CN117455730B - 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117455730B
CN117455730B CN202311376340.XA CN202311376340A CN117455730B CN 117455730 B CN117455730 B CN 117455730B CN 202311376340 A CN202311376340 A CN 202311376340A CN 117455730 B CN117455730 B CN 117455730B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
information
description
creative
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311376340.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN117455730A (zh
Inventor
徐文
邓明悦
吴杨凯
陈冠廷
王建宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Xuezhao Culture Technology Co ltd
Original Assignee
Hangzhou Xuezhao Culture Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Xuezhao Culture Technology Co ltd filed Critical Hangzhou Xuezhao Culture Technology Co ltd
Priority to CN202311376340.XA priority Critical patent/CN117455730B/zh
Publication of CN117455730A publication Critical patent/CN117455730A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117455730B publication Critical patent/CN117455730B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/18—Legal services
    • G06Q50/184—Intellectual property management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明属于版权管理技术领域，公开了一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质：获取原创作品和描述信息，为原创作品生成第一创意提示并发送给创作者，根据反馈获取第一目标创意；获取用户的制作请求，若用户是第一类型，基于用户的第一需求描述选择第一原创作品并发送给用户，根据反馈获取第一目标原创作品，为用户生成第二创意提示并发送给用户，根据反馈获取第二目标创意；若用户是第二类型，获取用户授权数据，若授权数据满足预设条件，基于用户的第二需求描述选择第二原创作品并发送给用户，根据反馈获取第二目标原创作品，第二目标原创作品生成IP专属定制。本发明让IP创作、管理、互动和商业化更加智能化、简单化和高效化。

Description

一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质
技术领域
本发明属于版权管理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质。
背景技术
版权(copyright)是用来表述创作者因其文学和艺术作品而享有的权利的一个法律用语。数字版权管理的目的是保护数字内容的版权，其涉及的主要技术包括数字标识、安全和加密、存储及电子交易等技术。
随着互联网领域的信息发布量快速增长，各种信息在网络中传播，人们可以在网络中获取自己需要的相关信息。针对数字媒体等数字内容的版权问题的保护越来越重要，成为人们尤其是数字内容创作者日益迫切的需求。现有技术中，比如中国专利CN102236753A，公开了一种版权管理方法及系统，根据用户定购的信息、策略及DRM内容，生成版权对象并将版权对象发送给版权对象数据库，版权对象数据库管理版权对象，证书管理模块管理用户的数字证书，数字证书提供对版权对象进行加密和/或解密的密钥。该方法根据用户定购的信息、策略及DRM内容生成版权对象，使用密钥对版权对象进行加密，仅是针对版权内容存储的管理，不够全面，不利于版权内容的推广。再比如中国专利CN109558703A，公开了一种版权管理方法、服务器及用户终端，获取第一凭证信息和第一身份信息；将第一凭证信息与第一身份信息进行绑定形成校验信息；获取验证信息，验证信息中包含第二凭证信息和第二身份信息；将校验信息与验证信息进行匹配验证，当第一凭证信息和第二凭证信息匹配一致，且第一身份信息和第二身份信息匹配一致时，发送加密后的所需信息。该方法通过身份认证使授权用户下载和使用版权内容，保证内容的安全性，不够全面，不利于版权内容的推广。
因此，提供一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质，让IP创作、管理、互动和商业化更加智能化、简单化和高效化，提高版权管理的全面性，是亟待解决的问题。
发明内容
针对上述提出的技术问题，本发明提供一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质。
第一方面，本发明提供了一种基于人工智能的版权管理方法，该方法包括：
步骤1、获取创作者的原创作品和描述信息，AI为原创作品生成第一创意提示，并将第一创意提示发送给创作者；
步骤2、根据创作者的反馈信息获取第一目标创意，将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中；
步骤3、获取用户的制作请求，判断用户是第一类型还是第二类型，若用户是第一类型，则进入步骤4，若用户是第二类型，则进入步骤7；
步骤4、获取用户的第一需求描述，基于第一需求描述在IP图库中选择与第一需求描述相关的第一原创作品，将第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户；
步骤5、根据用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据第一目标原创作品和用户的经营范围为用户生成第二创意提示，将第二创意提示发送给用户；
步骤6、根据用户的反馈信息获取第二目标创意，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；
步骤7、获取用户的授权数据，若授权数据不满足预设条件，则提醒用户完成相应操作，相应操作完成后进入步骤8，若授权数据满足预设条件，则直接进入步骤8；
步骤8、获取用户的第二需求描述，基于第二需求描述在IP图库中选择与第二需求描述相关的第二原创作品，将第二原创作品和与第二原创作品对应的第一目标创意发送给用户；
步骤9、根据用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据第二目标原创作品和用户的创作需求为用户生成IP专属定制。
