AI服装图案生成：结合改进的Pix2Pix图像生成技术与扩散模型修复技术 郑晓虎（Xiaohu Zheng）， 李谢晨（Xiechen Li）， 刘冰（Bing Liu）， 徐炳顺（Bingshun Xu）

《Electronics》：AI Clothing Pattern Generation: Combining Improved Pix2Pix Image Generation and Diffusion Model Repairing Xiaohu Zheng, Xiechen Li, Bing Liu and Bingshun Xu

　　摘要 服装制版是将设计概念转化为最终产品的重要组成部分；然而，传统的手工制版过程不仅耗时，而且效率低下，这严重限制了服装生产的自动化和精确度。本研究提出了一种自动化的服装制版方法，其核心在于改进版的Pix2Pix模型与条件扩散模型的有机结合。改进版的Pix2Pix模型通过引入多尺度判别器和新的复合损失函数，有效捕捉了服装图案中的复杂结构信息。由于数据有限，改进版的Pix2Pix在图像生成质量方面存在不足，因此引入了条件扩散模型来增强生成图像的细节和整体完整性。实验针对各种典型服装风格的袖子和后片的制版任务进行了验证。袖子组件主要验证了模型的基本生成能力。结果表明，改进版的Pix2Pix生成的初始模板能够捕捉到基本轮廓结构，经过扩散模型修复后，线条更加清晰，细节更加完整；后片组件验证了模型的鲁棒性。定量结果显示，所提出的方法在SSIM、PSNR和LPIPS指标上分别达到了0.869、22.31和0.131。与其他先进模型相比，该方法在生成图像的准确性和清晰度方面表现最佳，证明了其在自动化服装制版中的实用性和有效性。

1. 引言
近年来，随着强化学习和深度学习等人工智能技术的快速发展，它们在服装行业的应用日益受到重视。然而，现有研究大多集中在服装设计过程[1,2,3]上，而将这些技术应用于关键制版过程的探索相对较少。制版是设计概念与成品服装生产之间的关键纽带，其质量直接决定了最终产品的形状、合身度和美观性。图1a展示了从设计草图到制版图再到最终服装的传统流程。传统的制版过程涉及将设计师的风格要求转化为适合裁剪和缝制的二维平面图纸。这需要分析服装各部分的尺寸、形状和结构。制版图的制作是一个复杂而细致的过程。一件服装通常需要多个图纸来适应不同的身材类型和合身要求。每个图纸包含数十个参数，包括尺寸、比例和结构线的位置。设计师必须对这些参数进行精确调整，这需要大量的时间和精力。特别是，每个新的制版图都需要从头开始重新绘制轮廓。统计数据显示，制版阶段通常占整个时装设计和生产过程的很大比例，约占20-40%。据行业报告，制版阶段在时装供应链中的总开发时间中占比可达20-40%[4]。此外，研究表明，为单一款式的手工制版可能需要2-4小时的熟练劳动，大大限制了生产的灵活性[5]。

图1. (a) 传统服装制造流程。(b) 使用3D服装数据生成袖子部分制版图的过程。
服装生产过程有两种方法：传统方法和利用3D数据的方法。数字制版技术为这些问题提供了可行的解决方案，当前的数字方法主要分为三大类。一类是参数转换，它基于算法思维进行设计，通过参数和规则的表达来定义、编码和明确设计意图与设计结果之间的关系。李等人[6]采用参数设计方法对针织毛衣的关键曲线（如领口曲线、袖孔曲线和袖子山曲线）进行了建模和优化，并提出了一种基于圆弧拟合和贝塞尔曲线的数学模型约束方法，显著提高了毛衣设计的效率和准确性。另一类是制版库匹配，通过将设计图纸与数据库中的现有模板进行匹配来生成初步图案，然后进行手动调整和优化。刘等人[7]提出了一种基于AlexNet卷积神经网络的改进服装结构特征识别和相似样本匹配技术，能够根据女性裤子的18个细粒度特征实现智能匹配，在验证集上的准确率为83.4%。然而，这些方法仍然依赖人工干预，难以满足完全自动化的需求，尤其是在处理复杂设计时。第三类是基于3D的制版技术，从3D服装点云或模型中提取结构信息以重建2D图案。Korosteleva和Lee[8]提出了NeuralTailor框架，该框架利用点级别注意力机制和循环神经网络从3D服装点云重建缝制图案结构，能够泛化到未见过的图案拓扑。尽管NeuralTailor在泛化未见过的图案拓扑方面表现良好，但生成的图案主要限于简化轮廓表示。在实际服装制造中，制版图必须包含复杂的细节，如缝份、折痕和内部纹理线，这对当前的3D到2D重建方法来说仍然具有挑战性。在实际应用中，只能生成简单的组件（如T恤袖子）作为参考。结合3D点云数据和2D制版过程可以生成简单的组件图案，如图1b所示。

同时，随着生成模型（如生成对抗网络GAN[9,10,11,12,13,14,15]的快速发展，服装自动化设计领域也取得了显著进展。Pix2Pix模型[16]作为GAN的一种具体实现，专注于图像转换任务，即将一种图像形式转换为另一种图像形式[17]。尽管Pix2Pix在许多图像到图像的转换任务中表现良好，但在应用于涉及精细边缘和长距离依赖性的复杂结构（如服装图案）时面临明显限制[18]。这些限制来源于三个方面：首先，U-Net生成器难以捕捉对全局结构连贯性至关重要的长距离空间依赖性；其次，PatchGAN判别器仅评估局部区域，缺乏全局结构指导；第三，L1和对抗损失的结合侧重于像素级别的重建，而不是轮廓连续性和精确边缘对齐等结构级语义。这些因素促使需要在复杂图案生成任务中增强架构和更结构化的损失函数。另一方面，扩散概率模型（DPMs）已成为通过逐步添加和去噪的过程来生成图像细节恢复的有效工具[19,20]。与传统的GANs相比，DPMs在生成过程中表现出更高的稳定性，并能更好地保留复杂图像的细节信息[21]。然而，在数据集有限的场景中，它们容易出现生成不稳定和细节丢失的问题，难以充分发挥其性能。

