专利汇可以提供一种基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于神经网络 深度学习 的卡牌设计生成方法及系统,通过获取卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条,形成 对,构成卡牌描述数据集;对所述卡牌描述数据集中的描述词条进行结构化,得到 数据集;将所述 数据集输入卡牌生成模型并训练模型;将图片输入卡牌生成模型,输出对于该图片的结构化描述,将结构化描述拆解成原始的多字段描述形式即得到全新的卡牌设计。本发明还公开了对应的系统,包括卡牌描述集获取单元、描述词条结构化单元、卡牌生成模型和模型训练单元、卡牌设计生成单元,本发明解决 现有技术 中存在的卡牌创作者无法持续稳定保持卡牌创意的问题。,下面是一种基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,包括:获取卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条,形成<图片,描述>对,构成卡牌描述数据集;
对所述卡牌描述数据集中的描述词条进行结构化,得到<图片,结构化描述>数据集;
将所述<图片,结构化描述>数据集输入卡牌生成模型并训练模型;
将任意一张图片输入卡牌生成模型,输出对于该图片的结构化描述,将结构化描述拆解成原始的多字段描述形式即得到全新的卡牌设计。
2.如权利要求1所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,所述卡牌生成模型包括预处理部分,卷积神经网络部分和循环神经网络部分,所述预处理部分为预先将输入的卡牌图片进行归一化处理,
所述卷积神经网络部分为提取经过所述预处理部分完成后的卡牌图片的特征向量,所述循环神经网络部分,根据所述卡牌图片的特征向量,生成新的卡牌描述,采用one-hot编码形式,将所述的结构化描述进行编码,生成完整的单词序列,将所述卷积神经网络提取得到的卡牌图片的特征向量和经编码生成的所述单词序列依次送入循环神经网络,得到的输出再通过softmax函数选拔出一个概率最大的单词,作为结果与所述单词序列进行比较学习,之后进行持续训练:将由所述循环神经网络通过softmax函数选拔出的一个概率最大的单词和经one-hot编码形式编码后生成的所述单词序列中的单词继续输入对卡牌生成模型进行持续训练。
3.如权利要求2所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,所述卡牌生成模型包括预处理部分,卷积神经网络部分和循环神经网络部分,所述预处理部分为预先将输入的卡牌图片进行归一化处理,
所述卷积神经网络部分为提取经过所述预处理部分完成后的卡牌图片的特征向量,所述循环神经网络部分,根据所述卡牌图片的特征向量,生成新的卡牌描述,采用one-hot编码形式,将所述的结构化描述进行编码,生成完整的单词序列,将所述卷积神经网络提取得到的卡牌图片的特征向量和经编码生成的所述单词序列依次送入循环神经网络,得到的输出再通过softmax函数选拔出一个概率最大的单词,作为结果与所述单词序列进行比较学习,之后进行持续训练:采用经one-hot编码形式编码后生成的所述单词序列中的单词继续输入对卡牌生成模型进行持续训练。
4.如权利要求1所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,获取卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条,形成<图片,描述>对,构成卡牌描述数据集,之后对所述卡牌描述数据集中的原始数据集进行清理,删除无效的<图片,描述>数据,得到新的卡牌描述数据集;
对所述新的卡牌描述数据集中的描述词条进行结构化,得到<图片,结构化描述>数据集;
将所述<图片,结构化描述>数据集输入卡牌生成模型并训练模型;
将任意一张图片输入卡牌生成模型,输出对于该图片的结构化描述,将结构化描述拆解成原始的多字段描述形式即得到全新的卡牌设计。
5.如权利要求1所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,获取卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条的方法具体包括:通过爬虫技术,从互联网上下载卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条,在提供有卡牌图片和/或卡牌描述的网站上根据url以及html标签进行逐级访问,直至获取到保存有卡牌图片和/或卡牌描述的url并下载至本地。
6.如权利要求5所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,所述的获取到保存有卡牌描述的url后,通过表格标签逐行获取不同的描述词条,再保存至本地。
7.如权利要求5所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,所述的从互联网上下载卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条后,对赋予每张卡片一个专属ID作为名称,并将ID作为文件名称进行保存。
8.如权利要求1所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法,其特征在于,对所述卡牌描述数据集中的描述部分进行结构化,所述结构化的方式为:将多个描述词条整理称为一个长的结构化描述词条,将各个词条用双竖线分割,再将所有字母降为小写,得到结构化调整之后的描述,从而得到<图片,结构化描述>的数据集。
9.采用如权利要求1-8任一权利要求所述的基于神经网络深度学习的卡牌设计生成方法的卡牌生成系统,其特征在于:包括卡牌描述集获取单元、描述词条结构化单元、卡牌生成模型和模型训练单元、卡牌设计生成单元;
所述卡牌描述集获取单元获取卡牌类游戏的卡牌图片和对应的卡牌描述词条,形成<图片,描述>对,构成卡牌描述数据集;
所述描述词条结构化单元对所述卡牌描述数据集中的描述词条进行结构化,得到<图片,结构化描述>数据集;
所述卡牌生成模型和模型训练单元将所述<图片,结构化描述>数据集输入卡牌生成模型并训练模型;
所述卡牌设计生成单元将任意一张图片输入卡牌生成模型,输出对于该图片的结构化描述,将结构化描述拆解成原始的多字段描述形式即得到全新的卡牌设计。
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