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申请/专利权人：武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
摘要：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。
主权项：1.一种基于人工智能的荆楚风格数字绘画生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：荆楚绘画采集，得到荆楚风格数字绘画原始数据；步骤S2：图像预处理，得到优化数字绘画数据；步骤S3：绘画核心区域提取，用于检测并提取优化图像的核心绘画内容，具体为依据所述优化数字绘画数据，采用改进轻量级U型网络，进行绘画核心区域提取，得到荆楚风格核心绘画区域数据，包括以下步骤：步骤S31：构建深度卷积提取层；步骤S32：构建改进U型编码侧；步骤S33：构建瓶颈子块；步骤S34：构建U型解码侧；步骤S35：构建特征映射输出层；步骤S36：核心提取模型训练；步骤S37：绘画核心区域提取；步骤S4：风格化绘画生成，用于实施神经网络的绘画风格迁移并生成风格化的数字绘画，具体为依据所述荆楚风格核心绘画区域数据和所述优化数字绘画数据，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，得到荆楚风格化绘画数据，具体包括以下步骤：步骤S41：构建基本卷积生成子网；步骤S42：构建风格迁移优化损失函数组；步骤S43：构建边缘检测合成算子；步骤S44：风格化绘画模型训练；步骤S45：风格化绘画生成；步骤S5：荆楚风格数字绘画生成，生成得到荆楚风格数字绘画作品图。
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