草图线稿驱动时装设计产品生成数据集

本数据集面向手绘草图的CAD模型真实感视觉效果生成任务构建，该任务的核心目标是：以手绘风格的商品或服装草图作为输入，通过深度学习等图像生成模型，输出具有真实感纹理和材质感的CAD级别效果图。该任务可广泛应用于服装设计辅助、电子商务虚拟展示、快速原型验证等领域。本数据集来源于开源数据集FashionGAN中的服装图片，共17111张图像。数据集包含两个文件夹，分别为“source”，“target”;“source”存储服装草图与对应纹理信息叠加后的输入图像，用于作为模型的输入数据；“target”存储对应的服装最终效果图，用于作为监督训练的目标输出。我们提取了服装的外部草图。为了使具有相同草图的服装能够与不同的纹理配对,首先使用BASNet为时装图像生成掩模然后使用Canny算法提取掩模的边缘。可用于草图线稿驱动的图像生成等相关任务。本数据集在构造过程中，充分借鉴了图像分割、边缘检测等技术手段，通过对真实服装图像的结构化处理，实现了草图与纹理信息的有效解耦，从而为“草图 → 真实感图像”的模型训练提供了高质量的输入-输出对。