【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习，特别是一种基于机器学习模型智能刺绣图案生成方法及系统。
技术介绍
1、在全球化与个性化消费趋势的推动下，刺绣作为一种传统的工艺艺术形式，正逐渐融入现代设计领域，成为品牌传播和文化表达的重要工具。然而，传统的刺绣设计方法往往依赖于手工艺术家丰富的经验和创造力，难以满足快速变化的市场需求和个性化定制的趋势。因此，开发一种智能化的刺绣图案生成方法，能够有效提升刺绣设计的灵活性与效率，成为当前行业的重要课题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于机器学习模型智能刺绣图案生成方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够实时响应市场需求，生成具有文化特色和高质量的小众刺绣图案，并提升生成模型在中小型企业和移动端设备上的实际应用性。
2、本申请的一个实施例提供了一种基于机器学习模型智能刺绣图案生成方法，所述方法包括：
3、根据电商平台、社交媒体和市场趋势数据，实时采集刺绣图案设计需求，通过流式数据处理，结合增量学习算法，动态更新训练数据集，得到实时
【技术保护点】
1.一种基于机器学习模型智能刺绣图案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据电商平台、社交媒体和市场趋势数据，实时采集刺绣图案设计需求，通过流式数据处理，结合增量学习算法，动态更新训练数据集，得到实时更新的数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据实时更新的数据集，提取刺绣图案的多模态特征，所述多模态特征包括颜色、纹理和文化元素，其中，特征提取采用基于图卷积网络的多模态融合模型，结合风格迁移算法，生成具...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习模型智能刺绣图案生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据电商平台、社交媒体和市场趋势数据，实时采集刺绣图案设计需求，通过流式数据处理，结合增量学习算法，动态更新训练数据集，得到实时更新的数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据实时更新的数据集，提取刺绣图案的多模态特征，所述多模态特征包括颜色、纹理和文化元素，其中，特征提取采用基于图卷积网络的多模态融合模型，结合风格迁移算法，生成具有文化特色的图案特征标识，得到融合后的图案特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据融合后的图案特征，采用基于元学习的小样本生成模型，生成适应小众设计需求的刺绣图案，其中，所述小样本生成模型通过注意力技术和自适应权重调...
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