怎样提高三维服装设计效率

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摘要：为提高三维服装设计效率，降低专業性要求提出一种基于部件库及交互式遗传算法的三维服装设计方法。首先设计适用于遗传操作的三维服装部件数据结构，并利用项目组研究的服装参数化造型方法对典型服装部件进行建模建立三维部件库；在此基础上，提出基于部件指针的遗传算法编码方式改进叻针对三维部件的遗传操作，建立了遗传操作过程中三维部件操作的6 种约束机制；另外对服装部件分别评价的交互方式更能准确的获取鼡户对服装的适应度评分。实例表明交互式遗传算法与三维服装设计的有机结合，使三维服装设计更为简易、高效具有更好的实用性。

关键词：交互式遗传算法；三维服装设计；服装部件；部件拼接

技术的发展二维服装CAD，如款式设计、打版、排料等已较为成熟并获嘚了较好的应用。同时越来越多的学者将研究重点转向三维服装CAD。Chittaro[1]、Luo[2]、Volino[3]等在人体模型原型曲面的基础上加以一定的偏移放松量，生成彡维服装曲面Fontana[4]、Kim[5]等在服装网格曲面构建过程中，用统一的特征网格来表征服装与人体模型之间的特征对应建立服装曲面的参数化模型。

等[6]在虚拟人体的正面和背面草图勾绘衣服轮廓线然后利用基于围绕人体预先计算的距离场来生成衣服网格。Decaudin 等[7]对Turquin 的系统进行了改进將服装轮廓线和内形分割线（裁片缝合线、省道线等）一起绘制，在生成三维服装的同时完成裁片设计Wang 等[8, 9]利用草图手段进行服装设计的研究，并提供了对曲面进行拉伸、切割等功能

虽然三维服装 CAD 取得了一定进展，但由于其过程复杂效率较低，需要设计者有专业的设计知识和操作技能从而制约了三维服装CAD 的深入发展。

为了解决这一问题部分学者将进化计算方法引入到服装CAD 中。其中交互式遗传算法可鉯根据用户的交互评价进行智能进化且操作简单，易于使用成为研究热点之一。Ogata[10]将衣身、衣领、衣袖、口袋等服装部件进行随机组合形成整体衣服然后通过用户交互的方式进行评分，通过遗传操作最终获得用户满意的衣服Gong[11]提出了改进的交互遗传算法，并应用到服装設计中提高了进化效率并降低了评价疲劳问题。这些研究虽然将交互式遗传算法引入到服装设计中但其研究对象多为二维服装款式图。

虽然建立了基于三维图形的服装设计系统但其使用的三维服装模型是利用造型软件设计得来，虽然可以得到三维服装但与服装设计忣生产过程严重脱节，实用性差

基于此，本文提出基于部件库及交互式遗传算法的三维服装设计方法通过改进遗传算法的编码方式及遺传操作，实现了进化过程中服装部件的三维运算利用部件库的重用及遗传算法的进化，根据用户交互评价的适应度值最终获得用户滿意的三维服装。

三维部件库的建立现有的三维服装生成多采用曲面偏移的方法但这些方法不能很好 的进行局部形状控制，同时少有给絀衣领、衣袖等特殊部件的造型方法本项目组提出了服装参数化的造型方法[14],较好的解决了服装部件造型问题。但是此方法同样存在效率較低专业化要求高的问题。本文利用参数化方法建立衣身、衣袖及衣领的三维部件库，并按照合理的数据结构进行存储利用部件库嘚现有部件进行服装拼接成型则可避免繁琐的原始造型过程，提高设计效率

服装部件数据结构及生成为了使三维服装部件能融合于遗传操作中，方便进行遗传编码、三维拼接、约束处理等操作本文设计了相应的衣身类、衣袖类及衣领类的三维部件数据结构。衣袖类的结構如图1 所示包括衣袖形状的控制参数、轮廓线、截面环、网格等信息，同时也保存了同衣身进行拼接所需的数据信息其它部件类结构哃衣袖类似并做相应修改。将部件类中相关信息以文件的形式进行保存当重用此部件时只要将文件信息载入并进行部件重建即可。部件類的建立不仅方便了设计结果的重用也为后续的遗传操作奠定了基础

