基于三維人體掃描模型的襯衣版型生成方法

肖伯祥，劉正東，郭昱成，王淵霞

(北京服裝學院 服裝藝術與工程學院，北京 100029)

互聯網大數據時代的到來，加快了服裝行業生產和銷售模式的變革，也改變了人們的消費習慣，服裝個性化高級定制需求日益增長，傳統的成衣生產模式難以適應個性化定制的要求，在服裝合體度方面存在較大的差距。此外，互聯網電子商務模式下，產品迭代周期縮短，對制版效率提出更高的要求，因此，大規模個性化服裝定制制版成為行業面臨的核心問題[1-3]。大規模個性化定制制版主要涉及制版的精準度和大規模定制的效率2個方面的關鍵問題。對于制版精度而言，主要關注服裝版型與個性化人體體型之間的契合度，因此需要解決個性化人體模型掃描和特征點提取、基于人體體型數據驅動的服裝版型生成問題；另一方面，為提高制版的效率，需要解決體型特征分析、特征提取、版型生成過程的自動化數據處理問題[4]。服裝版型的自動化、智能化生成是傳統服裝工程與計算機技術相結合的跨領域課題，吸引了服裝工程領域和計算機應用領域學者的關注[5-7]。

針對上述問題，國內外研究人員開展了大量的工作，取得了豐碩的研究成果。首先，準確的三維人體掃描和模型重建是實現服裝制版人體體型分析的基礎，三維掃描設備的普及為人體體型模型三維重建提供了便捷的技術途徑，人體三維模型的幾何分析、模型注冊以及重建是其中最為重要的環節[8-10]。通過三維掃描獲得的人體模型通常為散亂的網格結構，頂點和網格通常并不具備人體幾何特征的語義屬性[11]，網格注冊的工作主要是通過樣條曲線曲面等參數化重建和三角面片的整合方法實現智能人體模型開發，從而使模型能夠直接進行智能化修改和編輯，并且通過直接編輯人體體型相關參數來達到重構人體模型目的，期望在編輯和重構的過程模型保持形狀、姿勢和分辨率不變[12-13]。更進一步的工作是結合人體的生理屬性構建具有骨骼、皮膚、軟組織模擬功能的復合模型[14-16]。此外，彩色深度(RGBD)相機為人體建模提供低成本的解決方案[17]，能夠以更便捷的方式獲取大量三維人體數據，但需要解決低質量點云數據處理的問題。

基于體型參數的服裝制版主要面臨體型參數的準確測量、體型分類，以及建立體型參數與版型參數之間的定量化關系模型的問題[18-20]，智能CAD制版軟件如ET、博客、富怡等，分別實現了基于人體體型參數的服裝號型推板功能，在幾何測量和定量分析基礎上對人體體型進行分類，如利用體重指數(BMI)或者體脂指數劃定范圍標準區分胖瘦體型，以及胸腰差法規檔分類、體表角度分類法等。參數化推板的方式通過建立版型和號型與人體尺寸參數之間的定量化關系實現版型的生成，優點是方法的適應性好，直接實現版型的聯動，但這種方式建立的版型與三維人體的契合度有很大的局限，主要原因在于二維參數難以表征三維體型的細節。針對典型群體的體型分類研究取得了可觀的進展，為相關的服裝版型參數化建模提供有效的支撐[9,18]，借助于現有的CAD平臺或專用軟件，可實現服裝紙樣參數化設計[21]。

另一方面，基于三維人體模型提取服裝制版的關鍵參數是數字化服裝制版的重要解決方案[22-24]，CLO、V-stitcher、Style3D、圖易等服裝仿真軟件也分別實現基于人體三維模型的服裝版型設計功能模塊。通過提取的體型特征點、線以及截面對人體表面模型進行服裝制版的分割，并基于三維表面壓平(flatten)生成服裝版型是一種直接基于數據的服裝版型生成方法[23-25]。這種方式能夠直接建立三維與二維圖形之間直觀的聯系，從而實現虛擬設計和圖案展平，并且可通過約束條件調整編輯生成的圖形，可為三維服裝CAD系統實現自動調整尺寸的功能，使具有不同體型的人體生成用戶自定義的服裝產品[26]。三維智能版型生成方法流程主要包括基于人體特征的曲面展平算法(SFABF)，建立能量模型(EMRY)約束，支持將面料的物理屬性、力學屬性作為約束條件定義和計算三角形的邊長變化[6]。此外，對于服裝版型的生成，可通過以人體特征點、特征線為參照線，實現三維人體表面模型的分割并獲得服裝版片展平矢量圖，通過建立原型樣板的變化規則實現服裝成衣版型的制作[27]。

