摘要
本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的纹样生成方法,包括以下步骤:将扩展图形语法规则解析为条件向量;步骤二、获取纹样图像的特征图;步骤三、基于条件向量和特征图,建立联合输入向量;步骤四、训练条件生成对抗网络;步骤五、使用条件生成对抗网络生成纹样图像;步骤六、判断用户是否需要调整参数,若是,进入步骤七;否则进入步骤八;步骤七:更新条件向量,重新生成纹样图像;步骤八、保存或输出生成纹样图像。本发明通过扩展图形语法规则库生成条件向量,控制生成纹样的属性,生成器的损失函数具有对称性、重复性和规范性约束项,确保生成符合设计需求的纹样,通过用户输入调整再次微调纹样属性,增强对结果的控制感和满意度。
技术关键词
条件生成对抗网络
生成方法
图像
对称轴
卷积神经网络提取
语法规则库
饱和度
样本
重复性
图案
风格
随机噪声
生成系统
亮度
解析器
超参数
训练集
蓝色
红色
系统为您推荐了相关专利信息
像素点
权重模型
故障检测
红外图像增强技术
纵轴
热力图
行业知识图谱
生成器网络
多源异构数据
美学
多传感器数据融合
裂纹检测方法
红外图像像素矩阵
融合特征
节点特征