尽管现有的数字制版方法在参数设计、模板匹配和基于3D的数据重建方面取得了进展，但在应用于自动化服装制版时仍面临三个关键挑战。首先，服装图案中的复杂结构信息（如剪裁线、褶缝线和轮廓曲线）难以使用标准图像转换模型（如Pix2Pix）捕捉，因为这些模型往往难以处理结构连贯性和精细边缘细节。其次，单阶段生成模型常常受到小规模数据集的限制，这在专门的服装制造场景中很常见。虽然扩散模型在细节恢复方面表现优异，但在数据不足时容易产生训练不稳定和细节丢失的问题。第三，现有方法在生成过程中很少同时平衡全局结构一致性和局部细节真实性，尤其是在缺乏足够监督的情况下。

为了解决这些挑战，本文提出了一个混合框架，将改进版的Pix2Pix模型与条件扩散模型相结合。具体来说，我们通过引入多尺度判别器和复合结构感知损失函数来增强Pix2Pix架构，以提高复杂服装图案的结构捕捉能力。我们设计了一个两阶段生成和优化流程：改进版的Pix2Pix在数据有限的情况下首先建立大致的结构对应关系，然后条件扩散模型进一步细化细节，以克服小数据环境下扩散模型的不稳定性。我们在不同复杂性的组件（袖子和后片）上验证了该框架的有效性，证明了其在基本结构生成和对细节的敏感性方面的适应性。评估使用结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和学习感知图像块相似性（LPIPS）等指标来评估结构相似性和细节精度。

本文的其余部分组织如下：第2节回顾了基于GAN的图像生成和扩散模型的相关工作。第3节介绍了提出的方法，包括改进版的Pix2Pix模型和用于细节细化的条件扩散模型。第4节描述了实验设置、数据集和评估指标，以及袖子和后片生成任务的定量和定性结果，还包括消融研究和与最先进方法的比较。第5节总结了本文的贡献、局限性和未来工作方向。

2. 相关工作
2.1. GAN图像生成
GAN由生成器和判别器组成，生成器生成逼真的高质量图像，而判别器学习区分生成图像和真实图像之间的差异；通过两者之间的相互训练，不仅可以提升生成器的生成能力，还能使判别器的判别能力达到极限，因此被应用于图像生成、风格转换等领域。自从Goodfellow等人[22]在2014年提出GAN以来，相继提出了多种改进的GAN模型，这些模型的创新方面包括模型结构改进[23,24]、理论扩展[25,26]和应用探索[27]。

在时装设计领域，一些研究利用GAN生成服装设计草图或将设计草图转化为成品图像，为设计师提供了更便捷的设计工具。这类研究通常关注图像到图像的转换任务，例如Cui等人[11]提出了一种基于条件生成对抗网络的端到端虚拟服装设计展示方法，能够根据时装草图和面料图像快速自动生成具有统一形状和纹理的虚拟服装图像。Liu等人[10]构建了一个属性GAN模型，根据服装的语义属性实现服装匹配图像对的自动生成，不仅提升了服装匹配的视觉一致性，还为服装设计自动化提供了新方法。尽管基于GAN的方法（如FashionGAN和Attribute-GAN）在服装设计可视化领域取得了优异成果，但它们在制版应用中的适用性受到三个核心因素的限制。首先，这些模型的目标函数仅优化了感知相似性（如LPIPS、FID指标）和视觉真实性，与结构线精度无直接关联。如果一个图案的FID指标表现良好，但缝制偏移量达到2毫米，则无法用于实际生产。其次，这些模型处理的是包含丰富纹理信息的RGB彩色图像；而制版需要二值线稿，其中每个像素都具有结构意义，这种数据差异要求完全不同的网络结构设计方法。第三，现有的GAN模型在时装领域通常依赖于大规模数据集进行训练（如DeepFashion数据集包含超过20万张图像），而制版领域专业注释的数据量很少，无法达到相同的数据规模。

Pix2Pix是一种基于条件GAN（cGANs）的图像到图像转换模型，其特点是有明确的输入-输出对应关系。受到Pix2Pix在图像到图像转换方面成功经验的启发，我们将Pix2Pix与服装制版结合起来，利用Pix2Pix的图像到图像转换能力直接将设计师的草图转换为相应的制版图。本文的框架通过设计特定任务的损失函数、构建多尺度判别器和采用数据高效的两阶段训练策略，有效地解决了所有这些问题。

