CN117788670A - 一种数字艺术创作辅助系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数字绘画技术领域，具体为一种数字艺术创作辅助系统，系统包括艺术风格解析模块、构图智能优化模块、3D环境模拟模块、动态笔触创新模块、纹理与材质合成模块、视觉创意引擎模块、实景转换艺术模块、综合艺术渲染模块。本发明中，卷积神经网络在艺术风格解析模块中的应用提高风格和时期特征分析的准确性，构图智能优化模块中的图像识别和支持向量机方法优化视觉平衡和色彩布局，3D环境模拟模块采用光线追踪算法和3D建模技术，提高环境模拟的真实性，动态笔触创新模块和纹理与材质合成模块分别采用循环神经网络和变分自编码器，为艺术作品增添个性化和创新性，视觉创意引擎模块的数据聚类分析和创意推荐算法，捕捉艺术趋势。

Description

一种数字艺术创作辅助系统

技术领域

本发明涉及数字绘画技术领域，尤其涉及一种数字艺术创作辅助系统。

背景技术

数字绘画技术领域是一种融合了传统艺术和现代科技的新兴领域。数字绘画，作为该领域的核心，利用计算机软件和硬件（图形绘制板、专业绘图软件等）来模拟传统绘画过程，例如油画、水彩、素描等。使艺术家能够在数字平台上创造视觉艺术作品，同时提供了传统绘画所不具备的灵活性和功能，如无限的撤销/重做操作、广泛的颜色选择、多种画笔效果以及层次编辑等。数字绘画技术领域正在不断进步，包括更高级的图像处理算法、更加自然的画笔动态模拟，以及更加直观的用户界面，使得艺术家可以更自由地表达创意。

数字艺术创作辅助系统是设计用来帮助艺术家在数字环境中进行创作的一套工具和技术。这种系统的主要目的是简化创作过程，增强艺术家的创作能力，同时提供更广泛的创作手段。通过这些系统，艺术家能够更加方便地实现创意和构思，克服传统绘画中的物理限制，如材料成本、空间限制和修改困难。通常包括高级图像编辑工具、色彩管理系统，以及各种模拟真实世界画笔和纹理的工具。这些系统的目标是通过提供强大的技术支持，让艺术家能够更加专注于创意和艺术表达，达到更高水平的艺术创作效果。

传统系统也存在一些不足。传统系统在风格解析上通常依赖于人工分析，易受主观因素影响，缺乏准确性和客观性。在构图优化方面，传统方法往往缺乏算法支持，导致构图效率低下。在环境模拟和笔触创新方面，传统系统受限于技术手段，很难实现高度真实感和个性化。传统系统在捕捉艺术趋势和创意推荐上也表现不足，限制了艺术创作的多样性和创新性。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种数字艺术创作辅助系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种数字艺术创作辅助系统包括艺术风格解析模块、构图智能优化模块、3D环境模拟模块、动态笔触创新模块、纹理与材质合成模块、视觉创意引擎模块、实景转换艺术模块、综合艺术渲染模块；

所述艺术风格解析模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络分析艺术风格和时期特征，进行特征提取和风格识别，生成风格特征分析结果；

所述构图智能优化模块基于风格特征分析结果，采用图像识别和支持向量机方法分析构图模式，进行视觉平衡和色彩布局优化，生成构图优化方案；

所述3D环境模拟模块利用构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法和3D建模技术模拟实际环境效果，进行环境布局和光影效果设置，生成虚拟3D环境；

所述动态笔触创新模块结合虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络模型和动态效果生成技术模拟个性化笔触，进行笔触风格分析和效果生成，生成动态笔触样式库；

所述纹理与材质合成模块借助动态笔触样式库中的个性化风格配置，采用变分自编码器和纹理合成技术建立新的纹理效果，进行纹理设计和材料模拟，生成纹理材料库；

所述视觉创意引擎模块结合纹理材料库中的材料效果，采用数据聚类分析和创意推荐算法分析艺术趋势，进行灵感提取和创意项，生成视觉创意方案；

所述实景转换艺术模块基于视觉创意方案中的创意项，采用图像风格转换和计算机视觉技术处理实景视频，进行场景风格化和绘画化处理，生成艺术风格场景；

所述综合艺术渲染模块综合艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用渲染算法和图像合成技术，进行作品融合和效果调整，生成最终艺术作品。

作为本发明的进一步方案，所述风格特征分析结果包括风格识别结果、时代特征分析和视觉元素摘要，所述构图优化方案包括视觉平衡方案、色彩布局策略和构图布局选项，所述虚拟3D环境包括模拟光影效果、环境布局设计和3D对象建模，所述动态笔触样式库包括风格目标笔触模式、动态效果调整选项和个性化风格配置，所述纹理材料库包括抽象纹理选项、模拟材料效果和纹理细节调整工具，所述视觉创意项包括灵感提取结果、趋势分析结果和创意项列表，所述艺术风格场景包括场景风格化结果、风格转换效果和绘画化处理细节，所述最终艺术作品包括合成艺术元素、效果调整记录和最终成品。

