[发明专利]自主创作型的数字艺术的生成方法、系统、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供自主创作的数字艺术的生成方法、系统、存储介质和电子设备，包括如下步骤：获取艺术作品和对应的设计说明一并存储至系统；提取在所述制作过程中存储的艺术作品和设计说明的文字、音频及图像特征，组合为特征子集；对特征子集进行语义解析后生成语义描述和艺术特征模型；通过艺术特征模型检索图片艺术素材；对图片艺术素材执行编辑后，根据预设评测标准生成多个方案；选择符合需求的方案进行发布。本发明配合人工智能的创作与检索的能力，通过向成熟数字艺术作品的学习，使得最终呈现出既具有用户思想，又符合艺术特征的完整的艺术作品。

技术领域

本发明属于智能艺术创作领域，具体涉及一种自主创作型的数字艺术的生成方法、系统、存储介质及电子设备。

背景技术

随着网络的快速发展，越来越多的智能图像生成应用出现。一般而言，这类应用根据用户所给与的词语，利用AI智能生成对应的效果图，这将大大增加服务器存储空间、数据库数据以及服务器性能的消耗。

同时目前市面上能够自主创作的平台对于用户来说，学习成本及操作难度都较大，不适用于非专业相关人员使用；另外涉及领域过于单一，也没有系统的美学知识的分享渗透，无法调动用户创作兴趣。本发明充分给予用户主观操作的空间，用户创作的过程，也是对美育培养与理解的过程。再配合人工智能的创作与检索的能力，通过向成熟数字艺术作品的学习，使得最终呈现出既具有用户思想，又符合艺术特征的完整的艺术作品。

鉴于此，目前亟待提出自主创作型的数字艺术的生成方法、系统、存储介质及电子设备，探索用户的潜在表达意图，重建新的人工智能图像，使得用户随意的创作更具有符合艺术特性的完整的数字艺术作品。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题是提供自主创作型的数字艺术生成方法、系统、存储介质及电子设备，探索用户的潜在表达意图，重建新的人工智能图像，使得用户随意的创作更具有符合艺术特性的完整的数字艺术作品。

本发明的自主创作型的数字艺术生成方法，包括用户制作和CPArtist 创编；

所述用户制作包括如下步骤：

获取来自用户由本地上传的图片数据、音乐数据以及两者对应的设计说明存储至系统，或者

在线提供包括画笔、橡皮擦和颜色绘画因子的在线绘制和绘画因子控制，将用户在线绘制后产生的艺术作品和对应的设计说明一并存储至系统；

所述CPArtist创编包括如下步骤，：

提取在所述制作过程中存储的艺术作品和设计说明的文字、音频及图像特征，组合为特征子集；

对特征子集进行语义解析后生成语义描述，将语义描述与特征自己按照权重占比组合后，得到多个艺术特征模型；

通过艺术特征模型检索匹配度最高的预设数量的参考图片，生成评测指标，根据评测指标选择一个所述艺术特征模型作为搜索模型，通过所述搜索模型检索匹配度高于预设值的图片艺术素材；

对图片艺术素材执行编辑后，根据预设评测标准生成多个方案；

选择符合需求的方案进行发布。

进一步的，所述绘画因子控制具体包括：

生成基于设计文字说明的图片样本特征；

预处理图片样本特征以减少计算量；

收集关于图片样本特征的图像数据，建立对应的数据库和图像索引；

通过卷积神经网络对数据库进行训练后，从图像索引中检索预定数量的预选图片；

构建基于生成对抗网络的外边界生成算法，基于keras框架利用深度卷积对抗网络CGAN算法对MNIST数据集实现图像生成，根据外边界图形稀疏性得到特征修改损失函数；