2.2.**扩散模型的高质量修复**
扩散模型最初由Ho等人[19]提出，其核心思想是通过逐步添加噪声的前向过程将数据分布转换为高斯分布，然后通过学习反向过程（即“扩散-反扩散”机制）逐渐去噪以恢复原始图像。然而，在其原始形式中，该模型在结合条件输入（如设计草图）方面灵活性有限，并且在小数据场景下适应性较差，导致训练不稳定，精细的结构细节常常丢失。为了克服这些限制，Song等人[28]提出了一种基于随机微分方程（SDEs）的基于分数的生成建模方法，并引入了连续时间过程，为条件扩散模型奠定了基础。到目前为止，扩散模型在图像去噪、去模糊、超分辨率和图像恢复任务中表现出色。Saharia等人[29]提出了SR3模型，该模型通过逐步减少图像中的噪声来实现从低分辨率到高分辨率的图像映射，并生成细节丰富的的高质量图像。SR3模型展示了扩散模型从模糊的低分辨率图像中恢复精细结构的能力，显著提高了图像的视觉质量。Lugmayr等人[30]提出了RePaint模型，该模型利用DDPM的去噪能力逐步恢复损坏或缺失图像区域的细节，从而重建完整图像。
上述研究表明，扩散模型不仅可以应用于超分辨率和去噪等标准图像恢复任务，还可以在面对复杂的图像遮挡问题时生成高质量图像，利用其去噪过程逐步重建损坏或模糊的图像细节，从而有效增强图像的整体视觉效果，成为图像恢复任务中的一个重要工具。由于Pix2Pix模型生成的图像在细节呈现上存在不足，本研究将Pix2Pix与扩散模型结合，充分利用扩散模型在图像恢复中的优势，弥补图像细节的缺失。

**2.3 GAN与扩散模型的融合范式**
最近的研究探索了GAN和扩散模型的协同集成，以利用两者的优势。主要的融合策略可分为两类：顺序的粗到细生成和平行的潜在空间解耦。在顺序范式中，GAN生成初始的粗糙输出，后续的扩散模型对其进行细化——这种架构已应用于图像超分辨率和面部恢复等任务。在平行范式中，例如FS-Control和CAT-DM，GAN鉴别器指导扩散采样或通过隐式分布初始化加速推理。ColorwAI进一步展示了GAN–扩散解耦在控制纺织品颜色变化中的应用。然而，现有的GAN–扩散融合方法在应用于服装图案生成时存在两个关键限制：（1）线条结构退化——大多数方法优先考虑逼真纹理的生成，而非精确的轮廓保持，导致图案输出中的线条模糊或断裂；（2）数据效率低下——这些方法通常需要大规模的对齐数据集（通常超过10,000个样本）才能实现稳定训练，在专业注释稀缺的图案制作场景中这不切实际。相比之下，我们的框架通过三项针对特定任务的创新解决了这些问题：（1）结合Sobel边缘损失和Block IoU损失的复合结构感知损失，以强化线条连续性；（2）多尺度鉴别器架构，同时评估全局图案一致性和局部边缘清晰度；（3）两阶段训练策略，使用改进的Pix2Pix输出作为扩散模型的增强训练样本，缓解数据稀缺问题。据我们所知，这是首个专门为服装图案生成设计的GAN–扩散融合框架，能在有限的监督下明确优化结构线条的准确性。

**2.4 最新的服装生成模型讨论**
最近，有几项研究在服装图案生成方面取得了进展。例如，SewingLDM[31]使用潜在扩散模型生成复杂的缝纫图案，而GarmentDiffusion[32]采用扩散转换器生成三维服装缝纫图案。Aiparel[33]是一个基于超过120,000个服装样本训练的多模态基础模型。尽管这些方法相关，但在我们的实验设置中，直接与这些方法进行定量比较受到三个因素的限制：（1）任务焦点——这些模型主要关注基于文本条件的3D图案恢复或生成，而我们的工作关注在有限数据条件下从设计草图生成2D图案草案；（2）数据规模——这些方法需要大规模数据集，这在专业绘图场景中不切实际；（3）可复现性——这些工作的代码和预训练模型未在此研究中公开。因此，我们的定量比较集中在可直接应用于我们任务的代表性模型上，提供了公平的评估。

**3. 方法**
**3.1 改进的Pix2Pix模型**
本研究提出了一个改进的Pix2Pix模型。它学习了从条件图像x和随机噪声向量z到y的映射。该模型以服装设计草图作为条件，通过设计草图对和图案草案对来学习映射。生成器G和鉴别器网络D基于设计草图进行前向推理。该模型为服装袖子或背板生成初始图案草图。改进模型的整体架构如图2所示。生成器以服装设计草图作为输入来产生初始图案，而鉴别器将生成的图像与真实图像进行对比。真实图像与数据集中的设计草图配对，在训练过程中，鉴别器将生成的图像与真实图像进行比较以强化结构一致性。最终鉴别结合了局部（D1）和全局（D2）评估来指导生成器优化。

**3.2 PatchGAN与扩散模型的结合**
本文提出的改进Pix2Pix模型借鉴了Pix2Pix HD[35]的思想，引入了多尺度鉴别器，并由鉴别器D1和D2分别执行局部和全局特征提取与评估。鉴别器D1基于PatchGAN架构，对输入图像的每个小区域进行细粒度辨别，确保生成的服装图案在纹理、边缘和其他细节上与真实图像一致。鉴别器D2作为全局鉴别器，一次性评估整个图像，捕捉图像的整体结构和语义一致性。D2通过逐步下采样获取全局信息，并输出全局真实性鉴别结果。这种多尺度鉴别机制使得生成的图像质量获得了更全面的评估。D1确保生成的图像在局部细节上真实，而D2确保图像的整体结构一致性。

由于传统的Pix2Pix只能在像素层面生成差异，而无法表达如服装图案这样的结构层面差异，我们设计了如方程（1）所示的多尺度结构感知损失。五种损失函数的组合确保生成器同时考虑图像的全局结构和局部细节，并使用权重系数调整不同损失之间的相对重要性，以实现图像的结构对齐：
（1）其中LA表示对抗损失，L2表示L2损失，LVGG表示感知损失，LSobel表示Sobel边缘损失，LIoU表示合并的IoU损失，λ是相应损失函数的权重系数。L2损失用于衡量生成图像与真实图像之间的像素级差异，鼓励生成器产生整体结构与真实图像一致的结果。L2损失与其他损失函数结合使用，确保生成图像的基本形状与目标图像匹配。
（2）其中y是真实图像，G(x)是生成器生成的图像。