綜上，針對個體體型的自動化、智能化服裝樣板的生成是一項富有挑戰性的研究課題，如何建立三維體型與二維服裝版型之間的量化模型仍然具有重要的研究價值，三維人體模型上服裝版型相關特征點的自動提取算法、合理約束條件的建立、人體模型的參數化編輯以及面向大規模定制的典型服裝品類的版型自動生成算法等問題仍然需要進一步的研究完善，在服裝合體度和制版效率方面仍有進一步提升的空間。本文針對定制版型自動化生成問題，以襯衣為例，提出基于三維人體掃描模型的服裝版型生成方法，利用基于剛體約束的幾何變形算法，通過提取的人體三維掃描模型特征點驅動標準人臺模型變形，進而通過基于質點-彈簧系統模型的三維版片展平算法生成二維版片圖形，從而實現基于掃描模型驅動的個性化襯衣版型自動生成的目標。提出一種掃描模型直接驅動的個性化合體襯衣版型自動生成機制，在輸入標準服裝模型和個性化人體三維掃描模型后，版型生成過程中關鍵步驟均通過相應的算法自動實現，從而保證了版型的生成效率。

1 襯衣版型生成方法概述

針對襯衣定制版型自動化生成問題，提出基于三維人體掃描模型的服裝版型生成方法，圖1示出流程示意圖。以常規的H型男款襯衣為例，首先，分別掃描標準化服裝模臺模型和個性化三維人體模型，對人體模型進行幾何分析和語義分析，檢測模型的幾何特征點、特征截面曲線，并最終提取出一組用于定義和驅動服裝版型的體型特征點；使用標準化服裝制版人臺模型，構建一個用于制作標準化襯衣基礎版型，在該模型上提取與體型特征點相對應的服裝版型特征點；進而，利用基于剛體約束的幾何變形算法，在變形過程中保持剛體特征和細節特征，以個性化人體模型特征點為約束和目標，實現標準基礎版型三維模型的個性化變形；最后，實現一種基于質點-彈簧系統模型的三維版片展平算法，從而生成對應的二維版片圖形，展平過程滿足能量最小化約束條件，以保證展平后的圖形與原三維圖形相比整體變形程度最?。辉诎嫫吘壘€對應的位置添加經實驗驗證的縮放量，生成個性化的襯衣成衣版型圖形，再根據對應的參數生成袖子、領子等附件的圖形，生成的襯衣版型與人體體型具有較好的匹配度。在輸入標準服裝模型和個性化人體掃描模型后，版型生成過程中特征點提取、模型變形、版片展平、版型生成等步驟均通過相應的算法自動實現，從而保證了版型生成的效率。

圖1 本文方法流程示意圖

2 人體三維掃描與特征點提取

2.1 人體三維掃描數據采集

使用三維掃描儀獲取精確的人體表面模型是實現準確測量人體版型和個性化定制制版的基礎，常用的掃描儀有專用的人體掃描儀，手持式掃描儀如Atec、Smart等，以及基于深度相機的快速掃描系統等。本文采用SmartScan F6手持式掃描儀進行人體掃描，該設備基于多角度立體視覺原理，使用ECHO軟件進行多角度圖像的三維點云重構和三維點云模型的注冊，以及三角網格生成和數據處理操作。

圖2示出為掃描設備和使用其獲取重建的三維人體模型。針對個性化版型生成的需求，采用直立且雙手輕度展開的站姿，對單個人體的單次掃描，該設備掃描時間約為30 s，三維模型包含頂點顏色信息，經去噪和網格簡化處理后，一般單個人體模型包括約100 000個頂點，150 000個三角網格。

