[发明专利]一种基于神经网络的原画辅助上色方法和装置有效
| 申请号： | 201811561946.X | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109801346B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 强项;蒋晓光;杜庆焜;张李京 | 申请（专利权）人： | 武汉西山艺创文化有限公司 |
| 主分类号： | G06T11/40 | 分类号： | G06T11/40;G06V10/764;G06N3/09;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 陈慧华 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于神经网络的原画辅助上色方法，包括：获取多张原画上色前后的原画线稿和原画上色稿，并标记原画各个细分区域的上色参数，形成原画数据样本；使用Keras初始化上色神经网络模型，其中上色神经网络模型采用VGG模型；导入原画数据样本作为训练集，对上色神经网络模型进行监督学习；利用训练完毕的上色神经网络模型对输入的原画线稿进行自动上色。本申请还公开了相应的基于神经网络的原画辅助上色装置。本申请的有益效果为：利用神经网络对原画进行辅助上色，从而减轻了原画上色过程中繁重的着色工作，能够方便快捷地对原画进行制作和修改。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 辅助 上色 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的原画辅助上色方法，其特征在于，包括以下步骤：S100)获取多张原画上色前后的原画线稿和原画上色稿，并标记原画各个细分区域的上色参数，形成原画数据样本；S200)使用Keras初始化上色神经网络模型，其中上色神经网络模型采用VGG模型；S300)导入原画数据样本作为训练集，对上色神经网络模型进行监督学习；S400)利用训练完毕的上色神经网络模型对输入的原画线稿进行自动上色。
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