感知损失通过提取VGG19模型的中间特征层来衡量生成图像与真实图像在高层次特征空间中的差异，确保生成的服装图案不仅在像素层面真实，而且在感知质量上也类似于目标图像。
（3）其中φi表示VGG19模型的第i个特征层。
**Sobel边缘损失**：Sobel边缘损失通过计算生成图像和目标图像的边缘图像（使用Sobel算子）来衡量边缘的匹配情况，确保生成图像的边缘与真实图像的边缘一致，从而增强图像的细节呈现，特别是在服装图案的轮廓线方面。
**Block IoU损失**：Block IoU损失将图像划分为小块，并计算每个块的交集和并开发率（IoU），有助于提高局部区域的图像生成精度，并确保生成图像在局部块中的一致性和完整性，这对于处理服装图案制作中的局部细节尤为重要。
（4）其中Bj和Tj分别表示第j个块中生成图像和真实图像的像素值。该过程如图4所示。

**3.3 扩散概率模型**
虽然扩散模型在理论上看具有优越的细节恢复能力，但其直接应用于服装图案生成时会遇到实际限制。条件扩散模型的训练需要具有像素级对齐的配对数据（设计草图→图案草案），并且需要大量的数据支持。然而，由于数据量有限，实验中无法充分覆盖服装图案中的复杂结构变化，导致扩散模型训练过程中的梯度传播不稳定。为解决这一数据瓶颈，提出了一个两阶段生成-细化框架。改进的Pix2Pix模型首先在有限的监督下建立粗略的结构对应关系（第3.1节），生成具有87.6%结构完整性的初步图案（通过边缘连续性指标衡量）。这些合成图案虽包含局部伪影，但为后续的扩散模型提供了增强训练样本。关键的是，条件扩散过程学习了从带噪声的合成图案到其干净版本的映射，有效地分离了结构保持（由Pix2Pix处理）和细节细化（由DPMs处理）。这种采用混合生成架构的分层方法在本次实验中得到了很好的验证，其中基于GAN的粗略生成和基于扩散的细化在数据稀缺的情况下实现了协同的性能提升。在这项工作中，我们采用了通道级串联策略来注入条件信息，因为这是一种直接且计算效率高的方式，可以利用改进的Pix2Pix模型的结构先验。鉴于数据集规模有限以及两阶段框架的限制，这种简单而有效的设计取得了令人满意的结果，而更复杂的条件机制则留待未来的探索。如图5所示，展现了使用DPM模型修复生成服装图案的具体过程。首先，将随机噪声XT与Pix2Pix模型生成的初步服装图案S作为输入进行结合；其次，通过扩散模型生成新的图像X(T?1)；最后，通过连续采样生成修复后的服装图案x0，以实现图像的细节表现和整体质量。图5展示了DPM图案修复的模型示意图。在提出的两阶段框架中，由改进的Pix2Pix生成的初始图案S作为扩散模型的结构先验。为了确保后续的细化过程不会破坏Pix2Pix已经建立的全局结构，我们引入了一种条件性的通道级串联机制。具体来说，S和带噪声的图像XT具有相同的空间分辨率（H × W），并沿着通道维度串联形成一个张量I ∈ RH×W×2。没有额外的空间变换，从而保持了结构先验与带噪声输入之间的像素级对齐。在反向去噪过程中，通过将I输入到去噪U-Net中，将条件信息融入每个去噪步骤中。网络学习根据当前带噪声的图像和结构先验来预测噪声。为了防止结构退化，我们不对条件输入S进行随机遮盖或增强处理。相反，S在整个反向过程中保持不变，作为几何锚点，引导扩散模型仅细化局部细节（例如边缘锐度、缝合连续性），而不改变全局轮廓。这种设计确保了扩散模型的生成灵活性受到Pix2Pix提供的结构完整性的约束，在粗略结构准确性和细节细化的增强之间实现了协同平衡。整个反向去噪过程的公式可以表示为（6），其中μθ和Σθ是由神经网络根据当前图像状态xt、时间步长t和条件信息S预测的均值和方差。N表示正态分布。在训练过程中，模型通过预测噪声?θ (xt,t)来最小化均方误差（7）。3.3 两阶段框架的内在协作机制两阶段生成-细化框架的协作机制核心在于改进的Pix2Pix模块和条件扩散模块之间的功能划分、互补优势及相互约束。这避免了两个独立模型的各自局限性，实现了提升的协同性能。具体的协作逻辑分为三个核心维度：(1)训练阶段：数据增强和难度解耦以实现协同优化。首先，改进的Pix2Pix模块在原始的小规模标记配对数据集上训练，以学习从设计草图到图案图的结构映射。训练完成后，Pix2Pix模型生成大量具有完整基本结构的粗粒度图案样本，这些样本与原始真实图案结合，形成扩散模型的增强数据集。这将训练数据量从原来的990个样本扩展到3120个增强样本，有效缓解了扩散模型在小数据集上的过拟合和不稳定训练问题。同时，这种两阶段框架实现了学习难度的解耦：Pix2Pix模块专门负责学习核心几何结构和拓扑映射，而扩散模块则专门负责在给定结构先验的情况下学习细节细化和线条优化。这种解耦避免了单个模型同时学习全局结构和局部细节的问题，从而避免了收敛困难和性能下降，并显著降低了每个模块的学习难度。(2)推理阶段：结构先验约束和细节增强以实现协同生成。在推理阶段，改进的Pix2Pix首先根据输入的设计草图生成一个具有完整基本结构的粗粒度图案，该图案作为扩散条件的输入。这个粗粒度图案为扩散模型提供了严格的结构先验和几何约束，确保扩散模型在去噪生成过程中不会偏离目标结构，从而解决了小样本情况下独立扩散模型出现的结构扭曲问题。在此基础上，条件扩散模型以粗粒度图案为条件，通过迭代去噪过程逐步优化图案的边缘平滑度、线条连续性和局部细节完整性，同时严格保持粗粒度图案的整体拓扑结构。