摘要
本申请公开了一种基于深度学习的工艺美术设计自动生成系统,涉及工艺美术品自动设计领域,系统通过图像采集和预处理,获取纺织品在不同光照条件下的真实视觉数据;使用卷积神经网络模型从这些数据中学习纺织品的图案、纹理和光泽特性,预测BRDF参数;利用改进的BRDF模型,包括各向异性法线分布函数、改进的菲涅尔项和几何遮蔽函数,实现高精度的光泽与纹理渲染。用户通过交互界面模块实时调整光照角度、材质粗糙度和图案样式,并获得即时渲染反馈。系统通过用户反馈持续优化深度学习模型和BRDF参数,提供智能化和自我改进的设计支持。本系统提升了纺织品设计效率和质量,适用于复杂工艺美术品的快速创作和优化。