[发明专利]基于神经网络的图像智能设计方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及图像设计技术领域，公开了一种基于神经网络的图像智能设计方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取图像需求信息，根据图像需求信息确定图像组成信息；获取根据神经网络训练得到的预设图像智能设计模型，根据预设图像智能设计模型对图像组成信息进行设计，获得当前图像；提取当前图像的参数信息；获取预设设计规则，根据预设设计规则对当前图像的参数信息进行调节，获得目标参数信息；根据目标参数信息对当前图像进行渲染，获得目标图像，通过预设图像智能设计模型对图像需求信息确定的组成信息进行设计，并对设计的当前图像进行参数信息的调节，以及根据调节后的参数信息对当前图像进行渲染，提高智能设计图像的质量。

技术领域

本发明涉及图像设计技术领域，尤其涉及基于神经网络的图像智能设计方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着互联网技术的飞速发展，人工智能技术日益成为人们关注的话题，通过人工智能进行图像设计在信息时代普遍应用到各行各业，例如电商行业、电影行业、汽车产业以及虚拟现实行业等等，目前，主要采用的是通过各行业的设计师按照不同的标准进行设计所属领域的图像，例如，平面设计师设计三维方面的作品就存在较多的瑕疵，从而体现得不够专业，客户的满意度低，经过不断的研究和分析，由于人工技术存在误差，使得图像的轮廓在不断的变化以及色彩的失真，因此，人们想到通过人工智能技术设计出图像的整体构造以及需使用的色彩，再由人工技术进行调整和完善，但是这样会导致设计出的图像出现内外不一致的情况，使得设计的图像的质量较低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于神经网络的图像智能设计方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何提高基于神经网络的智能设计图像的质量的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于神经网络的图像智能设计方法，所述基于神经网络的图像智能设计方法包括以下步骤:

获取图像需求信息，根据所述图像需求信息确定图像组成信息；

获取根据神经网络训练得到的预设图像智能设计模型，根据所述预设图像智能设计模型对所述图像组成信息进行设计，获得当前图像；

提取所述当前图像的参数信息；

获取预设设计规则，根据所述预设设计规则对所述当前图像的参数信息进行调节，获得目标参数信息；

根据所述目标参数信息对所述当前图像进行渲染，获得目标图像，以实现对图像的智能设计。

可选地，所述获取图像需求信息，根据所述图像需求信息确定图像组成信息，包括：

根据所述图像需求信息，确定图像设计类型；

根据所述图像设计类型，获得所述图像所需的文字信息、线条信息、网点以及网穴信息；

根据所述文字信息、线条信息、网点以及网穴信息，对当前图像组成信息进行选取，以确定图像组成信息。

可选地，所述获取根据神经网络训练得到的预设图像智能设计模型，根据所述预设图像智能设计模型对所述图像组成信息进行设计，获得当前图像，包括：

对所述图像组成信息进行特征提取，获得目标特征信息以及特征提取顺序；

根据所述特征提取顺序，依序将所述目标特征信息输入至根据神经网络训练得到的预设图像智能设计模型中进行设计，以获得当前图像。

可选地，所述根据所述特征提取顺序，依序将所述目标特征信息输入至预设图像智能设计模型中进行设计，以获得当前图像，包括：

根据所述目标特征信息，确定当前图像的质点位置和轮廓；