一种基于深度学习的剪纸设计图纹路改造生成方法及系统

本发明涉及剪纸设计技术领域，公开了一种基于深度学习的剪纸设计图纹路改造生成方法及系统，对原始剪纸设计图进行scribble预处理绘制涂鸦图，并收集剪纸花纹、几何特征和纹理特征构建先验知识库；将预处理特征、先验知识嵌入和潜在特征表示输入到ControlNet‑GAN模型中；GAN网络的生成器通过Transformer层解析得到条件张量，集成Control‑UNet层到生成器的卷积和注意力模块，生成改造后的剪纸纹路设计图；通过判别器提取改造后的剪纸纹路设计图中纹路特征，与先验知识库对比，惩罚不符合剪纸规则的生成结果；本发明通过优化ControlNet算法，集成剪纸纹路先验知识，使生成的图像符合剪纸纹路规则，提升剪纸设计图的生成效率与质量，满足传统剪纸工艺的数字化创作需求。