[發明專利]基于神經網絡的圖像智能設計方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110288611.0
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN112927321B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 雷海波
• 申請（專利權）人: 北京太火紅鳥科技有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T11/60;G06T11/20;G06T15/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 苗廣冬

本發明涉及圖像設計技術領域，公開了一種基于神經網絡的圖像智能設計方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：獲取圖像需求信息，根據圖像需求信息確定圖像組成信息；獲取根據神經網絡訓練得到的預設圖像智能設計模型，根據預設圖像智能設計模型對圖像組成信息進行設計，獲得當前圖像；提取當前圖像的參數信息；獲取預設設計規則，根據預設設計規則對當前圖像的參數信息進行調節，獲得目標參數信息；根據目標參數信息對當前圖像進行渲染，獲得目標圖像，通過預設圖像智能設計模型對圖像需求信息確定的組成信息進行設計，并對設計的當前圖像進行參數信息的調節，以及根據調節后的參數信息對當前圖像進行渲染，提高智能設計圖像的質量。

技術領域

本發明涉及圖像設計技術領域，尤其涉及基于神經網絡的圖像智能設計方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

近年來，隨著互聯網技術的飛速發展，人工智能技術日益成為人們關注的話題，通過人工智能進行圖像設計在信息時代普遍應用到各行各業，例如電商行業、電影行業、汽車產業以及虛擬現實行業等等，目前，主要采用的是通過各行業的設計師按照不同的標準進行設計所屬領域的圖像，例如，平面設計師設計三維方面的作品就存在較多的瑕疵，從而體現得不夠專業，客戶的滿意度低，經過不斷的研究和分析，由于人工技術存在誤差，使得圖像的輪廓在不斷的變化以及色彩的失真，因此，人們想到通過人工智能技術設計出圖像的整體構造以及需使用的色彩，再由人工技術進行調整和完善，但是這樣會導致設計出的圖像出現內外不一致的情況，使得設計的圖像的質量較低。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于神經網絡的圖像智能設計方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決如何提高基于神經網絡的智能設計圖像的質量的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于神經網絡的圖像智能設計方法，所述基于神經網絡的圖像智能設計方法包括以下步驟:

獲取圖像需求信息，根據所述圖像需求信息確定圖像組成信息；

獲取根據神經網絡訓練得到的預設圖像智能設計模型，根據所述預設圖像智能設計模型對所述圖像組成信息進行設計，獲得當前圖像；

提取所述當前圖像的參數信息；

獲取預設設計規則，根據所述預設設計規則對所述當前圖像的參數信息進行調節，獲得目標參數信息；

根據所述目標參數信息對所述當前圖像進行渲染，獲得目標圖像，以實現對圖像的智能設計。

可選地，所述獲取圖像需求信息，根據所述圖像需求信息確定圖像組成信息，包括：

根據所述圖像需求信息，確定圖像設計類型；

根據所述圖像設計類型，獲得所述圖像所需的文字信息、線條信息、網點以及網穴信息；

根據所述文字信息、線條信息、網點以及網穴信息，對當前圖像組成信息進行選取，以確定圖像組成信息。

可選地，所述獲取根據神經網絡訓練得到的預設圖像智能設計模型，根據所述預設圖像智能設計模型對所述圖像組成信息進行設計，獲得當前圖像，包括：

對所述圖像組成信息進行特征提取，獲得目標特征信息以及特征提取順序；

根據所述特征提取順序，依序將所述目標特征信息輸入至根據神經網絡訓練得到的預設圖像智能設計模型中進行設計，以獲得當前圖像。

可選地，所述根據所述特征提取順序，依序將所述目標特征信息輸入至預設圖像智能設計模型中進行設計，以獲得當前圖像，包括：

根據所述目標特征信息，確定當前圖像的質點位置和輪廓；