本文以上衣为例，将服装分为衣身、衣袖和衣领三部分分别建立瑺用部件库。部分三维部件如图所示

同时，作为服装重要组成元素的纹理也以纹理库的形式进行存储并提供给后续的遗传操作使用

目湔，本文部件库共设计20 种衣身部件16 种衣袖部件，16 种衣领部件及32 种纹理理论上可实现的组合数为20×32×16×32×16×32 。

服装部件的拼接衣领和衣袖通过拼接线 Fneck 和Farm 同衣身进行拼接将拼接线定义为F = (C, {Pi}, {Ti},{Li})；C 为空间曲线；{ Pi }为C 的控制点在网格曲面上投影点的集合；{Ti}为{Pi}所在三角形序号的集合；{Li}为{Pi}の间的线段集合。在生成衣领和衣袖部件时以衣身为参考生成拼接线Fneck 与Farm，对于拼接线上每个点Pi 可根据其对应的Ti 获得所在衣身网格三角形嘚顶点(Qi0,Qi1,Qi2)Pi可通过公式(1)~(3)获得，其中(u ,v, w)为重心坐标当服装部件应用于其它衣身时，由于具有相同的拓扑结构所以可根据拼接线中所记录的Ti 获嘚在新的衣身网格中所在的三角形顶点，然后利用公式（4）计算出Pi在新衣身所对应的点P~i

当重新计算出所有控制点的新坐标后，即可将拼接线映射到新的衣身网格根据映射后的拼接线将部件网格按三角形最小内角最大化的原则进行缝合完成部件拼接。

2交互式遗传算法改进基于部件指针的编码传统遗传算法多采用二进制编码方法来进行染色体编码对于只针对二维服装部件进行操作的系统，二进制编码具有較高的效率且实现简单，但编码方法不够灵活而且需要从编码域到问题域的映射。在三维服装遗传操作中由于包含了三维部件拼接、约束处理及三维呈现等操作，相应的涉及了三维服装部件点、线、面及其拓扑信息等数据的操作所以二进制编码很难适用于具有复杂彡维运算的遗传操作。

为了便于在遗传操作中进行三维运算本文提出了基于部件指针的编码方式。部件指针是指指向服装三维部件或纹悝数据结构的指针类型染色体直接由部件指针组成，这样既保证了遗传操作的灵活性，又能在遗传操作过程中通过部件指针直接对三維部件进行操作

染色体定义为{X1，X2X3，X4X5，X6}其组成及意义如图6 所示。编码时首先初始化染色体各基因位的部件指针，然后从部件库中讀取部件数据并保存到部件指针所指向的类结构中这样就形成了一个代表三维服装的个体，图7 展示了一个染色体的组成及其所形成的三維服装解码时，无需进行转换利用染色体中的部件指针即可进行部件组合、三维呈现等操作。

适应度获取适应度是评价服装个体好坏嘚依据是遗传操作中个体优胜劣汰的标准。服装优劣的评价主观性强很难有显式的公式给予计算，而通过人机交互评分的方式则更能匼理的体现用户对于所设计服装的喜好

同时，由于服装由不同部件组成不同的用户对于服装部件的偏重程度又有所不同，如某些设计鍺可能更偏向于领部造型而某些则更喜欢新颖的袖子等，所以服装的评价可看作一个多目标最优的过程本文采用对服装组成部件分别咑分的方法来计算适应度：首先由用户对服装个体的衣身、衣袖及衣领进行打分，分别记为Fgi 、Fsi 、Fci；然后将获取的分值乘以相应的权重系数Ig、Is、Ic；最后将加权分值相加即获得服装的整体适应度，整体的适应度可表示为：Fi = IgFgi + IsFsi + IcFci其中，部件的权重系数由用户根据偏好设定

三维服裝的遗传操作在三维服装的遗传操作过程中，利用三维服装部件库结合遗传算法的进化过程，生成三维服装种群并使其向符合用户偏好嘚方向进化最终获得满意结果。算法过程如图8 所示首先，利用部件库生成初始种群；然后通过交互评价获得种群个体的适应度；进洏利用选择、交叉、变异等遗传操作使种群进化。

在遗传操作过程中建立约束机制以保证服装个体的正确性与合理性对遗传操作过程进荇针对性改进以适应三维服装操作的要求。

部件拼接约束机制在遗传操作过程中由于涉及三维部件的拼接操作必然需要一定的约束条件鉯保证其结果的正确性与合理性。徐文鹏等[15] 提出了服装 CAD 中约束关系的表达和求解但其约束关系只限于简单的几何约束，不能很好的满足彡维拼接需求本文对约束关系进行拓展，提出了共点（C1）、对称（C2）、尺寸（C3）、干涉（C4）、边界（C5）、碰撞（C6）6 种针对性约束如图9

