基于深度学习的纺织品图案智能辅助设计

作     者：王晓龙 王颖 WANG Xiaolong;WANG Ying

作者机构：北京服装学院材料设计与工程学院北京100029 北京服装学院基础教学部北京100029 

基　　金：北京科技计划项目(ZXKY03180401) 北京服装学院大学生创新创业训练计划项目(NHFZ20190153/004) 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2020年第4卷第2期

页      码：131-133页

摘      要：为了实现基于深度学习的纺织品图案智能辅助设计系统,将分形图案与深度学习风格迁移算法相结合,利用深度学习框架Tensorflow,首先生成基于Mandelbrot集合的分形图案,接着从图像转换网络结构、感知损失函数等几个方面改进了已有的神经网络风格迁移算法,对分形图案进行风格化设计,使生成的创意图案更符合纺织品图案边界要求高、保持图案细节完整的特点,更加符合纺织品打印要求。

主 题 词：深度学习 分形图案 风格迁移 卷积神经网络 纺织品图案 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.02.047

馆 藏 号：203885878...