[发明专利]一种多风格的游戏内风格转移系统

说明书

本发明提供了一种多风格的游戏内风格转移系统，所述生成系统流程包括，首先搭建系统所使用的神经网络模型；从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集；对风格参考图像和内容图像进行图像预处理；计算总损失(内容损失和风格损失)；根据计算的总损失，计算梯度并更新输入图像；最终将训练好的模型体系结构及其参数进行保存；系统加载模型体系结构及其参数，之后用户选择游戏内的风格；系统将游戏视频的每一帧的图像输入模型；将所述模型的输出进行渲染后复制到屏幕上进行显示，实时地提供不同风格的虚拟游戏场景。

技术领域

本发明涉及深度学习的计算机视觉领域，主要设计一种多风格的游戏内风格转移系统。

背景技术

神经风格转移技术可以使用深度学习以另一幅图像的风格来创作图像。神经风格转移技术的特点是利用深度神经网络来进行图形变换，将一种图像的风格(如毕加索)转移到用户所提供的照片上。这种方法已经被世界各地的艺术家和设计师使用，在原有的风格的技术上开发新的艺术品。

本发明则在该项技术的基础上，设计了一种多风格的游戏内风格转移系统，将该项技术应用到游戏上来。根据用户的喜好，来为用户创建一个定制的交互环境，进一步增强用户的游戏体验。

发明内容

发明目的：本发明提供了一种多风格的游戏内风格转移系统，根据用户的选择，来对游戏的基础背景视频实时地进行神经风格转移，创建不一样的游戏体验环境。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种多风格的游戏内风格转移系统，包括以下步骤：

步骤S1、首先搭建系统所使用的神经网络模型；

步骤S2、从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集；

步骤S3、对风格参考图像和内容图像进行图像预处理；

步骤S4、计算总损失(内容损失和风格损失)；

步骤S5、根据计算的总损失，计算梯度并更新输入图像

步骤S6、重复执行步骤S3-S5,最终将训练好的模型体系结构及其参数进行保存；

步骤S7、系统加载模型体系结构及其参数，之后用户选择游戏内的风格；

步骤S8、系统将游戏视频的每一帧的图像输入模型；

步骤S9、将所述模型的输出进行渲染后复制到屏幕上进行显示；

步骤S10、重复执行步骤S8-S9，实时地提供不同风格的虚拟游戏场景；

进一步地，所述步骤S1、搭建系统所使用的模型具体步骤如下：

步骤S1.1、选择系统所需要的深度学习模型(如VGG16,VGG19等)；

步骤S1.2、去掉所述深度学习模型的顶层并加载参数；

步骤S1.3、选择所述深度学习模型的若干卷积层作为内容中间层；

步骤S1.4、选择所述深度学习模型的若干卷积层作为风格中间层；

步骤S1.5、以所述深度学习模型的输入作为新模型的输入，所述内容中间层和风格中间层的输出作为新模型的输出构建新模型。

进一步地，所述步骤S2、从数据库中取出内容图像和风格参考图像作为训练集的具体步骤如下：

所述的内容图像指从视频和动画电影中获得的图像，所述风格参考图像指画家的绘画图像；

进一步地，所述步骤S3、对所述风格参考图像和内容图像进行图像预处理的具体步骤如下：