理模块分别计算所述候选知识与所述约束画像之间的语义相似度、品类匹配度、舒适匹配度和冲突度，对所述语义相似度、所述品类匹配度、所述舒适匹配度和所述冲突度进行加权计算，得到所述匹配度。

32、优选的，所述知识约束推理模块根据所述匹配度从所述候选知识中选取选定知识，并将所述选定知识和所述指令图转换为正向设计条件、负向禁止条件、服装部件关系条件、空间位置条件和知识证据条件，形成所述条件序列。

33、优选的，所述童装设计生成模块根据所述生成条件生成控制图和禁止区域图，所述控制图包括正面廓形图、背面廓形图、服装部件分区图、缝线位置图、褶裥分布图和图案分布图。

34、优选的，所述禁止区域图根据所述安全硬约束生成，用于记录不允许设置绳带、小部件、硬质装饰部件和尖锐部件的位置，并与所述控制图采用相同坐标系。

35、优选的，所述童装设计生成模块将所述控制图、所述条件序列、所述约束画像和所述禁止区域图输入扩散网络，基于约束修正进行反向去噪，生成中间设计。

36、优选的，所述童装设计生成模块在去噪迭代过程中计算潜在数据的去噪方向、合体性偏差、安全性偏差和工艺偏差，并根据所述合体性偏差、所述安全性偏差和所述工艺偏差调整所述去噪方向。

37、优选的，所述童装设计生成模块在去噪迭代过程中处理廓形、面料纹理、颜色分布和局部部件，并输出所述中间设计。

38、优选的，所述扩散网络在迭代前段处理廓形和服装部件位置，在迭代中段处理面料纹理和颜色分布，在迭代后段处理缝线、装饰部件及其他局部部件。

39、优选的，所述童装设计生成模块对所述中间设计进行区域细化、一致性校验、安全校验和工艺解析，生成所述候选设计。

40、优选的，所述区域细化按照领口、袖口、门襟、腰节、口袋、下摆和装饰部件建立局部区域，重新生成所述局部区域时锁定所述局部区域之外的服装结构、颜色和面料数据。

41、优选的，所述一致性校验包括正面设计和背面设计的肩线高度、侧缝长度、腰节高度、下摆长度、面料纹理方向和图案跨缝位置校验。

42、优选的，所述安全校验包括领口尺寸校验、绳带位置校验、小部件位置校验、尖锐部件位置校验、装饰部件固定区域校验和皮肤接触面校验，检测到安全硬约束违反时删除对应中间设计。

43、优选的，所述工艺解析包括识别正面衣片、背面衣片、袖片、领片、腰节部件、门襟部件、口袋部件、下摆部件和装饰部件，并根据部件边界、连接关系、缝线位置、褶裥密度和面料属性，生成服装部件清单、版型尺寸范围、缝制顺序、缝份数据、包边方式和设备要求。

44、优选的，所述童装设计生成模块通过改变初始随机潜在数据、颜色组合、图案布局和局部部件组合生成多个候选设计，并根据结构特征和视觉特征进行重复检测。

45、优选的，所述反馈输出服务模块计算各所述候选设计的一致性得分、合体得分、安全得分、协调得分和工艺得分，并按照预设评价规则进行排序。

46、优选的，所述预设评价规则包括安全硬约束处理规则、各项得分最低采用条件、综合评价计算规则、候选设计排序规则和候选设计重复排除规则。

47、优选的，所述反馈输出服务模块根据排序结果选取满足所述预设评价规则的所述候选设计，编排效果图、细节图、配色数据、版型和工艺建议，形成所述结果包。

48、优选的，所述结果包还包括安全硬约束校验状态、合体校验状态、工艺可实现性校验状态、正背面一致性校验状态和待人工确认事项。

49、优选的，所述反馈输出服务模块接收所述修改内容，并将所述修改内容定位至对应的修改节点；一个所述修改内容涉及多个服装部件时，同时确定主修改节点和关联修改节点。

50、优选的，所述反馈输出服务模块锁定未受影响节点的结构和数据，仅重新生成受影响区域。

51、优选的，所述反馈输出服务模块将所述修改内容区分为当前任务数据和长期偏好数据；用户明确选择保存对应偏好时，将所述修改内容记录为长期偏好数据，未达到长期偏好数据更新条件的所述修改内容记录为当前任务数据。

52、优选的，所述反馈输出服务模块将重新生成结果转换为所述新设计数据，所述新设计数据包括原设计任务标识、修改内容、修改节点、受影响区域、锁定节点、重新执行步骤、重新生成结果和约束校验结果。

53、优选的，所述系统按照任务标识关联存储所述设计数据、所述融合向量、所述冲突清单、所述约束画像、所述候选知识、所述选定知识、所述指令图、所述生成条件、所述条件序列、所述中间设计、所述候选设计、所述结果包和所述新设计数据。

54、优选的，所述系统使用经过人工审核的候选设计和修改内容更新候选排序模型和轻量适配参数，并保留多模态大模型的基础参数及更新前模型版本。

55、本发明提供了一种基于多模态大模型的童装个性化智能设计生成系统，其具备以下有益效果：

56、本发明对文本描述、参考图像、面料数据、儿童信息和需求数据进行标准化、质量评价、统一编码和加权融合，并针对不同服装属性确定相应融合权重，能够减少数据格式差异、输入缺失及模态冲突对设计结果的影响，使生成条件较准确地反映用户需求和参考图像特征。

57、本发明结合儿童实测信息建立尺寸区间、成长余量和动作余量，并将身体区域、服装部件、面料属性与安全硬约束、合体强约束和审美软约束建立关联，使童装设计同时受到儿童体型、穿着活动、安全规则、面料性能和生产工艺条件的限制，提高候选设计的合体性、安全性和工艺可实现性。

58、本发明在扩散网络的反向去噪过程中，根据合体性偏差、安全性偏差和工艺偏差调整去噪方向，并对中间设计执行区域细化、一致性校验、安全校验和工艺解析；在接收修改内容后，定位对应修改节点并锁定未受影响节点，能够减少不符合约束条件的候选设计，并在局部修改时保持其他服装结构和数据的稳定。