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龙图腾网获悉江西云游网络科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510374870.3，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法及系统是由盛彪;周锋德;王晓辉设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法及系统，该方法包括：获取预设数量的不同风格的游戏当中的场景图像，对场景图像进行尺寸归一化处理并对场景图像进行数据标注后组成训练数据集，其中，所述数据标注至少包括风格类别和色彩设计信息；建立多层感知神经网络并将训练数据集输入至多层感知神经网络当中进行模型训练直至损失函数趋于稳定得到风格色彩匹配模型；获取需要进行色彩匹配的待匹配场景图像，将待匹配场景图像输入至风格色彩匹配模型当中得到与待匹配场景图像风格匹配的目标色彩设计信息。本发明解决了现有技术中在进行色彩设计与游戏风格匹配时效率低的问题。

本发明授权一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的美术色彩设计与风格自动匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设数量的不同风格的游戏当中的场景图像，对场景图像进行尺寸归一化处理并对场景图像进行数据标注后组成训练数据集，其中，所述数据标注至少包括风格类别和色彩设计信息； 建立多层感知神经网络并将训练数据集输入至多层感知神经网络当中进行模型训练直至损失函数趋于稳定得到风格色彩匹配模型； 获取需要进行色彩匹配的待匹配场景图像，将待匹配场景图像输入至风格色彩匹配模型当中得到与待匹配场景图像风格匹配的目标色彩设计信息； 所述多层感知神经网络包括输入层、第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、全连接层以及输出层，所述第一卷积层用于提取图像的初步特征，所述第一池化层用于接收第一卷积层的输出，所述第二卷积层用于接收第一池化层的输出，其中，在第一卷积层和第二卷积层之间添加残差连接； 所述数据标注还包括剧情标签标注、文化背景标签标注，所述多层感知神经网络还包括设置在第二池化层与全连接层之间的第一融合模块、第二融合模块以及第三融合模块； 第一融合模块用于接收第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出，以及输入层传入的关于剧情摘要的特征向量，将二者拼接后通过全连接网络进行融合，输出融合特征向量； 所述第二融合模块用于将第一融合模块的输出与输入层传入的关于文化背景的特征向量拼接融合输出融合特征向量； 所述第三融合模块用于将所述第二融合模块的输出与第二池化层的输出进行拼接融合后输入至全连接层； 所述第一融合模块用于接收第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出，以及输入层传入的关于剧情摘要的特征向量，将二者拼接后通过全连接网络进行融合，输出融合特征向量的步骤包括： 将第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出以及关于剧情摘要的特征向量拼接后通过全连接网络以及激活函数生成门控信号G； 将门控信号拆分成与第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出以及关于剧情摘要的特征向量对应的第一部分G1和第二部分G2； 根据第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出、关于剧情摘要的特征向量以及对应的第一部分G1和第二部分G2得到融合特征向量； 其中，门控信号的表达式为： G=σWF0+b； 融合特征向量的计算公式为： F=G 1 F 1 +G 2 F 2； 其中，W为权重矩阵，b为偏置向量，σ为Sigmoid函数，为元素级的乘法，F0为第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出以及关于剧情摘要的特征向量拼接后的向量，F1为第一池化层经1x1卷积层调整通道数后的输出，F2为关于剧情摘要的特征向量。

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