圖2 三維人體掃描的設備和掃描模型示例

2.2 人體三維模型特征點提取

對生成的人體模型進行幾何分析和特征提取，模型采用標準直立姿態，在本文定義的世界坐標系中，取X軸為左手到右手的向量方向，站立豎直向上的方向為Z軸，身體正前方為Y軸。幾何特征提取步驟為：首先采用層切法，以微小的層間隔步長dZ=10 mm，掃描三維模型所在的區域，獲取三維模型與水平橫截面的截面曲線序列；然后對各截面曲線進行幾何分析，擬合提取對稱中心，將水平截面曲線序列的中心點按順序排列，獲得矢狀面截面曲線，如圖3(b)所示；針對矢狀面的幾何特征提取腰點、臀圍點、前后頸點等特征點，結合各水平截面曲線以及曲率特征提取左右側線、胸圍線、腰圍線、臀圍線等特征曲線，如圖3(c)所示；最后結合各特征曲線，提取體型特征點集K，包括處于領圍、胸圍、腰圍、臀圍、下擺、左右肩圍等位置的31個特征點，如圖3(d)所示，胸圍、腰圍、臀圍包括后中、后右、右后、右側、右前、前右、前中、前左、左前、左側、左后、后左等12個特征點，特征點的布局遵循服裝制版中縱向的前后中線、左右側縫線、前后左右公主線以及橫向的圍度曲線的總體布局。

圖3 三維掃描模型分析特征提取

3 個性化模型襯衣版型生成

3.1 三維服裝基礎模型構建

襯衣通常包括衣身、衣袖、衣領和若干附件，其中與個性化定制緊密相關的合體性主要體現在衣身的版型結構上，而其他部件可根據衣身版型進行參數化聯動，因此本文重點解決基于掃描人體模型的襯衣衣身版型的制作問題。襯衣衣身版型包括前片、后片和肩片，由對應位置的前中線、肩線、橫向分割線分割而成。為此構建了一種類似于制版人臺結構的三維服裝基礎模型，如圖4所示。主體分為下部軀干和上部肩，軀干部分采用水平層次的網格結構，肩部采用若干相互連接的四邊形網格結構，網格結構的分割線與2.2節定義的特征線和特征點相對應，包括縱向的前后中線、左右側縫線、公主線、袖窿線等，和橫向的領圍線、胸圍線、腰圍線、臀圍線、底邊線和肩線，如圖4(b)所示。將整體模型分割成若干大的四邊形網格，每個大的四邊形網格區域又細分為更小的四邊形網格，最后四邊形網格按對角線分割為三角網格。這樣生成的三維服裝基礎版三維網格模型的頂點涵蓋2.2節定義的人體體型特征點，是后續步驟實現網格模型變形的關鍵。

圖4 三維服裝基礎版模型

3.2 三維服裝基礎模型變形

本文采用保剛性變形算法，實現標準化的服裝基礎版三維模型到個性化服裝基礎版模型的變形。該算法是一種基于Laplacian坐標系的三角網格變形算法，基于線性二次型能量最小化的原理優化出滿足約束條件的幾何模型，算法能夠保持模型的局部幾何細節，并且具有較高的計算效率，在計算機圖形學、機器視覺、幾何建模等領域得到廣泛應用[28]。

