基于实体联想的表演创意画面合成
Creative performance image synthesis based on entity association
投稿时间: 2022/6/20 0:00:00
DOI:
中文关键词: 表演创意;智能计算;实体联想;图像合成
英文关键词: AI creativity; creative computing; entity association; image synthesis
基金项目: 国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项——冬奥会开闭幕式大型表演智能化创编排演一体化服务平台关键技术(2020YFF0305200);北京高校卓越青年科学家计划项目(BJJWZYJH0120190048035)
姓名 单位
丁刚毅 北京理工大学计算机科学与技术学院
张龙飞 北京理工大学计算机科学与技术学院
代洪霞 北京理工大学计算机科学与技术学院
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中文摘要:

表演视觉画面是表演创意的直接表现,也是表演创意的核心,基于创意计算进行创意的辅助设计成为一个重要挑战。本文从创意主题出发,基于语义关系联想提出表演创意延展和可视化框架用于实现表演视觉画面生成,围绕创意中心主题词汇,通过知识实体联想和语义搜索构建实体描述,通过图像语义搜索构建创意主体外观,再利用图像合成及和谐化方法实现对创意画面的生成,并在实际表演中进行实验和验证,在美观性、合理性、可行性取得了很好的实验效果。

英文摘要:

The Performance visuals are the direct expression and also the core of performance creativity. Creative auxiliary design based on creative computing has become an important challenge. Starting from the creative theme, this paper proposes a performance creative extension and visualization framework based on entity semantic relational association to realize the generation of performance visual images. Around the creative central theme keyword, entity description is constructed through knowledge graph and semantic search, and then use the method of image synthesis and harmony to realize the generation of creative pictures. Conducting experiments and verifications in actual performances has achieved good experimental results.

参考文献: