[发明专利]一种基于树演化的创意图案生成方法在审

专利信息
申请号: 201910719347.4 申请日: 2019-08-05
公开(公告)号: CN110458910A 公开(公告)日: 2019-11-15
发明(设计)人: 王进;张欣蔚;钟舒婷;陆国栋;张旭生 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00
代理公司: 33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 代理人: 吴秉中<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 315400浙江省宁波市余*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 图案 活跃种群 种群 图案生成 放入 新树 采样概率 快速合成 演化方向 演化进程 自动更新 初始化 采样 嫁接 合成 树种 多样性 重复 更新
【说明书】:

发明公开一种基于树演化的创意图案生成方法,属于图案生成领域。包括:(1)将用户输入的图案对应的依存树作为初始活跃种群G,初始化空的背景种群B;(2)对初始活跃种群G与背景种群B两个树种群采用不同策略进行采样,得到一批图案依存树;(3)对上一步得到的图案依存树进行随机嫁接操作,快速合成大量新树;(4)将合成出的新树对应的图案呈献给用户,让用户选择更满意的结果;(5)将用户选择的结果放入活跃种群G中,而未被选择的结果则放入背景种群B中;相当于更新了采样概率,可以控制树演化的方向;(6)重复(2)‑(5)步直到用户停止树的演化进程。根据用户选择,自动更新演化方向,生成更具多样性和创造性的图案。

技术领域

本发明涉及图案生成领域,尤其涉及一种基于树演化的创意图案生成方法。

背景技术

图案在我们身边随处可见,服饰、工艺品、家居装饰等大量产品上都会有精美的图案。随着人们审美的提高,对图案的美观性与创意性都有了更高的需求。但图案设计是一项耗时的工作,设计师需要花大量的时间来调整图案结构且创意。现有的自动图案生成方法可分为交互导向的和目标导向的。交互导向的方法侧重于让用户更快更方便的对图案元素进行排布和修改,但无法为设计师提供灵感创意,也无法批量生成图案。目标导向的方法则是通过对元素优化排布,来生成与输入目标相似的图案,但这些方法通常很难生成布局复杂的图案。

发明内容

为了克服传统图案设计方法耗时长、创意受限、无法进行快速迭代设计的问题,本发明提供了一种易交互、自动化、多样化的创意图案生成手段。

一种基于树演化的创意图案生成方法,其特征在于,包括:

(1)将用户输入的图案对应的依存树作为初始活跃种群G,初始化空的背景种群B;

(2)对初始活跃种群G与背景种群B两个树种群采用不同策略进行采样,得到一批图案依存树;

(3)对上一步得到的图案依存树进行随机嫁接操作,快速合成大量新树;

(4)将合成出的新树对应的图案呈献给用户,让用户选择更满意的结果;

(5)将用户选择的结果放入活跃种群G中,而未被选择的结果则放入背景种群B中;这相当于更新了采样概率,可以控制树演化的方向;

(6)重复(2)-(5)步直到用户停止树的演化进程。

进一步的,所述输入图案及生成的图案都具有树状的底层数据结构。

进一步的,所述对活跃种群G与背景种群B两个树种群采用不同策略进行采样,包括:

在活跃种群G、背景种群B两个种群中进行多次采样,采样数量为2n,n为后续将生成的新依存树数量;每次采样时,从活跃种群G中采样的概率P(G)=||G||/(||G||+||B||),而从背景种群B中采样的概率P(B)=1-P(G)。;其中||G||、||B||分别指种群中树的数量。

进一步的,从活跃种群G中采样时,所有活跃种群G中的LTD树被采样的概率是一致的;从背景种群B中采样时,倾向于选择和活跃种群G中的树差异较大的树,从而增加结果多样性;对于t∈B,t被采样的概率其中E是交叉熵,是t与活跃种群G中的每个树之间的相似度,N是均匀分布。

进一步的,所述树之间的相似度通过特征向量或者路径核衡量。

进一步的,所述步骤(3)图案依存树的随机嫁接操作,包括以下步骤:

(3.1)将上一步采样得到的依存树,随机划分为砧木提供者和接穗提供者;

(3.2)从作为砧木提供者的树上随机选择1个高度>1的子树作为砧木;

(3.3)在砧木上随机选择一个非叶节点作为嫁接节点,随机删除其左子树或右子树;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学,未经浙江大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910719347.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top