具体地，步骤1中，获取创作者的原创作品和描述信息包括：
步骤11、判断原创作品图像中是否包含人像，若包含，则计算人像占原创作品图像的比例，若比例大于等于第三预设值，则进入步骤12，若比例大于等于第四预设值且小于第三预设值，则进入步骤14，若比例小于第四预设值或原创作品图像中没有包含人像，则进入步骤16；
步骤12、获取原创作品图像中的人像数量，并获取任一人像的人像数据，基于人像数据判断任一人像的性别、年龄、面部表情和服装；
步骤13、当人像数量为1时，基于面部表情查找第一预设文本词典获取第一文本信息，基于服装查找第二预设文本词典获取第二文本信息，将性别、年龄、第一文本信息和第二文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第一描述信息；当人像数量大于1时，先判断原创作品图像中人像为同性还是异性，随后基于性别、年龄和人像数量生成第一文字组合，基于第一文字组合查找第三预设文本词典获取第三文本信息，将第一文本信息、第二文本信息和第三文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第二描述信息；
步骤14、将原创作品图像划分为人像区域和景观区域两个图像区域，当图像区域为人像区域时，重复步骤12和步骤13，生成第一描述信息或第二描述信息，当图像区域为景观区域时，进入步骤15；
步骤15、获取景观区域中任一物体的轮廓图形和颜色数据，基于轮廓图形和颜色数据查找预设的图形词典获取任一物体的名称，基于任一物体的名称查找第四预设文本字典获取任一物体对应的第四文本信息，将景观区域中所有物体对应的第四文本信息和第一描述信息或第二描述信息输入预先训练的自然语言模型，生成第三描述信息；
步骤16、基于物体边线将原创作品图像划分为H个图像区域，将第h个图像区域中的物体定义为第h个物体，提取第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据，基于第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据查找预设的图形词典获取第h个物体的名称，基于第h个物体的名称查找第四预设文本字典获取第h个物体对应的第五文本信息，将原创作品图像中所有物体的第五文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第四描述信息；
步骤17、将自动生成的描述信息发送给创作者，根据创作者的反馈获取描述信息，自动生成的描述信息包括第一描述信息、第二描述信息、第三描述信息或第四描述信息。
具体地，基于需求描述在IP图库中选择与需求描述相关的原创作品包括如下步骤：
步骤41、判断需求描述是句子还是K个词，若需求描述是句子，则进入步骤42、若需求描述是词则进入步骤46；
步骤42、将IP图库中第n个原创作品对应的描述信息定义为第n个描述信息，计算第n个描述信息中任一个句子与需求描述的相似度，若所有相似度都小于第一预设值，则提取需求描述的关键词，随后进入步骤46，否则进入步骤43，其中，n为1～N的正整数，N为原创作品的总数；
步骤43、获取所有相似度中的最大相似度，并获取相似度大于等于第一预设值的数量，根据经验函数X＝Y1(SIM，NU)，计算第n个描述信息与需求描述的第一需求相似度SI1n，其中，SIM为最大相似度，NU为数量；
步骤44、提取需求描述的关键词，计算每一个关键词在描述信息中出现的次数，根据经验函数X＝Y2(N01,...,NOm,...,NOM)，计算第n个描述信息与需求描述的第二需求相似度SI2n，其中，NOm为第m个关键词出现的次数，M为关键词的总数；
步骤45、需求描述与第n个描述信息的文本相似度为：
SIn＝λ1×SI1n+λ2×SI2n，
其中，SIn为需求描述与第n个描述信息的文本相似度，λ1、λ2为参数权重系数；
步骤46、将第二需求相似度SI2n作为需求描述与第n个描述信息的文本相似度；
步骤47、当需求描述与第n个描述信息的文本相似度大于等于第二预设值时，将第n个原创作品作为与需求描述相关的原创作品。
具体地，步骤6中，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中，包括如下步骤：
步骤61、接收到用户付费完成的信息后，加密判断组件判断第一存储模块是否存储有用户的用户标识；
步骤62、若第一存储模块中存储有用户标识，则基于用户标识对应的加密数据标识判断待存储数据中是否包含需要加密的数据，其中，待存储数据包括第一目标原创作品和第二目标创意；
步骤63、若包含，则获取加密数据标识对应的密钥识别码，将密钥识别码、需要加密的数据发送到数据加密组件，同时将待存储数据中不需要加密的数据发送给数据存储组件；
步骤64、数据加密组件基于密钥识别码从第二存储模块获取密钥，并使用密钥对需要加密的数据进行加密生成第一加密数据，随后将第一加密数据发送给数据存储组件；
步骤65、数据存储组件将不需要加密的数据和第一加密数据存储在IP授权图库中。
具体地，第一存储模块为闪速存储器，第二存储模块为随机存取存储器。
具体地，步骤61之前，先存储用户的密钥，包括如下步骤：
步骤611、版权管理平台对用户进行身份认证，认证通过后，数据加密组件获取用户终端发送的密钥和加密信息标识；
步骤612、对密钥进行哈希运算生成第一密钥识别码，随后将第一密钥识别码和加密信息标识发送给加密判断组件；
步骤613、加密判断组件判断第一存储模块中是否存储有加密信息标识，若无，则将第一密钥识别码和加密信息标识相对应地存储在第一存储模块中，将存储结果反馈给数据加密组件，数据加密组件将第一密钥识别码和密钥相对应地存储在第二存储模块；
步骤614、若有，则基于加密信息标识从第一存储模块中获取加密信息标识对应的第二密钥识别码，判断第一识别码和第二识别码是否一致，若一致，则将判断结果反馈给数据加密组件，数据加密组件将第一密钥识别码和密钥相对应地存储在第二存储模块；若不一致，则提示用户密钥错误。
具体地，授权数据包括授权使用次数，若授权使用次数大于等于1，则满足预设条件；
IP专属定制生成以后，授权使用次数减1。
第二方面，本发明还提供了一种基于人工智能的版权管理系统，该系统包括：版权管理模块、判断模块、第一创作模块、第二创作模块；
版权管理模块，用于获取创作者的原创作品和描述信息，AI为原创作品生成第一创意提示，并将第一创意提示发送给创作者；根据创作者的反馈信息获取第一目标创意，将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中；
判断模块，用于获取用户的制作请求，判断用户是第一类型还是第二类型，若用户是第一类型，则进入第一创作模块，若用户是第二类型，则进入第二创作模块；
第一创作模块，用于获取用户的第一需求描述，基于第一需求描述在IP图库中选择与第一需求描述相关的第一原创作品，将第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据第一目标原创作品和用户的经营范围为用户生成第二创意提示，将第二创意提示发送给用户；根据用户的反馈信息获取第二目标创意，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；
第二创作模块，用于获取用户的授权数据，若授权数据不满足预设条件，则提醒用户完成相应操作，若授权数据满足预设条件，则获取用户的第二需求描述，基于第二需求描述在IP图库中选择与第二需求描述相关的第二原创作品，将第二原创作品和与第二原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据第二目标原创作品和用户的创作需求为用户生成IP专属定制。