这一过程完美结合了Pix2Pix的结构稳定性和扩散模型的细节生成能力，实现了工业级图案的高精度生成。(3)性能互补：解决单一模型的局限性。对于独立的改进Pix2Pix模型，尽管它在小样本条件下保持了结构生成的稳定性，但受到GANs对抗学习机制的限制，容易出现边缘模糊、局部线条断裂和复杂结构（如曲线和切割线条）中的细节丢失等问题，无法满足工业生产要求。对于独立的条件扩散模型，尽管其细节生成能力很强，但在小注释数据集下容易发生结构变形、拓扑偏差和生成不稳定，导致生成的图案不适合直接生产使用。两阶段协作框架完美地解决了上述问题：Pix2Pix为扩散模型提供了稳定的结构支持，而扩散模型弥补了Pix2Pix在细节方面的不足，实现了结构准确性、细节质量和生成稳定性之间的平衡。4. 实验 4.1. 数据集和实现细节为了有效地训练和评估改进的Pix2Pix和扩散模型在自动生成服装图案方面的性能，数据集准备至关重要。本研究重点生成几种特定服装风格的袖子和后片图案，包括女士衬衫、男士衬衫、女士夹克和背心。我们从[36]中生成的3D服装数据中提取了前视图的2D截面，并获取了袖子部分的轮廓信息，作为模型的条件输入。相应的输出是袖子部分的图案。袖子样本包括400个不同风格的示例，如短袖、长袖和喇叭袖。图6展示了一些袖子类型。后片数据集的来源包括公开可用的服装设计数据库、电子商务网站上的服装图片、专业图案师提供的服装图案，以及从服装设计软件Boke-CAD（http://www.bokcad.com/（2026年4月6日访问）导出的设计到图案对比图，共计590幅图纸。图7展示了部分后片数据集类型。尽管数据集总共包含990个样本（400个袖子和590个后片），但其构建质量高且具有很强的代表性。袖子样本涵盖了三种典型风格：短袖（42%）、长袖（35%）和喇叭袖（23%）。后片样本包括女士衬衫（30%）、男士衬衫（25%）、女士夹克（25%）和背心（20%），反映了常见服装类别的相对均衡分布。图6. 袖子类型示例。从上到下分别为：从3D服装数据中提取的袖子2D前视图映射、左袖轮廓和相应的袖子图案。图7. 数据集中的典型风格，从左到右分别为：女士西装外套、曲领衬衫、衬衫、女士短袖衬衫、男士西装外套、西装、连帽衫和T恤。从上到下分别为：服装设计图纸、相应的面料部件和图案图纸。为了确保数据的质量和模型的学习效果，在输入模型之前需要对所有图像进行标准化和处理，以构建具有良好泛化能力的高质量数据集，处理方法主要包括以下部分：部件分割：由于服装后片设计中包含的部分信息不唯一，包括后片、袖子、领子等部分，因此本研究专注于生成袖子和后片，需要先从服装设计中提取这些部分，并将其作为生成服装图案的条件输入。尺寸调整：将所有设计和服装图案调整到统一的分辨率（256 × 256像素），这足以捕捉服装图案的关键结构特征（如轮廓线和切割线），同时确保模型训练的稳定性。这有助于提高模型训练的一致性并减少由于图像尺寸差异引起的学习偏差。数据增强：通过旋转、缩放、翻转和亮度调整来增强数据集的多样性，并提高模型对从设计到制板的各种服装变化的适应性和鲁棒性。数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型训练的有效性并避免过拟合。在本研究中，训练集占数据集的90%，测试集占10%。在训练改进的Pix2Pix模型时，使用了Adam优化器，初始学习率为1 × 10?4，β1 = 0.5，β2 = 0.999。由于GPU内存限制（NVIDIA GeForce RTX 4060笔记本电脑GPU，配备8 GB VRAM），批量大小设置为8。为了防止数据集规模有限导致的过拟合，权重衰减设置为1 × 10?5。应用了梯度裁剪，最大范数为1.0，以稳定训练并防止梯度爆炸。所有改进的Pix2Pix模型、Adam优化器和鉴别器都使用Xavier正态初始化[37]进行初始化，偏置项初始化为零。U-Net编码器-解码器的权重也采用相同的初始化方案，以确保一致的梯度流动。所有输入设计和生成的图案都固定为256 × 256像素，值规范化到[-1, 1]范围内。模型在GPU上训练了200个周期。在完成改进的Pix2Pix模型的训练后，我们进一步训练了条件扩散模型。条件扩散模型通过将初始板图和带噪声图像在通道维度上拼接形成新的输入张量，然后逐步进行去噪以生成更高品质的图案。条件扩散模型的训练数据集来自不同训练周期内改进的Pix2Pix模型生成的初步图案。经过数据增强后，提供了3120个增强的训练样本。扩散模型的U-Net主干网络使用Kaiming正态初始化[38]进行初始化，这是一种更适合具有大量残差连接的模型的初始化方法。具体实现细节如下。优化器和学习率：训练采用了Adam优化器，固定学习率为1 × 10?4，β1 = 0.9，β2 = 0.999。由于多步噪声预测导致的内存使用增加，批量大小设置为4。时间步长和噪声添加：模型设置为500个时间步长，并在前向过程中通过线性beta调度逐步添加噪声。每个时间步长的噪声来自标准正态分布，并与输入图像结合生成带噪声的图像。条件输入的引入：在反向去噪过程中，模型将初始服装图案作为条件输入与噪声图像一起传递给神经网络。这种条件输入有助于模型保留初始图案的结构信息，在去噪过程中逐渐加强这些信息，最终生成符合预期的高质量服装图案。

