本發(fā)明涉及計算機輔助繪圖，具體涉及一種繪畫建議生成方法以及智能繪圖輔助系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，基于計算機軟件的繪圖方式逐漸普及，這類繪圖軟件雖然提供了諸如基本圖形繪制工具、圖層管理、簡單的對齊與分布功能等基礎(chǔ)輔助功能，但它們大多只是機械地提供一些預(yù)設(shè)的操作選項，缺乏對繪圖者實時繪圖動作的深度感知和智能分析能力。

2、繪圖者在使用這類軟件時，依然需要自己去思考如何優(yōu)化繪圖細節(jié)，即：繪圖質(zhì)量仍取決于繪圖者的專業(yè)技術(shù)知識和藝術(shù)審美能力，軟件無法為繪圖者提供實時、貼合繪圖意圖的有效建議，難以實質(zhì)性地提升繪圖效率和質(zhì)量。

3、因此，亟須提供一種繪畫建議生成方法以及智能繪圖輔助系統(tǒng)，能夠?qū)崟r為繪圖者提供有效的繪圖建議，以提高繪圖效率和質(zhì)量。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，有必要提供一種繪畫建議生成方法以及智能繪圖輔助系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的無法實時為繪圖者提供繪圖建議，導(dǎo)致繪圖質(zhì)量和效率較低的技術(shù)問題。

2、一方面，為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種繪畫建議生成方法，包括：

3、基于預(yù)設(shè)的圖像特征提取模型對獲取的繪畫圖像序列進行特征提取，獲得繪畫特征；

4、確定當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，并以預(yù)設(shè)提示詞格式將所述圖像特征和所述繪畫風(fēng)格進行組合，獲得組合提示詞；

5、將所述組合提示詞輸入人工智能生成內(nèi)容模型中，生成繪畫建議。

6、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述繪畫特征包括繪畫軌跡；所述繪畫圖像序列包括多幀繪畫圖像；所述基于預(yù)設(shè)的圖像特征提取模型對獲取的繪畫圖像序列進行特征提取，獲得繪畫特征，包括：

7、基于預(yù)設(shè)的圖像特征提取模型確定各所述繪畫圖像中的線條、線條特征和畫筆特征；所述線條特征包括線條寬度和線條顏色，所述畫筆特征包括畫筆傾斜角度和畫筆著力程度；

8、基于所述線條特征和所述畫筆特征對所述多幀繪畫圖像中的線條進行軌跡匹配，確定所述繪畫軌跡。

9、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述繪畫特征還包括繪畫場景和繪畫實體，所述繪畫場景包括人物畫和風(fēng)景畫，當所述繪畫場景為人物畫時，所述繪畫實體為人體部位，當所述繪畫場景為風(fēng)景畫時，所述繪畫實體為風(fēng)景實體。

10、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述確定當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，包括：

11、基于預(yù)設(shè)的風(fēng)格輸入窗口接收當前繪畫者的繪畫風(fēng)格；

12、或，

13、確定所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像的構(gòu)圖特征和色彩搭配特征，將所述構(gòu)圖特征和所述色彩搭配特征輸入風(fēng)格識別模型中，獲得所述繪畫風(fēng)格；所述風(fēng)格識別模型是根據(jù)繪畫歷史大數(shù)據(jù)建立的構(gòu)圖特征數(shù)據(jù)、色彩搭配特征數(shù)據(jù)與繪畫風(fēng)格的映射關(guān)系的模型。

14、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述構(gòu)圖特征包括線條平滑度數(shù)據(jù)、平衡度數(shù)據(jù)和比例數(shù)據(jù)，則確定所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像的構(gòu)圖特征，包括：

15、通過灰度共生矩陣對所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像進行紋理檢測得到紋理特征圖；

16、基于霍夫變化算法對紋理特征圖進行直線提取，獲得線條特征數(shù)據(jù)；

17、基于分水嶺算法對所述紋理特征圖進行分割，獲得多個紋理區(qū)域，將各所述紋理區(qū)域與預(yù)設(shè)圖案庫進行匹配，獲得圖案特征數(shù)據(jù)；

18、對所述線條特征數(shù)據(jù)進行平滑度分析，獲得所述線條平滑度數(shù)據(jù)，對所述圖案特征數(shù)據(jù)分別進行位置分析和比例分析，對應(yīng)獲得所述平衡度數(shù)據(jù)和所述比例數(shù)據(jù)。

19、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述色彩搭配特征包括主要顏色簇中心值和主要顏色簇占比；則確定所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像的色彩搭配特征，包括：