第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述任意一项的基于人工智能的版权管理方法。
本发明公开一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质，获取创作者的原创作品和描述信息，AI为原创作品生成第一创意提示，并将第一创意提示发送给创作者，根据创作者的反馈信息获取第一目标创意，将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中，利用AI技术帮助创作者生成专属的IP图库，创作者可以轻松创建并管理他们的IP；获取第一类型用户的第一需求描述，基于第一需求描述在IP图库中选择与第一需求描述相关的第一原创作品，将第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据第一目标原创作品和商家的经营范围为用户生成第二创意提示，将第二创意提示发送给用户；根据用户的反馈信息获取第二目标创意，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；用户可以高效获取并利用他们需要的IP，并利用版权管理平台生成的适合自己产品的免费IP授权图库，避免在设计师上的额外投入；获取第二类型用户的授权数据，若授权数据满足预设条件，则获取用户的第二需求描述，基于第二需求描述在IP图库中选择与第二需求描述相关的第二原创作品，将第二原创作品和与第二原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据第二目标原创作品和用户的创作需求为用户生成IP专属定制，用户可以通过版权管理平台在虚实世界中体验他们喜欢的IP，并参与其中，增强他们对IP的热爱和支持，进一步将IP的粉丝转化为IP产品的消费者，从而提升IP的商业化价值和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于人工智能的版权管理方法的流程图；
图2为本发明的一种基于人工智能的版权管理系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明经行进一步的详细说明。显然，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术普通人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
图1所示是本发明提供的一种基于人工智能的版权管理方法的一个实施例的流程图，该流程图具体包括：
步骤1、获取创作者的原创作品和描述信息，AI为原创作品生成第一创意提示，并将第一创意提示发送给创作者。
具体地，步骤1中，获取创作者的原创作品和描述信息包括：
步骤11、判断原创作品图像中是否包含人像，若包含，则计算人像占原创作品图像的比例，若比例大于等于第三预设值，则进入步骤12，若比例大于等于第四预设值且小于第三预设值，则进入步骤14，若比例小于第四预设值或原创作品图像中没有包含人像，则进入步骤16；
步骤12、获取原创作品图像中的人像数量，并获取任一人像的人像数据，基于人像数据判断任一人像的性别、年龄、面部表情和服装；
步骤13、当人像数量为1时，基于面部表情查找第一预设文本词典获取第一文本信息，基于服装查找第二预设文本词典获取第二文本信息，将性别、年龄、第一文本信息和第二文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第一描述信息；当人像数量大于1时，先判断原创作品图像中人像为同性还是异性，随后基于性别、年龄和人像数量生成第一文字组合，基于第一文字组合查找第三预设文本词典获取第三文本信息，将第一文本信息、第二文本信息和第三文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第二描述信息；
步骤14、将原创作品图像划分为人像区域和景观区域两个图像区域，当图像区域为人像区域时，重复步骤12和步骤13，生成第一描述信息或第二描述信息，当图像区域为景观区域时，进入步骤15；
步骤15、获取景观区域中任一物体的轮廓图形和颜色数据，基于轮廓图形和颜色数据查找预设的图形词典获取任一物体的名称，基于任一物体的名称查找第四预设文本字典获取任一物体对应的第四文本信息，将景观区域中所有物体对应的第四文本信息和第一描述信息或第二描述信息输入预先训练的自然语言模型，生成第三描述信息；
步骤16、基于物体边线将原创作品图像划分为H个图像区域，将第h个图像区域中的物体定义为第h个物体，提取第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据，基于第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据查找预设的图形词典获取第h个物体的名称，基于第h个物体的名称查找第四预设文本字典获取第h个物体对应的第五文本信息，将原创作品图像中所有物体的第五文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第四描述信息；
步骤17、将自动生成的描述信息发送给创作者，根据创作者的反馈获取描述信息，自动生成的描述信息包括第一描述信息、第二描述信息、第三描述信息或第四描述信息。
第三预设值和第四预设值，根据本领域技术人员的经验或根据实际应用场景进行设置，本申请实施例对此并不限定。
当人像区域占原创作品图像的比例大于等于第三预设值时，说明人像占据图像的绝大部分区域，该原创作品图像为人像图像，主要对人物进行分析；当人像区域占原创作品图像的比例小于第四预设值，说明该原创作品图像为景观图像或物品图像，主要对景观图像或物品图像进行分析。
示例性地，根据人物的面部轮廓、五官位置、皮肤状态等判断人物的年龄，根据人物的发型、面部轮廓、穿着等判断人物的性别，根据人物的嘴巴张开程度、嘴角弧度、眼睛形状等判断人物的面部表情。
示例性地，物体的颜色数据的获取方法为：提取物体所有像素点的像素值，对所有像素值进行聚类，以获取物体的颜色数据；或，将所有像素值的平均值作为物体的颜色数据。
以原创作品图像为两个人为例对本发明技术方案进行说明。首先判断图像中的两个人为两位女性，一位女性为40-50岁，一位女性为10-20岁，则生成第一文字组合“母女”，基于面部表情获取人物面部表情为“大笑”，基于服装获取季节信息为“冬季”，基于“大笑”查找第一预设文本词典获取第一文本信息“心情无拘无束，笑靥如花，十分开心”，基于服装查找第二预设文本词典获取第二文本信息“寒冷的季节”，基于第一文字组合查找第三预设文本词典获取第三文本信息“和妈妈在一起”，将“寒冷的季节”、“和妈妈在一起”和“心情无拘无束，笑靥如花，十分开心”输入预先训练的自然语言模型，生成对原创作品图像的描述信息。
以原创作品图像包括天空、白云、太阳为例对本发明技术方案进行说明。基于天空、白云和太阳的边线将原创作品图像划分为3个图像区域，以白云为例，提取物体的第一轮廓图形和第一颜色数据，基于第一轮廓图形和第一颜色数据查找预设的图形词典获取该物体为“白云”，基于“白云”查找第四预设文本字典获取该物体对应的第五文本信息“天空中，白云慢悠悠地飘动着”，基于“太阳”查找第四预设文本字典获取该物体对应的第五文本信息“太阳高悬在空中”，基于“天空”查找第四预设文本字典获取该物体对应的第五文本信息“天空是蓝的，一片湛蓝，那种蓝是浅浅的，就像是块蓝水晶”，将“天空是蓝的，一片湛蓝，那种蓝是浅浅的，就像是块蓝水晶”、“天空中，白云慢悠悠地飘动着”和“太阳高悬在空中”输入预先训练的自然语言模型，生成对原创作品图像的描述信息。优选地，可以直接将“天空”、“太阳”和“白云”输入预先训练的自然语言模型，生成对原创作品图像的描述信息。