损失函数：在训练过程中，使用均方误差（MSE）损失来衡量模型预测的噪声与实际噪声之间的差异，从而指导模型更准确地恢复原始图像。

数据预处理：所有输入数据都被缩放到256 × 256像素的单通道灰度图像，并使用数据增强技术（例如随机水平翻转）来增加数据多样性并提高模型的泛化能力。

扩散模型大约需要2小时进行训练。经过80个训练周期后，模型通过采样过程逐步生成与输入条件匹配的精细图案，从随机噪声图像开始并结合初始图案的信息。反向去噪过程每个时间步长平均需要0.08秒（总共500步），生成单个完整图像需要40秒。相比之下，改进后的Pix2Pix模型生成单个图案只需要1秒。尽管训练和采样过程更耗时，但这种条件扩散模型进一步提高了生成图像的细节和结构完整性，在服装图案生成任务中表现出色。

4.2 权重因子和评估指标的分析

为了从客观层面评估改进后的Pix2Pix在服装图案生成以及条件扩散模型在图像细节恢复方面的有效性，我们选择使用三个指标（即SSIM、PSNR和LPIPS）来量化生成图像的质量。SSIM主要衡量生成图像与真实图像之间的结构相似性，数值越接近1，图像结构越接近真实图像，质量越高。在实验中，SSIM主要在Canny边缘检测图像上计算，以专门评估轮廓线的结构保真度，这是服装图案中最关键的信息。虽然这种方法可能无法完全反映整体图像质量，但它直接评估了线条结构的保存情况。为了确保全面性，我们还报告了在原始灰度图像上计算的SSIM结果，并且观察到两种评估设置下趋势一致。我们选取了几种模型，测试结果列在表1中。PSNR用于衡量图像的重建质量，反映了生成图像与真实图像之间的像素差异，数值越高表示图像噪声越低，质量越好。这两个指标在公式（8）–（10）中定义。

学习感知图像块相似性（LPIPS）[39]通过计算从预训练神经网络提取的深度特征之间的距离来衡量图像之间的感知相似性。较低的LPIPS值表示更大的感知相似性，更符合人类的视觉判断。

（8） （9） （10）
其中m × n表示图像大小，I表示灰度级别，K表示噪声图像，MSE表示均方误差公式。MAXI2表示图像的最大可能像素值。x和y表示图像。“μx”和“μy”是x和y的平均值。σx2和σy2是x和y的方差。C1 = (k1L)2和C2 = (k2L)2是两个用于保持稳定性的常数，以避免除以零；L是像素值的范围，表示B位图像的L值为2B?1。PSNR指标量化了图像的最大可能功率与噪声功率（MSE）之间的比率。

表1. 所提出方法与现有技术方法的定量比较。

为了确定复合损失函数中的最佳权重系数λ，我们在预定义的λ值范围内进行了穷举网格搜索。每个权重系数的搜索范围是根据初步实验和图像到图像转换文献[17]中的常见做法确定的。搜索空间包括λ2 ∈ {0.5, 1.0, 1.5}, λVGG ∈ {0.5, 1.0, 1.5}, λSobel ∈ {0.5, 1.0, 1.5}, 和 λIoU ∈ {0.3, 0.5, 0.7}。共有81种权重系数组合，对于每种组合，我们在训练集上训练模型，并在验证集上评估SSIM、PSNR和LPIPS指标。最终配置（λ2 = 1.0, λVGG = 1.0, λSobel = 1.0, λIoU = 0.5）是基于实现最高的SSIM（0.82）和PSNR（22.31）同时保持较低的感知指数而选定的。这一过程确保了每个损失成分对整体优化目标的平衡贡献。

网格搜索过程显示，L2损失（λ2）和感知损失（λVGG）对于保持全局结构一致性至关重要，而Sobel边缘损失（λSobel）确保了轮廓线的准确生成。Block IoU损失（λIoU）需要仔细调整。较高的值会导致对局部对齐的过于严格的惩罚，而较低的值则为复杂的图案变化提供了灵活性。这种系统的权重选择方法展示了在多任务学习场景中平衡不同优化目标的必要性。

4.3 实验结果与现有技术方法的比较

为了全面评估所提出方法在处理不同复杂度的服装组件方面的性能优势，本研究对相对简单的袖子图案和复杂的背板进行了实验。使用当前主流方法对背板进行了定量和定性分析，以验证所提出方法的有效性和泛化能力。

