(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211150952.2 (22)申请日 2022.09.21 (71)申请人 厦门达贝尤佐平面设计有限公司 地址 361004 福建省厦门市思明区湖滨南 路76号百脑 汇科技大厦13 08 (72)发明人 林琨皓　 (74)专利代理 机构 上海锻创知识产权代理有限 公司 314 48 专利代理师 韩冰 (51)Int.Cl. G06T 15/04(2011.01) G06T 11/00(2006.01) G06T 17/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴 蝶的方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种三维模型与对抗生成神 经网络生 成数字蝴蝶的方法及系统， 包括如下步 骤： 图片数据采集步骤： 采集图片数据； 图片产生 步骤： 通过采集的图片数据使对抗生成神经网络 算法产生图片； 数字蝴蝶生成步骤： 运用产生的 图片在三维模 型中完成图片形变， 转化为蝴蝶翅 膀纹理； 通过建模结合蝴蝶翅膀纹理组合成三维 数字蝴蝶。 本发明通过采用人工采集图片数据， 基于数据排重的方式的多次筛选确定内容数据 集， 从而解决了对抗生成神经网络算法数据模型 产出的图片信息延续 性与唯一 性问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115482328 A 2022.12.16 CN 115482328 A 1.一种三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 图片数据采集 步骤： 采集图片数据； 图片产生 步骤： 通过采集的图片数据使对抗 生成神经网络算法产生图片； 数字蝴蝶生成步骤： 运用产生的图片在三维模型中完成图片形变， 转化为蝴蝶翅膀纹 理； 通过建模结合蝴蝶翅膀纹 理组合成三维数字蝴蝶。 2.根据权利要求1所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的方法， 其特征 在于， 在图片数据采集 步骤中， 通过摄 像设备采集原 始素材图片数据； 该方法还包括数据集生成步骤： 对采集的原始素材图片数据进行切片， 组合后排重筛 选处理， 整理成对抗 生成神经网络算法训练所需的数据集； 在图片产生步骤中， 使用数据集对对抗生成神经网络算法进行训练， 产生数据模型， 并 通过数据模型产生图片， 并对产生的图片进行排重 筛选。 3.根据权利要求2所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的方法， 其特征 在于， 所述数字蝴蝶生成步骤 包括如下步骤： 纹理贴图产生步骤： 通过排重筛选后的图片与三维模型结合的组合形变中制作蝴蝶翅 膀纹理贴图； 翅膀模型获取步骤： 通过获得的翅膀纹理贴图与三维模型结合获得带有颜色纹理信 息 的三维蝴蝶翅膀模型； 组合步骤： 通过组合带有颜色纹 理信息的三维蝴蝶翅膀模型组合成数字蝴蝶完成体。 4.根据权利要求3所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的方法， 其特征 在于， 在组合 步骤中， 对数字蝴蝶完成体进行排重 筛选； 该方法还包括标记整理步骤： 将排重筛选的数字蝴蝶完成体及排重筛选的数字蝴蝶完 成体所对应的原 始素材图片做标记整理， 并累积到下一轮的数据集的采集过程中。 5.根据权利要求2所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的方法， 其特征 在于， 在所述图片产生步骤中， 运用StyleGAN算法制作数字蝴蝶翅膀纹理图片； 运用噪声影 响数字蝴蝶纹 理结构颜色信息； StyleGAN的网络结构包含第一部分和第二部分； 第一部分是映射网络， 由隐藏变量生 成中间隐藏变量， 中间隐藏变量作为控制生成图像的风格； 第二部 分是合成网络， 合成网络 的每一层子网络输入A和B， 生成图像； 其中， A是由中间 隐藏变量转换得到的仿射变换， B是 转换后的随机噪声。 6.一种三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的系统， 其特征在于， 包括如下模 块： 图片数据采集模块： 采集图片数据； 图片产生模块： 通过采集的图片数据使对抗 生成神经网络算法产生图片； 数字蝴蝶生成模块： 运用产生的图片在三维模型中完成图片形变， 转化为蝴蝶翅膀纹 理； 通过建模结合蝴蝶翅膀纹 理组合成三维数字蝴蝶。 7.根据权利要求6所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的系统， 其特征 在于， 在图片数据采集模块中， 通过摄 像设备采集原 始素材图片数据； 该系统还包括数据集生成模块： 对采集的原始素材图片数据进行切片， 组合后排重筛权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482328 A 2选处理， 整理成对抗 生成神经网络算法训练所需的数据集； 在图片产生模块中， 使用数据集对对抗生成神经网络算法进行训练， 产生数据模型， 并 通过数据模型产生图片， 并对产生的图片进行排重 筛选。 8.根据权利要求7所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的系统， 其特征 在于， 所述数字蝴蝶生成模块包括如下模块： 纹理贴图产生模块： 通过排重筛选后的图片与三维模型结合的组合形变中制作蝴蝶翅 膀纹理贴图； 翅膀模型获取模块： 通过获得的翅膀纹理贴图与三维模型结合获得带有颜色纹理信 息 的三维蝴蝶翅膀模型； 组合模块： 通过组合带有颜色纹 理信息的三维蝴蝶翅膀模型组合成数字蝴蝶完成体。 9.根据权利要求8所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的系统， 其特征 在于， 在组合模块中， 对数字蝴蝶完成体进行排重 筛选； 该系统还包括标记整理模块： 将排重筛选的数字蝴蝶完成体及排重筛选的数字蝴蝶完 成体所对应的原 始素材图片做标记整理， 并累积到下一轮的数据集的采集过程中。 10.根据权利要求7所述的三维模型与对抗生成神经网络生成数字蝴蝶的系统， 其特征 在于， 在所述图片产生模块中， 运用StyleGAN算法制作数字蝴蝶翅膀纹理图片； 运用噪声影 响数字蝴蝶纹 理结构颜色信息； StyleGAN的网络结构包含第一部分和第二部分； 第一部分是映射网络， 由隐藏变量生 成中间隐藏变量， 中间隐藏变量作为控制生成图像的风格； 第二部 分是合成网络， 合成网络 的每一层子网络输入A和B， 生成图像； 其中， A是由中间 隐藏变量转换得到的仿射变换， B是 转换后的随机噪声。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482328 A 3