优选地，当面部表情、服装或物体名称等对应的文本信息有多条时，将原创作品图像中的所有人物或物体作为一个整体再分别进行选择。
AI自动生成原创作品的描述信息后，将自动生成的描述信息发送给创作者，如果创作者认为该描述信息符合对原创作品的描述，则可以反馈确认，将该描述信息作为与该原创作品对应的描述信息进行存储；如果创作者认为该描述信息与原创作品不太符合，则可以在自动生成的描述信息的基础上进行修改生成最终的描述信息或重新编辑输入。
优选地，描述信息可以是创作者主动输入的，对原创作品的介绍，也可以是原创者与AI的交互对话内容，或者同时包含主动输入的信息和交互对话内容。
示例性地，原创作品为图画，第一创意提示为将图画制作到衣服上、将图画制作为油画、将图画制作为十字绣等。
步骤2、根据创作者的反馈信息获取第一目标创意，将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中。
创作者上传他们的原创作品和描述信息，AI根据这些信息生成一系列的创意提示，创作者从上述创意提示中选择自己喜欢的、适合该原创作品的创意提示作为第一目标创意，随后将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中，创作者可以轻松创建并管理他们的IP。
步骤3、获取用户的制作请求，判断用户是第一类型还是第二类型，若用户是第一类型，则进入步骤4，若用户是第二类型，则进入步骤7。
优选地，第一类型用户为商家，第二类型用户为粉丝。
步骤4、获取用户的第一需求描述，基于第一需求描述在IP图库中选择与第一需求描述相关的第一原创作品，将第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户。
将第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户，便于用户选择目标原创作品时进行参考。
具体地，基于需求描述在IP图库中选择与需求描述相关的原创作品包括如下步骤：
步骤41、判断需求描述是句子还是K个词，若需求描述是句子，则进入步骤42、若需求描述是词则进入步骤46。
步骤42、将IP图库中第n个原创作品对应的描述信息定义为第n个描述信息，计算第n个描述信息中任一个句子与需求描述的相似度，若所有相似度都小于第一预设值，则提取需求描述的关键词，随后进入步骤46，否则进入步骤43，其中，n为1～N的正整数，N为原创作品的总数。
步骤43、获取所有相似度中的最大相似度，并获取相似度大于等于第一预设值的数量，根据经验函数X＝Y1(SIM，NU)，计算第n个描述信息与需求描述的第一需求相似度SI1n，其中，SIM为最大相似度，NU为数量。
步骤44、提取需求描述的关键词，计算每一个关键词在描述信息中出现的次数，根据经验函数X＝Y2(N01,...,NOm,...,NOM)，计算第n个描述信息与需求描述的第二需求相似度SI2n，其中，NOm为第m个关键词出现的次数，M为关键词的总数。
步骤45、需求描述与第n个描述信息的文本相似度为：
SIn＝λ1×SI1n+λ2×SI2n，
其中，SIn为需求描述与第n个描述信息的文本相似度，λ1、λ2为参数权重系数。
步骤46、将第二需求相似度SI2n作为需求描述与第n个描述信息的文本相似度。
步骤47、当需求描述与第n个描述信息的文本相似度大于等于第二预设值时，将第n个原创作品作为与需求描述相关的原创作品。
第一预设值和第二预设值，根据本领域技术人员的经验或根据实际应用场景进行设置，本申请实施例对此并不限定。
示例性地，第一需求相似度的计算公式为：SI1n＝δ1×SIM×NU，其中，δ1为参数权重系数。
示例性地，第二需求相似度的计算公式为：其中，ε为参数权重系数。第m个关键词出现次数对应的参数权重系数，可以相同，也可以不相同。
优选地，获取需求描述的关键词的近义词，计算任一关键词在描述信息中出现的次数时，也计算上述任一关键词的近义词在描述信息中出现的次数，也就是说，NOm为第m个关键词和第m个关键词的近义词的出现次数之和。
示例性地，需求描述为句子a，第n个描述信息为a1～a4 4句话，a与a1～a4的相似度分别为20％、86％、94％、65％，第一预设值为80％，则所有相似度中的最大相似度为94％，相似度大于等于第一预设值的数量为2，使用经验函数X＝Y1(94％，2)计算第n个描述信息与需求描述的第一需求相似度。
本发明技术方案在搜索与需求描述符合度高的描述信息时，不仅考虑了句子相似度，还考虑了需求描述关键词在描述信息中的出现次数，提高了筛选与需求描述相关的原创作品的准确度。
作为本发明的一个优选实施例，需求描述为多个句子，此时，在计算第一需求相似度时，分别计算需求描述的每个句子与第n个描述信息的每个句子的相似度，再获取所有相似度中的最大相似度，并获取相似度大于等于第一预设值的数量，随后根据经验函数X＝Y1(SIM，NU)，计算第n个描述信息与需求描述的第一需求相似度。计算第二需求相似度时，提取需求描述的关键词，分别计算上述关键词在需求描述中出现的第一次数和在描述信息中出现的第二次数，随后计算第一关键词特征向量(μ1×NK11,...,μ1×NK1g,...,μ1×NK1G)和第二关键词特征向量(μ2×NK21,...,μ2×NK2g,...,μ2×NK2G)，其中，μ1和μ2为参数权重系数，NK1g为第g个关键词在需求描述中出现的次数，NK2g为第g个关键词在描述信息中出现的次数，G为上述关键词的总数，将第一关键词特征向量和第二关键词特征向量之间的矢量距离作为第二需求相似度。
步骤5、根据用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据第一目标原创作品和用户的经营范围为用户生成第二创意提示，将第二创意提示发送给用户。
用户接收到第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意后，从接收到的第一原创作品中选择符合自己要求的第一原创作品作为第一目标原创作品。
AI为用户生成适合自己产品的免费创意提示，避免在设计师上的额外投入。
具体地，步骤5中，AI根据第一目标原创作品和用户的经营范围为用户生成第二创意提示时，生成每个第二创意提示的预计月收益，包括如下步骤：
步骤51、获取用户的在售商品中与第i个第二创意提示的商品类型相同的同类型商品的平均成本，其中，i为1～I的正整数，I为第二创意提示的总数。
步骤52、获取同类型商品的商品等级，遍历电商平台，获取与第i个第二创意提示商品类型相同、商品等级相同的商品的平均售价和月总销售量，商品等级包括低端、中端和高端。
步骤53、获取第i个第二创意提示对应的第一创作者在各个社交平台的粉丝数中的最大粉丝数。
步骤54、第i个第二创意提示的预计月收益的计算公式为：
MIi＝(α1×ASi+α2×MFi-α3×ACi)×(β1×MSi+β2×MFi)，
其中，MIi为第i个第二创意提示的预计月收益，ASi为平均售价，MFi为最大粉丝数，ACi为平均成本，MSi为月总销售量，α1、α2、α3、β1和β2为参数权重系数。