4.3.1 袖子图案的生成

作为服装的基本组件，数据集中的袖子图案主要具有外部轮廓线，没有复杂的裁剪线或抽缝结构，这使它们非常适合验证模型的基本生成能力。图8显示了改进后的Pix2Pix模型与扩散模型结合在袖子图案生成任务中的具体结果。从上到下分别是袖子轮廓的设计图、实际袖子图案、由改进后的Pix2Pix模型生成的初始袖子图案以及由扩散模型修复的最终袖子图案。改进后的初始模板现在可以捕捉到基本轮廓结构，如袖口的上弯线和袖口的直边，这与实际模板一致。然而，某些局部线条（如袖口连接到主体的过渡线）略微模糊，一些细节（如袖口底部的轻微弯曲）尚未完全恢复。使用扩散模型修复后，最终图案的轮廓线变得更加清晰和锐利，之前模糊的过渡区域现在变得平滑连续。袖口开口底部的曲率细节与真实图案非常吻合，整体结构与真实图案高度一致。

图8. 袖子部分的模型生成结果。这一结果表明，改进后的Pix2Pix模型可以有效学习从设计草图到图案的基本结构映射，而扩散模型的修复过程进一步优化了局部细节，显著提高了袖子图案的生成质量，从而验证了模型在基本组件生成任务中的有效性。

4.3.2 背板的图案生成

作为服装的核心组件，背板包含复杂的结构，如裁剪线、省道和背部中心线，这对模型的细节捕捉和全局结构的一致性提出了更高的要求。这是验证方法鲁棒性的关键对象。

图9：从上到下分别是输入图像生成、真实形状、改进后的Pix2Pix、DPMs修复模型、ControlNet [40]、GAN、FUNIT [41]和Pix2Pix在选定的验证集上的表现。ControlNet是一种图像生成控制网络，通过引入额外的条件信息来精确控制生成结果的形状和细节，其优势在于可以灵活应用于各种图像生成任务。GAN通过对抗学习机制生成高度逼真的图像，在图像生成、修复和风格迁移领域具有丰富的应用潜力。FUNIT（少样本无监督图像到图像转换）是一种适用于广泛图像生成任务的图像生成控制网络。它可以使用少量的训练样本实现有效的图像生成，支持不同图像类别的多样化转换，适用于数据稀缺的场景。虽然最近有一些针对服装的特定模型（例如SewingLDM、GarmentDiffusion），但它们是为截然不同的任务（3D重建、文本到图案）设计的，所需的数据规模与我们的设置不兼容，因此直接比较意义不大。我们在第2.4节中定性讨论了这些方法。

图9. 背板的模型生成结果和比较结果。结果显示，在这些生成模型中，Pix2Pix在这项任务上表现最佳，改进后的Pix2Pix与真实形状更为接近，但有一些线条模糊或不完整的情况。在修复DPM后，输出结果实现了线条连续性和更清晰的图像。相比之下，ControlNet、GAN和FUNIT在修复效果上较差，生成的轮廓线模糊且不完整，甚至存在错误。可以看出，在基于设计图纸生成服装图案的情况下，改进后的Pix2Pix和DPMs在生成图像和恢复细节方面具有明显优势。

评估结果如表1所示，所提出方法的SSIM、PSNR和LPIPS分别为0.869、22.31和0.1318，在生成的图像准确性和清晰度方面优于Pix2Pix、ControlNet、GAN和FUNIT模型，这再次证明了改进后的Pix2Pix和DPMs修复在图像生成和细节恢复方面的最佳效果。

从工业应用的角度来看，背板作为服装的核心组件，包含复杂的结构，如抽缝线、裁剪线和背部中心线，在手动图案制作中是最耗时且依赖经验的部分（平均每个样式需要1-2小时）。与原始Pix2Pix相比，我们的方法在SSIM上提高了11.4%，确保了抽缝线和裁剪线的位置偏差在工业生产的容差范围内，生成的图案具有完整的结构和清晰的连续线条。相比之下，ControlNet、GAN和FUNIT生成的图案存在轮廓模糊、线条断裂和结构错位等问题，需要大量手动校正，无法直接用于生产。我们方法生成的图案可以直接导入主流服装CAD软件（如Boke-CAD）进行后续的排版和裁剪，实现了从设计图纸到工业生产图案的端到端自动化，大大降低了图案制作的劳动成本和对熟练工人的依赖。

4.4 消融研究

为了验证我们框架中每个组件的必要性，我们通过移除特定的损失函数或模块来进行消融研究。实验分为两部分：损失函数消融和模块消融，如表2和表3以及图10和图11所示。

表2. 损失函数消融的定量结果。

表3. 模块消融的定量结果。

图10. 损失函数消融的视觉比较。

图11. 移除关键模块的影响。

4.4.1 损失函数消融

我们系统地评估了改进后的Pix2Pix模型中各个损失组件的贡献。通过依次移除单个损失项并重新训练模型，量化了对生成质量的影响。

移除Block IoU损失使SSIM从0.780降低到0.744。Block IoU损失通过局部区域约束提高了关键区域（如袖孔、领口、轮廓）的轮廓对齐精度。其缺失会导致局部细节的退化，例如背板边缘的缝线断裂。

移除Sobel边缘损失导致PSNR从20.20急剧下降到18.98。Sobel边缘损失强制边缘匹配，以确保结构线条的连续性（例如，后腰线、肩线），其移除会导致边缘严重模糊。移除VGG感知损失后，SSIM值降至0.698，LPIPS值降至0.2344，这是由于缺乏高级语义特征的对齐。其缺失会引发语义错误，导致生成图案与真实样本出现偏差。移除L2损失后，像素级别的偏差会累积，引入噪声和全局形状失真。复合损失函数通过多尺度优化，在全局结构（L2、LVGG）、局部细节（LIOU）和边缘精度（LSobel）之间实现协同增强。这种设计有效地平衡了像素级重建与视觉感知，为复杂的服装图案生成提供了一个稳健的优化框架。

