為了實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的紡織品圖案智能輔助設(shè)計系統(tǒng),將分形圖案與深度學(xué)習(xí)風(fēng)格遷移算法相結(jié)合,利用深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow,首先生成基于Mandelbrot集合的分形圖案,接著從圖像轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、感知損失函數(shù)等幾個方面改進了已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)格遷移算法,對分形圖案進行風(fēng)格化設(shè)計,使生成的創(chuàng)意圖案更符合紡織品圖案邊界要求高、保持圖案細(xì)節(jié)完整的特點,更加符合紡織品打印要求。 

【文章來源】：現(xiàn)代信息科技. 2020,4(02)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]復(fù)平面上分形圖的生成及在紡織品上的應(yīng)用[J]. 王淑緩,楊旭紅.  絲綢. 2017(08)



本文編號：3110276