向用户发送第二创意提示时，发送每个第二创意提示的预计月收益，便于用户选择第二目标创意时参考每个第二创意提示的预期收益。
步骤6、根据用户的反馈信息获取第二目标创意，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中。
具体地，步骤6中，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中，包括如下步骤：
步骤61、接收到用户付费完成的信息后，加密判断组件判断第一存储模块是否存储有用户的用户标识。
步骤62、若第一存储模块中存储有用户标识，则基于用户标识对应的加密数据标识判断待存储数据中是否包含需要加密的数据，其中，待存储数据包括第一目标原创作品和第二目标创意。
步骤63、若包含，则获取加密数据标识对应的密钥识别码，将密钥识别码、需要加密的数据发送到数据加密组件，同时将待存储数据中不需要加密的数据发送给数据存储组件。
步骤64、数据加密组件基于密钥识别码从第二存储模块获取密钥，并使用密钥对需要加密的数据进行加密生成第一加密数据，随后将第一加密数据发送给数据存储组件。
步骤65、数据存储组件将不需要加密的数据和第一加密数据存储在IP授权图库中。
示例性地，本发明技术方案使用对称加密算法。
示例性地，为每个用户生成用于存储信息的表格，表格名称为用户标识，表格中有多个类别名称，有的类别名称对应的数据需要加密，有的类别名称对应的数据不需要加密，将用户标识和需要加密的类别名称相对应地存储在第一存储模块中。比如，用户标识为user1，需要加密存储的第二目标创意对应的类别名称为CN2，则将user1和CN2相对应地存储在第一存储模块中，当待存储数据包括第二创意目标时，判断出待存储数据中包含需要加密的数据，则基于加密数据标识获取对应的密钥识别码，将密钥识别码和第二创意目标发送到数据加密组件，由数据加密组件获取密钥识别码对应的密钥，使用该密钥对第二创意目标进行加密。
付费完成后，对为用户生成的目标创意进行加密，避免用户基于目标创意制造的产品上市之气被窃取。
具体地，第一存储模块为闪速存储器，第二存储模块为随机存取存储器。
将密钥识别码存储在第一存储模块，将加密使用的密钥与密钥识别码相关联地存储在第二存储模块。
具体地，步骤61之前，先存储用户的密钥，包括如下步骤：
步骤611、版权管理平台对用户进行身份认证，认证通过后，数据加密组件获取用户终端发送的密钥和加密信息标识。
步骤612、对密钥进行哈希运算生成第一密钥识别码，随后将第一密钥识别码和加密信息标识发送给加密判断组件。
步骤613、加密判断组件判断第一存储模块中是否存储有加密信息标识，若无，则将第一密钥识别码和加密信息标识相对应地存储在第一存储模块中，将存储结果反馈给数据加密组件，数据加密组件将第一密钥识别码和密钥相对应地存储在第二存储模块。
步骤614、若有，则基于加密信息标识从第一存储模块中获取加密信息标识对应的第二密钥识别码，判断第一识别码和第二识别码是否一致，若一致，则将判断结果反馈给数据加密组件，数据加密组件将第一密钥识别码和密钥相对应地存储在第二存储模块；若不一致，则提示用户密钥错误。
第二存储模块为随机存取存储器，随机存取存储器为易失性存储器，若系统故障停止供电，则会擦除第二存储模块中的密钥，需要重新存储将密钥信息。此时，若之前存储过某一加密信息标识对应的密钥，再次启动时也必须存储与系统停止工作前相同的密钥，若存储的密钥与之前的密钥不同，则拒绝存储。在易失性存储器中存储密钥，即使停止供电造成数据删除，也能够防止密钥的泄漏，以低成本防止服务器管理员的密钥泄漏和信息泄漏。
步骤7、获取用户的授权数据，若授权数据不满足预设条件，则提醒用户完成相应操作，相应操作完成后进入步骤8，若授权数据满足预设条件，则直接进入步骤8。
示例性地，上述相应操作为付费。
具体地，授权数据包括授权使用次数，若授权使用次数大于等于1，则满足预设条件；
IP专属定制生成以后，授权使用次数减1。
步骤8、获取用户的第二需求描述，基于第二需求描述在IP图库中选择与第二需求描述相关的第二原创作品，将第二原创作品和与第二原创作品对应的第一目标创意发送给用户。
步骤9、根据用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据第二目标原创作品和用户的创作需求为用户生成IP专属定制。
为用户赠送一定的体验次数，用户可以通过版权管理平台在虚实世界中体验他们喜欢的IP，享受定制化的体验和合法的二次创作乐趣，实现更深度的参与和体验创作者的内容，进一步将IP的粉丝转化为IP产品的消费者，从而提升IP的商业化价值和效率。
图2所示是本发明提供的一种基于人工智能的版权管理系统的一个实施例的结构示意图。如图2所示，该系统包括：版权管理模块10、判断模块20、第一创作模块30、第二创作模块40。
版权管理模块10，用于获取创作者的原创作品和描述信息，AI为原创作品生成第一创意提示，并将第一创意提示发送给创作者；根据创作者的反馈信息获取第一目标创意，将原创作品、描述信息和第一目标创意相关联地存储在IP图库中；
判断模块20，用于获取用户的制作请求，判断用户是第一类型还是第二类型，若用户是第一类型，则进入第一创作模块30，若用户是第二类型，则进入第二创作模块40；
第一创作模块30，用于获取用户的第一需求描述，基于第一需求描述在IP图库中选择与第一需求描述相关的第一原创作品，将第一原创作品和与第一原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据第一目标原创作品和用户的经营范围为用户生成第二创意提示，将第二创意提示发送给用户；根据用户的反馈信息获取第二目标创意，将第一目标原创作品和第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；
第二创作模块40，用于获取用户的授权数据，若授权数据不满足预设条件，则提醒用户完成相应操作，若授权数据满足预设条件，则获取用户的第二需求描述，基于第二需求描述在IP图库中选择与第二需求描述相关的第二原创作品，将第二原创作品和与第二原创作品对应的第一目标创意发送给用户；根据用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据第二目标原创作品和用户的创作需求为用户生成IP专属定制。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述任意一项的基于人工智能的版权管理方法。
应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一个非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上上述的实施例仅表达了本发明的实施优选方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、获取创作者的原创作品和描述信息，AI为所述原创作品生成第一创意提示，并将所述第一创意提示发送给所述创作者；
步骤2、根据所述创作者的反馈信息获取第一目标创意，将所述原创作品、所述描述信息和所述第一目标创意相关联地存储在IP图库中；
步骤3、获取用户的制作请求，判断所述用户是第一类型还是第二类型，若所述用户是所述第一类型，则进入步骤4，若所述用户是所述第二类型，则进入步骤7；
步骤4、获取所述用户的第一需求描述，基于所述第一需求描述在所述IP图库中选择与所述第一需求描述相关的第一原创作品，将所述第一原创作品和与所述第一原创作品对应的所述第一目标创意发送给所述用户；
