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浙江理工学学报,第51卷,第4期,2024年7月
JournalofZhejiangSci-TechUniversity
DOI:10.3969/j.issn.1673-3851(n).2024.04.013
基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统
钟梓锐,梁玲琳
(浙江理工大学艺术与设计学院,杭州310018)
摘要:当前Stablediffusion等人工智能绘画模型在绘画时难以直接控制图像风格,同时风格模型训练仅针对单
种风格。针对该问题,提出了一种基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统,以实现多种图像风格的控制和融合,并
提供更加便捷的图像创作体验。收集并分析网络用户数据,结合问卷得到用户对图像风格的感性需求;根据感性需求
收集各风格图像数据得到对应的风格图像训练集。使用梯度下降算法计算风格化文本编码器的权重,实现生成图像风
格化的效果。通过可用性测试对比用户对该系统与传统人工智能绘画系统产出图像的风格满意程度,结果表明:人工
智能风格化绘画系统的平均满意度相较传统人工智能绘画系统提升23%,表明人工智能风格化绘画系统在图像风格
生成上具有更好的效果,可满足用户对图像风格的需求。该人工智能风格化绘画系统可以更便捷地实现图像风格调
整,允许用户直观选择不同风格的权重,便捷使用一种或多种风格,能够有效满足用户对图像风格设计的需求。
关键词:人工智能绘画模型;Stablediffusion;美学梯度法;感性需求;风格化
中图分类号:TP18文献标志码:A文章编号:1673-3851(2024)04-0537-11
引文格式:钟梓锐,梁玲琳,基于美学梯度法的人工智能风格化绘画系统.浙江理工大学学报(自然科学),
2024,51(4):537-547.
ReferenceFormat:ZHONGZirui,LIANGLinglinAnartificialintelligencestylizedpaintingsystembasedonthe
jiangSci-TechUniversi51(4):537-547.
aestheticgradientJournalofZhel
Anartificialintelligencestylizedpaintingsystem
basedontheaestheticgradientmethod
ZHONGZirui,LIANGLinglin
(SchoolofArtandDesign,ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou310018,China)
Abstract:AtpresentitisdifficultforartificialintelligencepaintingmodelssuchasStablediffusionto
directlycontrolimagestyleinpainting.Atthesametime,currentstylemodeltrainingisfocusedona
singlestyle.Toaddressthisissue,anartificialintelligencestylizedpaintingsystembasedontheaesthetic
gradientmethodwasproposed.Itaimedtoachievecontrolandintegrationofmultipleimagestyles,andto
provideamoreconvenientimagecreationexperience.Itcollectedandanalyzednetwork
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