公开(公告)号：CN118628603B

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202410926542.5

申请日：2024-07-11

Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)

Inventor： 程丽琴 ,  臧柯力

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G06T7/10 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的荆楚风格数字绘画生成方法及系统，方法包括荆楚绘画采集、图像预处理、绘画核心区域提取、风格化绘画生成和荆楚风格数字绘画生成。本发明涉及数字绘画生成技术领域，具体是指一种基于人工智能的荆楚风格数字绘画生成方法及系统，本方案采用改进轻量级U型网络，进行绘画核心区域提取，通过调用曼巴残差模块优化改进视觉状态模块，提升了核心区域分割的效果，提升了后续绘画合成的数据质量；采用风格迁移网络优化的卷积神经网络，进行风格化绘画生成，通过结合此前的核心区域提取的内容，优化设计了风格化损失函数，之后进行对抗训练，提升了荆楚风格数字绘画的特殊性和绘画作品质量。

公开(公告)号：CN118628603A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410926542.5

申请日：2024-07-11

Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)

Inventor： 程丽琴 ,  臧柯力

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G06T7/10 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的荆楚风格数字绘画生成方法及系统，方法包括荆楚绘画采集、图像预处理、绘画核心区域提取、风格化绘画生成和荆楚风格数字绘画生成。本发明涉及数字绘画生成技术领域，具体是指一种基于人工智能的荆楚风格数字绘画生成方法及系统，本方案采用改进轻量级U型网络，进行绘画核心区域提取，通过调用曼巴残差模块优化改进视觉状态模块，提升了核心区域分割的效果，提升了后续绘画合成的数据质量；采用风格迁移网络优化的卷积神经网络，进行风格化绘画生成，通过结合此前的核心区域提取的内容，优化设计了风格化损失函数，之后进行对抗训练，提升了荆楚风格数字绘画的特殊性和绘画作品质量。