步骤5、根据所述用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据所述第一目标原创作品和所述用户的经营范围为所述用户生成第二创意提示，将所述第二创意提示发送给所述用户；
步骤6、根据所述用户的反馈信息获取第二目标创意，将所述第一目标原创作品和所述第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；
步骤7、获取所述用户的授权数据，若所述授权数据不满足预设条件，则提醒所述用户完成相应操作，所述相应操作完成后进入步骤8，若所述授权数据满足所述预设条件，则直接进入步骤8；
步骤8、获取所述用户的第二需求描述，基于所述第二需求描述在所述IP图库中选择与所述第二需求描述相关的第二原创作品，将所述第二原创作品和与所述第二原创作品对应的所述第一目标创意发送给所述用户；
步骤9、根据所述用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据所述第二目标原创作品和所述用户的创作需求为所述用户生成IP专属定制；
所述步骤1中，所述获取创作者的原创作品和描述信息包括：
步骤11、判断原创作品图像中是否包含人像，若包含，则计算人像占所述原创作品图像的比例，若所述比例大于等于第三预设值，则进入步骤12，若所述比例大于等于第四预设值且小于所述第三预设值，则进入步骤14，若所述比例小于所述第四预设值或所述原创作品图像中没有包含人像，则进入步骤16；
步骤12、获取所述原创作品图像中的人像数量，并获取任一人像的人像数据，基于所述人像数据判断所述任一人像的性别、年龄、面部表情和服装；
步骤13、当所述人像数量为1时，基于所述面部表情查找第一预设文本词典获取第一文本信息，基于所述服装查找第二预设文本词典获取第二文本信息，将所述性别、所述年龄、所述第一文本信息和所述第二文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第一描述信息；当所述人像数量大于1时，先判断所述原创作品图像中人像为同性还是异性，随后基于所述性别、所述年龄和所述人像数量生成第一文字组合，基于所述第一文字组合查找第三预设文本词典获取第三文本信息，将所述第一文本信息、所述第二文本信息和所述第三文本信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第二描述信息；
步骤14、将所述原创作品图像划分为人像区域和景观区域两个图像区域，当所述图像区域为所述人像区域时，重复所述步骤12和所述步骤13，生成所述第一描述信息或所述第二描述信息，当所述图像区域为所述景观区域时，进入步骤15；
步骤15、获取所述景观区域中任一物体的轮廓图形和颜色数据，基于所述轮廓图形和所述颜色数据查找预设的图形词典获取所述任一物体的名称，基于所述任一物体的名称查找第四预设文本字典获取所述任一物体对应的第四文本信息，将所述景观区域中所有所述物体对应的所述第四文本信息和所述第一描述信息或所述第二描述信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第三描述信息；
步骤16、基于物体边线将所述原创作品图像划分为H个图像区域，将第h个图像区域中的物体定义为第h个物体，提取所述第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据，基于所述第h个物体的所述第一轮廓图形和所述第一颜色数据查找所述预设的图形词典获取所述第h个物体的名称，基于所述第h个物体的名称查找所述第四预设文本字典获取所述第h个物体对应的第五文本信息，将所述原创作品图像中所有物体的所述第五文本信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第四描述信息；
步骤17、将自动生成的描述信息发送给所述创作者，根据所述创作者的反馈获取所述描述信息，所述自动生成的描述信息包括所述第一描述信息、所述第二描述信息、所述第三描述信息或所述第四描述信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，基于需求描述在所述IP图库中选择与所述需求描述相关的原创作品包括如下步骤：
步骤41、判断所述需求描述是句子还是K个词，若所述需求描述是句子，则进入步骤42、若所述需求描述是词则进入步骤46；
步骤42、将所述IP图库中第n个原创作品对应的所述描述信息定义为第n个描述信息，计算所述第n个描述信息中任一个句子与所述需求描述的相似度，若所有所述相似度都小于第一预设值，则提取所述需求描述的关键词，随后进入步骤46，否则进入步骤43，其中，n为1～N的正整数，N为所述原创作品的总数；
步骤43、获取所有所述相似度中的最大相似度，并获取所述相似度大于等于所述第一预设值的数量，根据经验函数X=Y1（SIM，NU），计算所述第n个描述信息与所述需求描述的第一需求相似度SI1n，其中，SIM为所述最大相似度，NU为所述数量；
步骤44、提取所述需求描述的所述关键词，计算每一个所述关键词在所述描述信息中出现的次数，根据经验函数X=Y2（N01,...,NOm,...,NOM），计算所述第n个描述信息与所述需求描述的第二需求相似度SI2n，其中，NOm为第m个关键词出现的次数，M为所述关键词的总数；
步骤45、所述需求描述与所述第n个描述信息的文本相似度为：
，
其中，SIn为所述需求描述与所述第n个描述信息的文本相似度，、/>为参数权重系数；
步骤46、将所述第二需求相似度SI2n作为所述需求描述与所述第n个描述信息的文本相似度；
步骤47、当所述需求描述与所述第n个描述信息的文本相似度大于等于第二预设值时，将所述第n个原创作品作为与所述需求描述相关的原创作品。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，所述步骤6中，将所述第一目标原创作品和所述第二目标创意相关联地存储在所述IP授权图库中，包括如下步骤：
步骤61、接收到所述用户付费完成的信息后，加密判断组件判断第一存储模块是否存储有所述用户的用户标识；
步骤62、若所述第一存储模块中存储有所述用户标识，则基于所述用户标识对应的加密数据标识判断待存储数据中是否包含需要加密的数据，其中，所述待存储数据包括所述第一目标原创作品和所述第二目标创意；
步骤63、若包含，则获取所述加密数据标识对应的密钥识别码，将所述密钥识别码、所述需要加密的数据发送到数据加密组件，同时将所述待存储数据中不需要加密的数据发送给数据存储组件；
步骤64、所述数据加密组件基于所述密钥识别码从第二存储模块获取密钥，并使用所述密钥对所述需要加密的数据进行加密生成第一加密数据，随后将所述第一加密数据发送给所述数据存储组件；
步骤65、所述数据存储组件将所述不需要加密的数据和所述第一加密数据存储在所述IP授权图库中。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，所述第一存储模块为闪速存储器，所述第二存储模块为随机存取存储器。
5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，所述步骤61之前，先存储用户的所述密钥，包括如下步骤：
步骤611、版权管理平台对所述用户进行身份认证，认证通过后，所述数据加密组件获取用户终端发送的所述密钥和加密信息标识；
步骤612、对所述密钥进行哈希运算生成第一密钥识别码，随后将所述第一密钥识别码和所述加密信息标识发送给所述加密判断组件；
