一种基于机器学习智能生成设计作品的方法、系统及存储介质
专利汇可以提供一种基于机器学习智能生成设计作品的方法、系统及存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于 机器学习 设计 框架 智能生成设计作品的方法、系统及存储介质，该方法包括：步骤1，获得特征集，步骤2， 预测模型 对特征集AA、BB综合学习，采用 随机森林 方法随机生成特征矩阵，得到S个矩阵 决策树 集S；步骤3，需要生成新的设计作品时，只需提供素材特征属性、元素特征属性；预测模型将采用决策树集S对新的页面的素材特征、元素属性特征进行综合分析，将会得到s个分类结果，统计计数分析s类，数目越大生成的样式越多。大大提高设计工作的效率，减少人工成本；减少设计师花在重复工作上的时间，增加设计师创造性工作的时间。，下面是一种基于机器学习智能生成设计作品的方法、系统及存储介质专利的具体信息内容。
1.一种基于机器学习智能生成设计作品的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获得特征集，特征集包括：
对设计作品历史数据训练抽取素材库特征，获得素材库特征集A＝{A1,A2...An}，对素材库特征集A进行采样形成新的素材库特征集AA＝{AA1，AA2...AAn}；
对设计作品历史数据训练抽取元素属性特征，获得元素属性特征集B＝{B1,B2...Bn}，对元素属性特征集B进行采样形成新的元素属性特征集BB＝{BB1,BB2...BB3}；
步骤2，预测模型对特征集AA、BB综合学习，采用随机森林方法随机生成特征矩阵，得到S个矩阵决策树集S；
步骤3，需要生成新的设计作品时，只需提供素材特征属性、元素特征、尺寸属性；预测模型将采用决策树集S对新的设计作品的素材特征、元素属性特征进行综合分析，将会得到s个分类结果，统计计数分析s类，数目越大分类则越多。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述设计作品包括但不限于海报、Banner、活动页、logo、ppt、名片设计形式。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：素材库特征包括动物、人物、物品、商品。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：元素属性特征包括横屏、竖屏、多图。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤1中，形成新的素材库特征集AA的方法包括如下步骤：
步骤一，对素材库特征集A进行多次迭代数据采样；
步骤二，将素材库特征集A的采样数据集分成N个类别层；
步骤三，再从每个类别层按照 抽取特征集采样数据，NM为层M样本数，L为阶层数，N总层数；
步骤四，然后将步骤三抽取的特征集采样数据组合在一起，得到新的素材库特征集AA＝{AA1，AA2...AAn}。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述步骤1中，形成新的元素属性特征集BB的方法包括如下步骤：
步骤a，对元素属性特征集B进行多次迭代数据采样；
步骤b，将元素属性特征集B的采样数据集分成N个类别层；
步骤c，再从每个类别层按照 抽取特征集采样数据，NM为层M样本数，L为阶层数，N总层数；
步骤d，然后将步骤c抽取的特征集采样数据组合在一起，得到新的元素属性特征集BB＝{BB1,BB2...BB3}。
7.一种基于机器学习设计方法的系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-
6中任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。
一种基于机器学习智能生成设计作品的方法、系统及存储
介质
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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