神经风格迁移和Gram重构在傣族服饰图案创新设计中的应用研究

云南傣族的服饰文化因其历史和传承相对完整而独具特色,针对传统傣族服饰图案的创新设计中的人力不足、设计效率低下以及服饰创新发展迟缓问题,文章提出基于VGG网络的神经风格迁移和Gram矩阵重构的改进算法,对传统傣族服饰图案进行快速融合生成。在风格迁移过程中,文章摒弃了传统理念中生成的图案风格尽可能保持或接近原有风格图,而是追求生成的图案在含有原内容图底蕴的基础上,尽可能美观和端庄。因此,该文对损失函数进行改进和风格损失函数的Gram矩阵进行重构,交叉选取VGG网络生成的特征图构建Gram矩阵。实验表明,在风格损失计算中,适当抛弃一部分特征图,加快运算速度的同时,并不影响最终融合生成图案的审美。通过文章方法,将传统有限的傣族服饰图案与多种风格图进行融合,可以生成大量具有该民族特色的纹理图案,结合人工评审和修正即可高效完成服饰图案的创新设计,较传统人工方法极大地提升了效率,在当前傣族服饰的设计开发中具有创新性与先进性。