步骤613、所述加密判断组件判断所述第一存储模块中是否存储有所述加密信息标识，若无，则将所述第一密钥识别码和所述加密信息标识相对应地存储在所述第一存储模块中，将存储结果反馈给所述数据加密组件，所述数据加密组件将所述第一密钥识别码和所述密钥相对应地存储在所述第二存储模块；
步骤614、若有，则基于所述加密信息标识从所述第一存储模块中获取所述加密信息标识对应的第二密钥识别码，判断所述第一密钥识别码和所述第二密钥识别码是否一致，若一致，则将判断结果反馈给所述数据加密组件，所述数据加密组件将所述第一密钥识别码和所述密钥相对应地存储在所述第二存储模块；若不一致，则提示用户密钥错误。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，所述授权数据包括授权使用次数，若所述授权使用次数大于等于1，则满足所述预设条件；
所述IP专属定制生成以后，所述授权使用次数减1。
7.一种基于人工智能的版权管理系统，用于实现如权利要求1至6任一项所述的基于人工智能的版权管理方法，其特征在于，包括：版权管理模块、判断模块、第一创作模块、第二创作模块；
所述版权管理模块，用于获取创作者的原创作品和描述信息，AI为所述原创作品生成第一创意提示，并将所述第一创意提示发送给所述创作者；根据所述创作者的反馈信息获取第一目标创意，将所述原创作品、所述描述信息和所述第一目标创意相关联地存储在IP图库中；
所述判断模块，用于获取用户的制作请求，判断所述用户是第一类型还是第二类型，若所述用户是所述第一类型，则进入所述第一创作模块，若所述用户是所述第二类型，则进入所述第二创作模块；
所述第一创作模块，用于获取所述用户的第一需求描述，基于所述第一需求描述在所述IP图库中选择与所述第一需求描述相关的第一原创作品，将所述第一原创作品和与所述第一原创作品对应的所述第一目标创意发送给所述用户；根据所述用户的反馈获取第一目标原创作品，AI根据所述第一目标原创作品和所述用户的经营范围为所述用户生成第二创意提示，将所述第二创意提示发送给所述用户；根据所述用户的反馈信息获取第二目标创意，将所述第一目标原创作品和所述第二目标创意相关联地存储在IP授权图库中；
所述第二创作模块，用于获取所述用户的授权数据，若所述授权数据不满足预设条件，则提醒所述用户完成相应操作，若所述授权数据满足所述预设条件，则获取所述用户的第二需求描述，基于所述第二需求描述在所述IP图库中选择与所述第二需求描述相关的第二原创作品，将所述第二原创作品和与所述第二原创作品对应的所述第一目标创意发送给所述用户；根据所述用户的反馈获取第二目标原创作品，AI根据所述第二目标原创作品和所述用户的创作需求为所述用户生成IP专属定制；
所述版权管理模块中，所述获取创作者的原创作品和描述信息包括：
步骤11、判断原创作品图像中是否包含人像，若包含，则计算人像占所述原创作品图像的比例，若所述比例大于等于第三预设值，则进入步骤12，若所述比例大于等于第四预设值且小于所述第三预设值，则进入步骤14，若所述比例小于所述第四预设值或所述原创作品图像中没有包含人像，则进入步骤16；
步骤12、获取所述原创作品图像中的人像数量，并获取任一人像的人像数据，基于所述人像数据判断所述任一人像的性别、年龄、面部表情和服装；
步骤13、当所述人像数量为1时，基于所述面部表情查找第一预设文本词典获取第一文本信息，基于所述服装查找第二预设文本词典获取第二文本信息，将所述性别、所述年龄、所述第一文本信息和所述第二文本信息输入预先训练的自然语言模型，生成第一描述信息；当所述人像数量大于1时，先判断所述原创作品图像中人像为同性还是异性，随后基于所述性别、所述年龄和所述人像数量生成第一文字组合，基于所述第一文字组合查找第三预设文本词典获取第三文本信息，将所述第一文本信息、所述第二文本信息和所述第三文本信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第二描述信息；
步骤14、将所述原创作品图像划分为人像区域和景观区域两个图像区域，当所述图像区域为所述人像区域时，重复所述步骤12和所述步骤13，生成所述第一描述信息或所述第二描述信息，当所述图像区域为所述景观区域时，进入步骤15；
步骤15、获取所述景观区域中任一物体的轮廓图形和颜色数据，基于所述轮廓图形和所述颜色数据查找预设的图形词典获取所述任一物体的名称，基于所述任一物体的名称查找第四预设文本字典获取所述任一物体对应的第四文本信息，将所述景观区域中所有所述物体对应的所述第四文本信息和所述第一描述信息或所述第二描述信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第三描述信息；
步骤16、基于物体边线将所述原创作品图像划分为H个图像区域，将第h个图像区域中的物体定义为第h个物体，提取所述第h个物体的第一轮廓图形和第一颜色数据，基于所述第h个物体的所述第一轮廓图形和所述第一颜色数据查找所述预设的图形词典获取所述第h个物体的名称，基于所述第h个物体的名称查找所述第四预设文本字典获取所述第h个物体对应的第五文本信息，将所述原创作品图像中所有物体的所述第五文本信息输入所述预先训练的自然语言模型，生成第四描述信息；
步骤17、将自动生成的描述信息发送给所述创作者，根据所述创作者的反馈获取所述描述信息，所述自动生成的描述信息包括所述第一描述信息、所述第二描述信息、所述第三描述信息或所述第四描述信息。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的基于人工智能的版权管理方法。
CN202311376340.XA 2023-10-23 2023-10-23 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质 Active CN117455730B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311376340.XA CN117455730B (zh) 2023-10-23 2023-10-23 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311376340.XA CN117455730B (zh) 2023-10-23 2023-10-23 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117455730A CN117455730A (zh) 2024-01-26
CN117455730B true CN117455730B (zh) 2024-04-26

Family

ID=89592189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311376340.XA Active CN117455730B (zh) 2023-10-23 2023-10-23 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117455730B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107424335A (zh) * 2017-08-07 2017-12-01 智童时刻（厦门）科技有限公司 一种利用机器人辅助创作方法及社群平台的搭建运用
CN110060029A (zh) * 2019-04-18 2019-07-26 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种ai赋能创意设计方法
