一种基于GAN的自动化设计图像生成方法

摘要

本发明公开了一种基于GAN的自动化设计图像生成方法，包括以下步骤：步骤1：将图像进行空白剔除、大小归一化操作，并将所有图像转换为预设像素×预设像素的像素大小；步骤2：搭建与运行GAN深度学习模型；步骤3：经过若干轮训练迭代后，将超参赋值于生成器网络中，生成新的设计图像；步骤4：将生成出的设计图像进行腐蚀与膨胀数学计算，减少其噪声点；步骤5：使用中值滤波对图像中色彩边缘进行平滑，减少边缘突变。本发明方法相对于传统GAN方法，一方面所生成出的设计图像边缘更加平滑、颜色更加美观，另一方面也可以根据网络模型中的超参调整改变生成图像的分布函数，增加设计图像的多样性。