Design2GarmentCode: Turning Design Concepts to Tangible Garments Through Program Synthesis
作者: Feng Zhou, Ruiyang Liu, Chen Liu, Gaofeng He, Yong-Lu Li, Xiaogang Jin, Huamin Wang
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2024-12-11 (更新: 2025-04-09)
备注: The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2025)
💡 一句话要点
Design2GarmentCode：基于大模型的多模态服装设计到程序化制版方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 服装设计 程序合成 多模态学习 大型语言模型 缝纫纸样生成
📋 核心要点
- 现有缝纫纸样生成模型难以有效编码多模态设计概念，并将其与具有复杂几何结构的矢量化纸样关联。
- Design2GarmentCode利用大型多模态模型（LMM）生成参数化制版程序，作为设计概念和矢量化纸样间的桥梁。
- 实验表明，该方法能灵活处理图像、文本、草图等多种设计输入，生成尺寸精确、缝线正确的纸样，提升训练效率和生成质量。
📝 摘要（中文）
缝纫纸样是连接设计概念和可生产服装的关键桥梁。然而，现有的单模态缝纫纸样生成模型难以有效地编码具有多模态特性的复杂设计概念，并将其与具有精确几何结构和复杂缝纫关系的矢量化缝纫纸样相关联。本文提出了一种基于大型多模态模型（LMM）的新型缝纫纸样生成方法Design2GarmentCode，从多模态设计概念生成参数化制版程序。LMM为解释不同的设计输入提供了一个直观的界面，而制版程序可以作为缝纫纸样的结构良好且语义明确的表示，并作为连接嵌入在LMM中的跨领域制版知识与矢量化缝纫纸样的强大桥梁。实验结果表明，我们的方法可以灵活地处理各种复杂的设计表达，如图像、文本描述、设计师草图或它们的组合，并将它们转换为具有正确缝线的尺寸精确的缝纫纸样。与以前的方法相比，我们的方法显著提高了训练效率、生成质量和创作灵活性。
🔬 方法详解
问题定义：现有缝纫纸样生成模型主要面临两个痛点：一是难以有效处理多模态的设计输入，例如图像、文本描述和草图的组合；二是难以将这些设计概念与具有复杂几何结构和缝纫关系的矢量化缝纫纸样进行关联。这导致生成过程效率低下，且难以保证生成纸样的质量和精度。
核心思路：本文的核心思路是利用大型多模态模型（LMM）的强大能力，将多模态设计概念转化为参数化的制版程序。这些程序可以作为缝纫纸样的结构化和语义化的表示，从而建立起设计概念和矢量化纸样之间的桥梁。通过这种方式，可以将LMM中蕴含的跨领域制版知识有效地应用于纸样生成过程。
技术框架：Design2GarmentCode的整体框架包含以下几个主要阶段：首先，接收多模态的设计输入，包括图像、文本描述和设计师草图等。然后，利用LMM对这些输入进行理解和编码，生成对应的参数化制版程序。最后，将这些程序转化为矢量化的缝纫纸样，并进行缝纫关系的优化和调整。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用程序合成的思想，将缝纫纸样的生成过程转化为一个程序生成问题。与传统的直接生成矢量化纸样的方法相比，这种方法具有更好的结构性和可解释性，并且可以更容易地利用LMM的知识。此外，该方法还能够灵活地处理各种复杂的设计表达，并生成尺寸精确的缝纫纸样。
关键设计：在具体实现上，该方法采用了一种基于Transformer的LMM架构，并针对缝纫纸样生成任务进行了优化。具体来说，该方法设计了一种新的损失函数，用于约束生成程序的正确性和精度。此外，该方法还采用了一种基于强化学习的策略，用于优化生成程序的结构和参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Design2GarmentCode在处理各种复杂设计表达方面表现出色，能够将图像、文本描述、设计师草图或它们的组合转换为尺寸精确且缝线正确的缝纫纸样。与现有方法相比，该方法在训练效率、生成质量和创作灵活性方面均有显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了相比以往方法有显著提升。
🎯 应用场景
Design2GarmentCode具有广泛的应用前景，可以应用于服装设计、定制服装生产、虚拟试衣等领域。该方法可以帮助设计师快速将设计概念转化为可生产的服装，提高生产效率和降低成本。此外，该方法还可以应用于个性化定制服装的生产，满足消费者对个性化服装的需求。未来，该方法有望与虚拟现实和增强现实技术相结合，实现更加智能和便捷的服装设计和生产。
📄 摘要（原文）
Sewing patterns, the essential blueprints for fabric cutting and tailoring, act as a crucial bridge between design concepts and producible garments. However, existing uni-modal sewing pattern generation models struggle to effectively encode complex design concepts with a multi-modal nature and correlate them with vectorized sewing patterns that possess precise geometric structures and intricate sewing relations. In this work, we propose a novel sewing pattern generation approach \textbf{Design2GarmentCode} based on Large Multimodal Models (LMMs), to generate parametric pattern-making programs from multi-modal design concepts. LMM offers an intuitive interface for interpreting diverse design inputs, while pattern-making programs could serve as well-structured and semantically meaningful representations of sewing patterns, and act as a robust bridge connecting the cross-domain pattern-making knowledge embedded in LMMs with vectorized sewing patterns. Experimental results demonstrate that our method can flexibly handle various complex design expressions such as images, textual descriptions, designer sketches, or their combinations, and convert them into size-precise sewing patterns with correct stitches. Compared to previous methods, our approach significantly enhances training efficiency, generation quality, and authoring flexibility.