[发明专利]一种基于神经网络的原画线稿辅助绘制方法和装置

说明书

一种基于神经网络的原画线稿辅助绘制方法，包括：获取多张原画线稿修正前后的涂鸦稿和正式稿，并标记正式稿各个细分区域的形状参数，形成原画线稿数据样本；使用Keras初始化原画神经网络模型，其中原画神经网络模型采用循环神经网络；导入原画线稿数据样本作为训练集，对原画神经网络模型进行监督学习；利用训练完毕的原画神经网络模型对输入的涂鸦稿进行自动修正。本申请还公开了相应的基于神经网络的原画线稿辅助绘制装置。本申请的有益效果为：利用神经网络对涂鸦稿进行辅助修正，从而减轻了绘制原画的正式稿的繁重工作，能够方便快捷地对原画进行制作和修改。

技术领域

本发明涉及计算机学习领域，尤其涉及一种基于神经网络的原画线稿辅助绘制方法和装置。

背景技术

无论是电子游戏和动画等电子产品的制作，还是漫画和插页等的绘制，都需要大量的原画工作。例如，对于电子游戏开发，软件开发商都需要根据项目策划设计游戏角色、游戏场景、游戏道具的原画或游戏中主要角色立绘、各种表情的头像等等。这些原画设计，尤其是原画线稿，将成为后面电子游戏开发的重要参考，所以上述原画的绘制往往对画质和精细度有较高的要求，以方便其他美术人员能够基于原画，根据实际的电子游戏开发需要，补充绘制在不同状态环境下的游戏角色、游戏场景或游戏道具的细节。

然而，因为目前原画的绘制工作很大程度上依赖于美术人员的经验，并且这往往需要其花费大量的时间来绘制，所以这使得软件开发商或者外包设计公司花费较大的人力成本和时间来完成上述任务。同时，由于在电子游戏或者动画制作初期，各方需要对具体设计进行反复磋商和修改，而相关人员往往缺乏美术功底，只能就某个原始的艺术概念绘制相关的角色、道具和物品涂鸦稿；因此，如何将这些涂鸦稿快速地转化为相对正式的原画线稿，以方便快捷地在该原画线稿上由多方参与人员集思广益，成为缩短相关产品前期开发周期的关键。

发明内容

本申请的目的是解决现有技术的不足，提供一种基于神经网络的原画线稿辅助绘制方法和装置，能够获得对输入的涂鸦稿自动生成正式稿的技术效果。

为了实现上述目的，本申请采用以下的技术方案。

首先，本申请提出一种基于神经网络的原画线稿辅助绘制方法。该方法包括以下步骤：

S100)获取多张原画线稿修正前后的涂鸦稿和正式稿，并标记正式稿各个细分区域的形状参数，形成原画线稿数据样本；

S200)使用Keras初始化原画神经网络模型，其中原画神经网络模型采用循环神经网络；

S300)导入原画线稿数据样本作为训练集，对原画神经网络模型进行监督学习；

S400)利用训练完毕的原画神经网络模型对输入的涂鸦稿进行自动修正。

进一步地，在本申请的上述方法中，该步骤S100还包括以下子步骤：

S101)匹配多张原画线稿修正前后的涂鸦稿和正式稿，并对涂鸦稿和正式稿进行配准；

S102)基于涂鸦稿对正式稿进行划分形成初始区域；

S103)基于正式稿中的线条，对初始区域进行区域细分，形成细分区域；

S104)检测各细分区域内的角点和边缘，并将角点和边缘的位置和与该细分区域相邻的区域作为形状参数。

再进一步地，在本申请的上述方法中，该原画线稿数据样本包括SketchRNN数据集和QuickDraw数据集。

又进一步地，在本申请的上述方法中，原画数据样本根据原画的风格分类为多个子训练集，并基于该子训练集形成相应多个上色神经网络模型。

进一步地，在本申请的上述方法中，该步骤S200还包括以下子步骤：