CN110335023A (zh) * 2019-07-09 2019-10-15 艺燊文化教育(深圳)有限公司 基于区块链及人工智能技术的协作创作方法及系统、终端
KR102122081B1 (ko) * 2019-05-02 2020-06-26 주식회사 다이얼로그디자인에이전시 인공지능 음성인식 기반 검수기 및 분석기의 상호학습을 통한 자연어 말뭉치 구축 방법
CN113420217A (zh) * 2021-06-25 2021-09-21 北京三快在线科技有限公司 生成文案的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
KR102334396B1 (ko) * 2021-04-08 2021-12-01 김선엽 인공지능을 이용한 저작물 제작 보조 방법 및 그 장치
CN116523479A (zh) * 2022-03-01 2023-08-01 北京奇燧科技有限公司 数字化作品协同创作方法、任务发布方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200278991A1 (en) * 2019-02-28 2020-09-03 Marc Aaron Canter Topic based ai authoring and playback system

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107424335A (zh) * 2017-08-07 2017-12-01 智童时刻（厦门）科技有限公司 一种利用机器人辅助创作方法及社群平台的搭建运用
CN110060029A (zh) * 2019-04-18 2019-07-26 浩鲸云计算科技股份有限公司 一种ai赋能创意设计方法
KR102122081B1 (ko) * 2019-05-02 2020-06-26 주식회사 다이얼로그디자인에이전시 인공지능 음성인식 기반 검수기 및 분석기의 상호학습을 통한 자연어 말뭉치 구축 방법
CN110335023A (zh) * 2019-07-09 2019-10-15 艺燊文化教育(深圳)有限公司 基于区块链及人工智能技术的协作创作方法及系统、终端
KR102334396B1 (ko) * 2021-04-08 2021-12-01 김선엽 인공지능을 이용한 저작물 제작 보조 방법 및 그 장치
CN113420217A (zh) * 2021-06-25 2021-09-21 北京三快在线科技有限公司 生成文案的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN116523479A (zh) * 2022-03-01 2023-08-01 北京奇燧科技有限公司 数字化作品协同创作方法、任务发布方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN117455730A (zh) 2024-01-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ishmaev Blockchain technology as an institution of property
US7162475B2 (en) Method for user verification and authentication and multimedia processing for interactive database management and method for viewing the multimedia
US20130129210A1 (en) Recommendation system based on the recognition of a face and style, and method thereof
CN111666460A (zh) 基于隐私保护的用户画像生成方法、装置及存储介质
CN105590055A (zh) 用于在网络交互系统中识别用户可信行为的方法及装置
US20220167066A1 (en) Short video copyright storage method based on blockchain and expression identification
Ogiela et al. Efficiency of strategic data sharing and management protocols
US10733178B2 (en) Electronic document workflow
US20220370778A1 (en) Robotic tattooing machine with an optical tattoo analyzer to analyze tattoos associated with non-fungible tokens
CN112036147B (zh) 将图片转换为网页的方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114707043B (zh) 基于元宇宙区块链技术的档案管理方法与系统
Szilagyi A Bundle of Blockchains-Digitally Disrupting Property Law
US20220309543A1 (en) Systems, methods, and apparatuses for customizing digital advertisements
CN115203648A (zh) 基于Git协议的电子书编辑校对方法、装置和系统
CN117455730B (zh) 一种基于人工智能的版权管理方法、系统及存储介质
Dieli Tarantino v. Miramax: the Rise of NFTs and Their Copyright Implications
KR102579712B1 (ko) Nft 기반 와인 경험 인증 서버 및 그 동작 방법
WO2011151678A1 (en) Autographing of electronic media
CN115660903A (zh) 基于区块链的知识产权成果共享管理系统及方法
Mobasher et al. FairUMAP 2020: The 3rd workshop on fairness in user modeling, adaptation and personalization
CN110955858B (zh) 一种网证平台的信息管理方法
KR20230081559A (ko) 게놈 데이터를 활용한 nft 기반의 익명 채팅 데이트 서비스 방법 및 이를 지원하는 시스템
JP7448264B1 (ja) チケット流通管理システム、チケット流通管理方法及びチケット流通管理プログラム
Spearman Making pastel pop on dark skin: How fashion stylists dress Black NBA players
CN107908975A (zh) 基于数字签名的软件技术状态控制系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant