[发明专利]一种多风格的游戏内风格转移系统

权利要求书

1.一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、首先搭建系统所使用的神经网络模型；

步骤S2、从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集；

步骤S3、对风格参考图像和内容图像进行图像预处理；

步骤S4、计算总损失，包括内容损失和风格损失；

步骤S5、根据计算的总损失，计算梯度并更新输入图像；

步骤S6、重复执行步骤S3-S5,最终将训练好的模型体系结构及其参数进行保存；

步骤S7、系统加载模型体系结构及其参数，之后用户选择游戏内的风格；

步骤S8、系统将游戏视频的每一帧的图像输入模型；

步骤S9、将所述模型的输出进行渲染后复制到屏幕上进行显示；

步骤S10、重复执行步骤S8-S9，实时地提供不同风格的虚拟游戏场景。

2.根据权利要求1所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述步骤S1、搭建系统所使用的模型具体步骤如下：

步骤S1.1、选择系统所需要的深度学习模型；

步骤S1.2、去掉所述深度学习模型的顶层并加载参数；

步骤S1.3、选择所述深度学习模型的若干卷积层作为内容中间层；

步骤S1.4、选择所述深度学习模型的若干卷积层作为风格中间层；

步骤S1.5、以所述深度学习模型的输入作为新模型的输入，所述内容中间层和风格中间层的输出作为新模型的输出构建神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述步骤S2中：所述的内容图像指从视频和动画电影中获得的图像，所述风格参考图像指画家的绘画图像。

4.根据权利要求1所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述步骤S3、对所述风格参考图像和内容图像进行图像预处理的具体步骤如下：

步骤S3.1、将所述内容图像投入所述神经网络模型中，得到内容中间层输出的内容目标值；

步骤S3.2、将所述风格参考图像投入所述神经网络模型中，得到风格中间层输出的风格目标值；

步骤S3.3、将所述输入图像投入所述神经网络模型中，获得内容中间层输出的内容输出值和风格中间层输出的风格输出值。

5.根据权利要求1所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述步骤S4、计算总损失的具体步骤如下：

步骤S4.1、根据所述的内容目标值和所述的内容输出值，计算内容损失；

步骤S4.2、根据所述的风格目标值和所述的风格输出值，计算风格损失；

步骤S4.3、根据所述的内容损失和风格损失，计算总损失。

6.根据权利要求2所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述步骤S1.2、所述深度学习模型的顶层和参数具体如下：

所述深度学习模型的顶层指分类等任务的分类器，所述参数则是分类任务中深度模型已经训练好的参数。

7.根据权利要求2所述的一种多风格的游戏内风格转移系统，其特征在于，所述深度学习模型包括VGG16,VGG19。