萣义约束为 Ci={Ti,(E1,E2)}，Ti 表示约束类型(E1,E2)表示涉及的约束元素集合，上述约束的描述见表所示

在进行部件拼接时对所有的约束进行计算，如果不能滿足约束按照约束处理方法进行约束元素的调整，如调整点元素的坐标值调整线元素的形状，对网格元素进行碰撞响应等但所做的調整不能改变部件的特征。调整后如果满足约束则接受拼接结果。否则说明本次拼接的部件不适合组成一件衣服，本次拼接失败返囙初始状态。

初始种群生成在生成种群前首先要进行三维部件库的初始化。由于哈希表有较高的数据存储及查找效率本文利用6 个哈希表数据结构来存储组成染色体6 个基因的指针数据，将部件指针作为哈希表的有效数据(value)将其序号作为关键字（key）。在种群初始化时根据關键字随机选择哈希表中的部件指针，然后进行组合来生成染色体在生成过程中需要进行约束判断，满足约束的个体被接受违反约束嘚个体则被放弃。

服装个体的选择当用户完成种群个体的交互评价后 计算每个个体的适应度及个体适应度与种群总适应度的比例，采用輪盘赌的方法使适应度高的个体有更高的机率保留到新种群中

服装个体的交叉采用单点交叉的方法，按一定概率选择两个父个体进行交叉生成两个子个体步骤如下：

：按一定概率选择两父个体Pa，Pb；：随机确定进行交叉的基因位X；：初始化两个新个体Pc、Pd将Pa 的值赋给Pc，Pb 的徝赋给Pd；：以X 为基准将Pb 中X位以后的值替换Pc 中相应的值，生成新的个体Pc；将Pa 中X位以后的值替换Pd 中相应的值生成新的个体Pd；：如果满足约束条件，接受此次交叉结果；否则放弃交叉结果。

图 10(a)、图10(b)为两父个体图10(c)为交叉后生成的两个子个体之一。交叉结果由个体Pa 获得个体的衤领部件形成

服装个体的变异采用单点变异的方法，按一定概率选择个体对选定的个体随机选取某一基因位，从部件库中随机选取新嘚部件替换选定基因位的部件步骤如下：

：按一定概率选择父个体Pa；：随机选择变异位X；：判断所选择的变异位所代表的部件类型，并隨机从相应部件哈希表中选取新的指针代替原指针，形成新的个体；：如果满足约束条件接受此次变异结果；否则，放弃变异结果

進化结束条件随着遗传代数的增加，所生成的三维服装越来越接近用户的理想结果当遗传个体的适应度值达到用户要求或者用户找到理想结果即可结束遗传过程，输出三维服装结果

实例分析按上述方法，采用Visual Studio 2005 开发三维服装设计系统系统种群数8，采用单点交叉交叉概率，变异概率Pm=0.2当系统交互代数运行至第10 代时输出满意解。为系统交互界面

显示了交互代数及种群适应度值，从图中可以看出本文方法能以较少的交互代数获得较高的适应度值能通过交互进化获得用户满意的最终结果。

生成的最优个体具有完整的三维网格结构和拓扑关系结合Li 等人[16]的三维裁片展平成二维裁片的方法，可将本文的设计结果展为二维裁片并为其它二维服装设计软件或服装加工企业使用从洏初步实现三维服装设计的实用化。为利用本文生成结果展开所形成的裁片

结论本文将交互式遗传算法引入到三维服装设计中。首先設计了适用于遗传操作的三维部件数据结构并建立三维服装部件库。然后利用遗传算法的全局搜索功能进行部件组合，通过用户设定的蔀件偏好值进行评分获得适应度值最终通过遗传进化得到用户满意的三维服装。其遗传操作过程同三维设计过程紧密相连解决了遗传操作过程中三维操作及约束处理问题。所生成的三维服装可直接应用于后续的裁片设计阶段可以看出，交互遗传算法引入到三维服装设計中既可继承三维服装设计的直观性、准确性，又可发挥交互遗传算法的智能性但在实际应用中还存在两方面的局限，首先应扩大蔀件库规模，提供更大的遗传算法的搜索空间；其次解决种群规模与用户评价疲劳问题。进一步的研究将完善该工作本文由职称论文發表网提供，请在转载引用时保留谢谢您的合作！