一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统技术方案

本申请公开了一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，涉及工艺美术品自动设计领域，系统通过图像采集和预处理，获取纺织品在不同光照条件下的真实视觉数据；使用卷积神经网络模型从这些数据中学习纺织品的图案、纹理和光泽特性，预测BRDF参数；利用改进的BRDF模型，包括各向异性法线分布函数、改进的菲涅尔项和几何遮蔽函数，实现高精度的光泽与纹理渲染。用户通过交互界面模块实时调整光照角度、材质粗糙度和图案样式，并获得即时渲染反馈。系统通过用户反馈持续优化深度学习模型和BRDF参数，提供智能化和自我改进的设计支持。本系统提升了纺织品设计效率和质量，适用于复杂工艺美术品的快速创作和优化。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及工艺美术品自动设计领域，尤其涉及一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统。

技术介绍

1、工艺美术纺织品，如手工刺绣、编织或织锦，代表了丰富的文化遗产和高度的手工艺技巧。这些纺织品通常具有复杂的图案和独特的光泽特性，是文化表达和艺术创造的重要媒介。然而，传统的设计和制作过程不仅耗时长，而且难以满足快速变化的市场需求和现代审美。数字技术的引入为这一领域带来了前所未有的创新机会。尽管数字化工具已被广泛应用于纺织品设计，但现有技术在准确模拟和预测工艺美术纺织品的光泽和纹理方面还存在不足。特别是如何在不同光照条件下精确重现纺织品的视觉效果，以及如何自动化生成符合传统手工艺美学的设计，仍是一个技术挑战。此外，现有的自动化工具缺乏对工艺美术特有纹理和材料属性的深入理解，难以满足高质量的设计需求。

2、例如公开号为cn117173340a的中国专利申请公开了一种基于文本信息引导的工艺品三维模型自动建模方法，包括：输入文本信息并对文本进行特征提取，根据特征获得特征参数，对特征参数进行匹配度计算，根据计算结果得候选工艺品模型，在候选工艺品模型中根据目本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述预处理工艺美术纺织品的图像和物理数据包括：

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述数据标注包括：图案标注、纹理标注、光泽标注；

4.根据权利要求3所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述菲涅尔项的函数表达式为：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述几何遮蔽函数的函数表达式为：

...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述预处理工艺美术纺织品的图像和物理数据包括：

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述数据标注包括：图案标注、纹理标注、光泽标注；

4.根据权利要求3所述的基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统，其特征在于，所述菲涅尔项的函数表达式为：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习的...

【专利技术属性】
技术研发人员：常安云，闫沁玥，沈翌，柴晶鑫，
申请(专利权)人：上海皓云文化传播有限公司，
类型：发明
国别省市：