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申请/专利权人：揭阳第一中学

摘要：本发明公开了一种基于生成对抗式神经网络的剪纸生成系统及方法，属于艺术设计与人工智能领域，包括下步骤：S1、收集样本图片；S2、对采集的图像进行预处理，保存为原始图片样本集A；S3、对采集的图像进行剪纸化处理，保存为剪纸图像样本集B；S4、设计生成对抗神经网络的架构。用户可以使用本发明的方法获得任意真实图像的剪纸模型，并且在一次训练之后就可以利用神经网络模型的可拓展性，生成任意与训练集相似图像的剪纸设计图；利用神经网络模型的高效性用户可以实现剪纸设计图的批量化生成，可以提高工作效率；本发明可以生成高质量、高分辨率的剪纸设计图。

主权项：1.一种基于生成对抗式神经网络的剪纸生成方法，其特征在于，包括下步骤：S1、收集样本图片；S2、对采集的图像进行预处理，保存为原始图片样本集A；用于步骤S2中，对图像进行预处理包括以下步骤：S21、调用remove.bgAPI去除图像背景，获得只有待处理图像的矢量图；S22、将待处理图像矢量图与白色背景合成，作为输入的彩色图像；S3、对采集的图像进行剪纸化处理，保存为剪纸图像样本集B；用于步骤S3中，对图像进行剪纸化处理包括以下步骤：S31、在photoshop中打开步骤S22得到的彩色图像;S32、将前景设置为红色，背景设置为白色；S33、按顺序点击滤镜——滤镜库——影印，默认设置细节为20，暗度为30，可根据情况进行调节；S34、使用画笔工具将断开的部位连接起来；S35、使用钢笔工具将多余的部分圈起生成区域并填充为白色；S36、生成标签剪纸；S4、设计生成对抗神经网络的架构；S5、将原始图片样本集A和剪纸图像样本集B逐帧发送至深度学习服务器中训练生成对抗神经网络模型；用于步骤S5中，所述训练生成对抗神经网络模型具体如下：训练开始前，通过步骤S2和S3获得彩色真实图像以及相应的剪纸图像；为增加训练样本多样性，避免训练过拟合，将步骤S2和S3获得的图像进行同步随机偏置和旋转处理；为加快训练速度和剪纸图像的实时生成速度，对图像进行裁剪，使训练样本缩小到设定的大小；S6、重新采集未处理的彩色照片导入训练完成的生成对抗神经网络模型中，得到模型输出图像以检测算法有效性；S7、如果输出图像不符合要求，则增加训练次数，继续训练网络模型；如果输出图像符合要求，则保存训练模型用于下一步的封装；S8、封装模型，生成个性化可移植的应用程序。

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