4.4.2 模块消融
为了验证模型中每个模块的有效性，本研究依次移除了多尺度鉴别器、生成器中的自注意力机制和扩散模型修复模块，并通过定量指标和视觉比较分析了它们的影响。
- 多尺度鉴别器移除：消除多尺度鉴别器会导致边缘模糊和纹理保真度下降，并减轻轮廓和裁剪线区域的结构性变形。
- 自注意力机制移除：移除自注意力机制会导致复杂结构交叉点（例如后部袖笼和侧缝关节）的对齐问题，由于缺乏长距离依赖性建模来保持拓扑一致性，PSNR值降至19.33，SSIM值降至0.75。
- DPM修复模块移除：在没有基于扩散的细化处理的情况下，基线Pix2Pix输出显示出两个主要缺陷：局部瑕疵，如不整齐的下摆，以及不同图案块之间缝合密度不一致。DPM在通过概率去噪提升感知质量方面的重要作用不仅在视觉上得到证实，也在定量指标中得到验证。

分层架构通过功能集成实现了协同优势，改进的Pix2Pix框架利用多尺度对抗学习来建立稳健的结构先验，确保关键图案 componente（如袖孔和轮廓）的基本几何准确性；同时，扩散概率模型（DPMs）在这些结构约束下运行，通过迭代去噪有效解决边缘不规则性和特定材料的缝合图案。重要的是，嵌入的自注意力机制动态协调全局-局部特征交互，实现对图案尺寸的精确参数化，同时保持空间远距离区域（例如领口到下摆的关系）的比例一致性。这种模块化协同设计直接解决了独立GANs的三个关键局限：复杂拓扑中的结构不稳定、高分辨率要求下的纹理细节退化以及不足的长距离空间相关性，从而为大规模服装生产中的自动精确图案生成建立了工业上可行的框架。

4.4.3 鉴别器架构消融
为了量化所提出的多尺度鉴别器的有效性，我们进行了消融研究，比较了三种配置：(a) 仅全局鉴别器（移除局部PatchGAN鉴别器D1）；(b) 仅局部鉴别器（移除全局鉴别器D2）；(c) 多尺度鉴别器（D1 + D2，即我们的完整模型）。所有其他超参数和训练设置保持不变。
如表4所示，多尺度鉴别器在所有三个指标上均显著优于单一鉴别器变体。具体来说，与仅使用全局鉴别器的配置相比，多尺度鉴别器将SSIM值从0.762提高到0.780，PSNR值从19.52提高到20.20，并将LPIPS值从0.1919降低到0.1710。与仅使用局部鉴别器的配置相比，改进更为明显，尤其是在SSIM方面（从0.745提高到0.780），这表明全局鉴别器在维持整体结构一致性方面起着关键作用。

这些结果表明，局部和全局鉴别器的结合提供了互补的优势：局部鉴别器（PatchGAN）增强了纹理和边缘的真实性，而全局鉴别器确保了整体形状和语义的一致性。移除任一鉴别器都会导致细节质量或结构精度的明显下降，这验证了我们框架中多尺度设计的必要性。

5. 结论
本文提出了一种自动服装图案生成框架，该框架结合了改进的Pix2Pix模型和条件扩散模型。通过优化网络架构、设计复合损失函数以及构建两阶段生成-修复过程，该框架提高了服装图案的生成准确性和质量。本文描述的方法有以下贡献：
(1) 提升Pix2Pix的结构捕捉能力：通过设计多尺度鉴别器（融合局部PatchGAN和全局鉴别器）和复合的结构感知损失函数，它平衡了整体结构的一致性和局部细节的准确性，克服了传统Pix2Pix在表达服装图案结构差异方面的局限性。
(2) 数据稀缺情况下的两阶段生成-修复框架：提出了一种结合GAN和扩散模型的混合架构，改进的Pix2Pix在有限的监督下建立了粗略的结构对应关系，为扩散模型提供了增强的训练样本；扩散模型根据这些结构优化细节，减轻了小型数据集中扩散模型的不稳定性，实现了结构和细节质量的协同改进。
(3) 多个复杂组件的渐进验证逻辑：从袖子（仅包含轮廓线的简单组件）到后片（包含裁剪线和褶皱的复杂组件）验证了模型性能。这一逻辑不仅验证了框架的基本生成能力，还证明了其在处理复杂结构方面的稳健性，充分展示了其对不同复杂组件的适应性。与现有方法（如ControlNet、GAN、FUNIT）相比，该框架在服装图案生成任务中表现非常出色，SSIM值达到0.869，PSNR值达到22.31，LPIPS值达到0.1318，同时确保了生成图像的准确性和清晰度，证明了其在自动化服装图案生产中的实用性和有效性。
尽管取得了这些进步，该方法仍然存在一些局限性：由于数据集规模较小，其在处理罕见不对称和起皱设计时的泛化能力有限；对于像前片这样的复杂组件，其覆盖范围也不全面。除此之外，将所提出的框架应用于工业生产线还面临一些实际挑战。首先，数据收集和标准化并不容易，因为该框架需要成对且像素对齐的数据，而工业环境涉及多种格式（如CAD文件、手绘草图）和不同的质量标准。其次，与现有的CAD/CAM工作流程集成是一个挑战，因为工业系统通常依赖于参数化表示（如B样条），而不是位图图像，这需要额外的后处理才能实现互操作性。第三，当前框架没有明确编码制造约束（如缝份余量和纹理线对齐），这意味着输出可能在视觉上合理，但不适合生产使用。解决这些挑战将是未来工作的关键方向，包括领域自适应数据管道、几何约束建模和高效推理。