f(x1,x2,x3,…,xN)=

式中l′i為編輯前模型上點i處的拉普拉斯算子，表示編輯前該點處的細節信息，將上式構造矩陣形式，定義為M，滿足以下條件：

當指定若干新頂點vk′=pk，作為需要滿足的位置限定條件，pk為第k個固定點，構造列向量B：

則分別對V(x,y,z)坐標值構造并求解方程組：

MV=B

即可獲得具有新坐標值的新網格V′。

在實際使用中，保剛性變形算法通過在滿足設置的部分頂點新位置的條件下，最小化表征編輯前后模型表面細節差異的函數來求出模型各頂點的新位置，原有網格連接結構保持不變，生成新的三角網格模型。首先根據標準化的服裝基礎版三維模型計算Laplacian坐標系，構建能量約束矩陣；然后，將人體體型相關的服裝基礎版三維模型特征點作為變形前后的約束點，即通過將個性化服裝基礎版模型的特征點指定為變形后新的離散點的位置，基于能量最小化約束計算整個模型所有頂點的新的坐標，從而實現標準化的服裝基礎版三維模型到個性化服裝基礎版模型的變形，如圖5所示為變形的過程和結果。變形后的模型與原模型具有相同的網格結構，且與個性化人體掃描模型具有相近的幾何形態，并且保持了近似的人體體型特征點和網格拓撲結構。這里要處理的模型和特征點均保持相同的坐標系對齊狀態，因此，不采用變形中的旋轉變換因子。其中，體型相關的約束K即為2.2節所述的31個特征點。

圖5 基于特征點約束的三維服裝模型變形

3.3 基于質點-彈簧模型的二維版型生成

質點-彈簧系統模型在幾何變形中具有重要的作用，通過能量約束，達到內部與外部作用力的平衡，從而實現模型幾何變形和優化的目的。其構造簡便，計算效率較高，在剛性和柔性物體模擬中得到廣泛應用[29]。本文提出一種基于質點-彈簧系統的服裝版片展平算法，將三維的服裝版片構造質點-彈簧模型，然后將模型強制約束在二維平面內，在指定若干固定點約束條件下進行迭代解算，當模型達到內部應力平衡狀態時，形成的二維圖形與原三維模型相比較，總體上的變形能量最小，該二維圖形被認為是對應三維模型的最優展平結果，如圖6所示。給定三角網格的三維形狀，以三維模型的頂點作為質點m，以三角網格的邊作為彈簧連接s，將三維狀態的邊長作為彈簧原長；展平過程中，以XY平面為約束，將頂點的z值設為0，進行質點-彈簧模型的時間積分迭代，當系統在XY平面內達到穩定狀態時，總體內部能量最小，即認為是該三維圖形展開的二維圖形，虛擬彈簧采用固定的彈性系數k=1。

圖6 基于物理模型的三維圖形展平

將3.2節所述的三維服裝基礎模型按結構線分割，得到若干三維服裝衣片，如圖7所示為左前衣片的展平過程，圖7(a)為衣片的三維版片，圖7(b)為衣片的二維版片，圖7(c)為展開后的二維版片的能量分布圖?？赏ㄟ^調整三維模型的分割線實現三維服裝版片分割線、省的布置。

圖7 左前衣片的展平以及內部能量分布

4 結果與分析

為實現上述算法，使用VS Studio開發環境C++語言和OpenGL圖形庫開發了基于三維模型的服裝版型生成原型系統，并在普通PC機上進行襯衫版型生成的實驗測試。分別對版型展開結果進行定量化計算分析，此外還將生成的服裝版片制作樣衣進行試穿實驗。

三維版片到二維版片的展平過程會導致模型局部發生變形，變形的程度是衡量版型展開算法效果的重要指標，在三維版型模型上選取若干邊界曲線，測量展平前后曲線長度的變化；此外，還計算比較三維版片和展開后二維版片的面積。左前衣片的三維模型如圖8(a)所示。分別選取圖8(b)～(g)所示的6條邊緣曲線段(前中、領、肩、袖窿、側縫、底邊)進行計算比較，表1示出計算比較的結果?？煽闯?，本文所提出的版型生成算法在三維到二維的展開過程中，模型的幾何變形被限制在一個較低的范圍內，說明展開過程產生較小的變形，保證了展開算法的準確性和有效性。