20、通過像素遍歷法獲取所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像中各像素的rgb值；

21、對所述rgb值進行顏色空間轉(zhuǎn)換，獲得各像素的hsv值；

22、對所述hsv值進行聚類，獲得主要顏色簇中心值及主要顏色簇占比。

23、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述繪畫建議包括線條的優(yōu)化走向建議、圖形的創(chuàng)意變形建議和色彩搭配建議。

24、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述繪畫特征還包括畫筆類型；所述方法還包括：

25、基于所述繪畫場景確定理論畫筆類型；

26、當所述畫筆類型和所述理論畫筆類型不相同時，生成畫筆切換建議。

27、另一方面，本發(fā)明還提供了一種智能繪圖輔助系統(tǒng)，包括；

28、攝像頭，用于獲取繪畫圖像序列；

29、主機，包括存儲器和處理器，其中，

30、所述存儲器，用于存儲程序；

31、所述處理器，與所述存儲器耦合，用于執(zhí)行所述存儲器中存儲的所述程序，以實現(xiàn)上述任意一種可能的實現(xiàn)方式中所述的繪畫建議生成方法中的步驟；

32、投影儀，用于將繪畫建議和繪畫圖像序列進行投影顯示。

33、在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述智能繪圖輔助系統(tǒng)還包括多點觸控膜；

34、所述多點觸控膜用于響應(yīng)當前繪畫者的手勢對所述繪畫圖像序列進行操作。

35、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供的繪畫建議生成方法，對獲取的繪畫圖像序列進行特征提取繪畫特征，并確定當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，然后將繪畫特征和繪畫風(fēng)格進行組合，獲得組合提示詞，組合提示詞中包含了當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，可使基于人工智能生成內(nèi)容模型生成的繪畫建議與當前繪畫者的繪畫風(fēng)格匹配，進而提高生成的繪畫建議的適用性和準確性。從而可基于繪畫建議指導(dǎo)當前繪畫者的后續(xù)繪畫，提高繪畫質(zhì)量和繪畫效率。

技術(shù)特征：

1.一種繪畫建議生成方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述繪畫特征包括繪畫軌跡；所述繪畫圖像序列包括多幀繪畫圖像；所述基于預(yù)設(shè)的圖像特征提取模型對獲取的繪畫圖像序列進行特征提取，獲得繪畫特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述繪畫特征還包括繪畫類型，所述繪畫類型包括素描、水墨畫、油畫和工程圖。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述確定當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述構(gòu)圖特征包括線條平滑度數(shù)據(jù)、平衡度數(shù)據(jù)和比例數(shù)據(jù)，則確定所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像的構(gòu)圖特征，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述色彩搭配特征包括主要顏色簇中心值和主要顏色簇占比；則確定所述繪畫圖像序列中最后一幀繪畫圖像的色彩搭配特征，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述繪畫建議包括線條的優(yōu)化走向建議、圖形的創(chuàng)意變形建議和色彩搭配建議。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的繪畫建議生成方法，其特征在于，所述繪畫特征還包括畫筆類型；所述方法還包括：

9.一種智能繪圖輔助系統(tǒng)，其特征在于，包括；

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的智能繪圖輔助系統(tǒng)，其特征在于，所述智能繪圖輔助系統(tǒng)還包括多點觸控膜；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種繪畫建議生成方法以及智能繪圖輔助系統(tǒng)，屬于計算機輔助繪圖技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括：基于預(yù)設(shè)的圖像特征提取模型對獲取的繪畫圖像序列進行特征提取，獲得繪畫特征；確定當前繪畫者的繪畫風(fēng)格，并以預(yù)設(shè)提示詞格式將所述圖像特征和所述繪畫風(fēng)格進行組合，獲得組合提示詞；將所述組合提示詞輸入人工智能生成內(nèi)容模型中，生成繪畫建議。本發(fā)明基于繪畫風(fēng)格生成繪畫建議，使生成的繪畫建議與當前繪畫者的繪畫風(fēng)格匹配，進而提高生成的繪畫建議的適用性和準確性。從而可基于繪畫建議指導(dǎo)當前繪畫者的后續(xù)繪畫，提高繪畫質(zhì)量和繪畫效率。

技術(shù)研發(fā)人員：伍永豪,趙飛,李梁軍,楊藝,李秋池,黃博康,龔玉致,鄭昭琳,劉君揚
受保護的技術(shù)使用者：湖北美術(shù)學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15