表1 三維衣片模型和二維衣片模型變形計算比較

襯衣版為左右對稱結構，本文生成的版型為左側；衣身版根據掃描模型生成，包括前片、肩片和后片，袖片、領子和附件采用參數模板套用。圖9示出襯衣前片、肩片和后片的展開過程。圖9(a)為三維衣片模型，圖9(b)為本文算法展開后的二維衣片模型，圖9(c)為二維紙樣。根據二維衣片模型提取邊緣曲線，提取特征點進行直線化和曲線光順后的圖形，該圖形即為緊貼人體的零松量基礎版，根據寬松度設計要求，在特征點處疊加偏移量(Δxi,Δyi)實現增加松量的目的，增加量通過標準模臺模型生成的零松量基礎版與標準號型樣衣之間的偏移量確定。根據男襯衣制版經驗，以手工測量凈體尺寸參數為基準，合體款式胸圍松量加放13 cm左右[30]，領圍加放松量是2 cm，總肩寬加放1～2 cm，衣長按總體高的43%～44%計算，袖長加放3 cm左右。本文所述的合體是指襯衣與人體具有良好的匹配度，無明顯寬松或不良褶皺，對動作無明顯限制。確定衣身總體加放量為12 cm，相應確定特征點偏移量和方向如圖10所示。按線條不同顏色分別顯示參考線、基礎版和成衣版邊緣曲線，袖片、領片根據放量后的袖窿和領座尺寸套用模板生成。表2示出前片、后片、肩片邊緣曲線發生偏移的特征點處的偏移量和偏移方式，成衣版的邊緣線按偏移后的點進行三次多項式樣條曲線光順處理。

表2 版片邊緣特征點偏移量和偏移方式

圖9 襯衣前片、肩片和后片的展開過程

圖10 襯衣前片、肩片和后片的放松量以及領片、袖片

通常襯衣的合體度是根據領圍、肩寬、胸圍、衣長、袖長等尺寸參數的客觀評價和實際穿著褶皺視覺效果的主觀評價來判斷。為檢驗樣衣的合體度，采用合體款男襯衣制版所使用的主要尺寸參數進行對比分析，包括胸圍、領圍、肩寬、衣長、袖長等5個尺寸參數，分別對實驗模特(模特I/模特II)進行手工測量，將人體手工量體尺寸、三維模型測量尺寸、手工制版加放松量、本文制版方法加放松量和最終的樣衣實測尺寸進行對比分析，如表3所示。結果顯示本文方法所生成的樣衣版型實測尺寸與手工制版加放松量后的尺寸接近，如圖11所示為模特樣衣試穿實驗的視覺效果。由試穿模特分別對舉臂、擴胸、轉體等動作進行服裝合體度的主觀評價，結果表明樣衣對動作無明顯的限制。

圖11 模特樣衣試穿實驗的效果

表3 版型合體度主要尺寸參數測量對比

在輸入標準服裝模型和個性化人體模型后，版型生成過程中特征點檢測、模型變形、版型生成均通過相應的算法自動實現，從而保證了版型生成的效率。本文所述原型系統開發與運行測試均在普通PC機上完成，計算機配置為Intel Core i5 10400F處理器、16 G內存、AMD6700顯卡，程序未使用并行計算處理，模型的幾何信息和系統各模塊的處理運行時間如表4所示。

表4 模型的幾何信息和系統各模塊的處理運行時間

5 結 論

針對個性化智能服裝制版問題，本文提出一種基于三維人體掃描模型的襯衣版型生成方法，基于保剛性變形算法，實現標準化的服裝基礎版三維模型到個性化服裝基礎版模型的變形，利用基于物理模型的方法實現了三維服裝衣片模型向二維服裝版片模型的展開。經過特征點檢測、模型變形、版型生成等步驟，最終實現了基于三維人體模型的個性化襯衣版型生成目標。通過實驗對生成的版型進行定量化比較分析和現實模特樣衣試穿主觀評價，結果表明生成的襯衣版型具有較好的合體度。在輸入標準服裝模型和個性化人體三維模型后，版型生成過程中關鍵步驟均通過相應的算法自動實現，從而保證了版型生成的效率。另一方面，本文方法仍然存在一定的局限性，主要體現在：針對接近于服裝原型的常規版型效果良好，對于結構和分割線分布異常的版型仍然需要進行進一步的交互處理。在未來的工作中，本文作者團隊將重點圍繞此問題開展工作，并建立大數據模型，以進一步提高方法的實用性和魯棒性。