作为本发明的进一步方案，所述艺术风格解析模块包括风格特征分析子模块、时期识别子模块、作品解读子模块；

所述风格特征分析子模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络算法，对艺术作品的图像进行分析，并对图像的多层次特征进行提取，从基础纹理、色彩特征到形状和图案，生成风格特征识别结果；

所述时期识别子模块基于风格特征识别结果，采用时间序列分析方法，对艺术作品中的风格演变进行时间线追踪，并运用自回归模型和移动平均模型分析艺术风格随时间的变化趋势，选定艺术作品的创作时期，生成时期背景分析结果；

所述作品解读子模块基于时期背景分析结果，采用自然语言处理技术，将艺术作品的视觉信息转化为文本描述，通过文本挖掘和情感分析技术提取作品的主题和含义，生成作品主题解读结果。

作为本发明的进一步方案，所述构图智能优化模块包括视觉平衡子模块、色彩布局子模块、构图方案子模块；

所述视觉平衡子模块基于风格特征分析结果，采用图像处理算法对艺术作品的视觉元素进行分析，通过图像中多元素的定位和权重计算，以及视觉重心的确定，评估视觉元素在画面中的分布均衡性，生成视觉平衡分析结果；

所述色彩布局子模块基于视觉平衡分析结果，运用色彩分析方法和支持向量机算法对作品的色彩布局进行分析，同时对画面中的色彩分布、色彩饱和度和对比度进行计算和评估，优化色彩组合和整体视觉效果，生成色彩布局优化结果；

所述构图方案子模块基于色彩布局优化结果，结合所述视觉平衡分析结果，采用空间组合技术制定构图优化策略，并对画面元素进行重新排列和调整，对视觉焦点和构图线条进行优化，生成构图优化方案。

作为本发明的进一步方案，所述3D环境模拟模块包括光影模拟子模块、环境设置子模块、3D渲染子模块；

所述光影模拟子模块基于构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法模拟自然和人造光源的交互效果，分析光线在差异化材质和表面反射和折射，同时处理阴影的渲染，生成光影效果模拟结果；

所述环境设置子模块基于光影效果模拟结果，运用3D建模技术对虚拟环境中的对象进行构建，通过场景中对象的几何构造、材质属性和空间布局，同时调整纹理和光照，生成虚拟环境布局结果；

所述3D渲染子模块基于虚拟环境布局结果，采用3D渲染技术将光影效果和环境布局综合，对场景进行渲染，处理光线计算、纹理映射和视觉效果优化，生成虚拟3D环境。

作为本发明的进一步方案，所述动态笔触创新模块包括笔触风格分析子模块、效果生成子模块、个性化调整子模块；

所述笔触风格分析子模块基于虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络对艺术家过往作品的笔触风格进行分析，分析并处理线条的流畅性、压力变化和速度，以及在差异化光影下的表现，生成笔触风格分析结果；

所述效果生成子模块基于笔触风格分析结果，运用动态效果生成技术调整笔触特性，并对笔触的流动性和细节进行模拟，生成模拟笔触效果报告；

所述个性化调整子模块基于模拟笔触效果报告，提供个性化调整选项，通过调整笔触的宽度、透明度和颜色，匹配差异化艺术创作需求和风格，生成动态笔触样式库。

作为本发明的进一步方案，所述纹理与材质合成模块包括抽象纹理生成子模块、材料模拟子模块、纹理细化子模块；

所述抽象纹理生成子模块基于动态笔触样式库中的个性化风格配置，运用变分自编码器技术，处理和转换艺术风格的纹理，通过调整和优化编码器的参数来分析纹理的新变体，生成抽象纹理效果报告；

所述材料模拟子模块基于抽象纹理效果报告，采用光线跟踪渲染技术模拟多种材质的特性，模拟光线与物体表面的相互作用，同时应用基于物理学的光学模型对材料的反射、折射和吸收特性进行仿真，生成材料特性模拟结果；

所述纹理细化子模块基于材料特性模拟结果，运用纹理合成技术细化纹理结构，结合样本基纹理合成、过程纹理合成方法，分析原始纹理样本并重复其模式和质感，在合成过程中动态调整纹理属性，生成纹理材料库。

作为本发明的进一步方案，所述视觉创意引擎模块包括灵感提取子模块、趋势分析子模块、创意方案子模块；

所述灵感提取子模块基于纹理材料库中的材料效果，使用数据聚类分析技术对艺术作品和设计趋势进行分析，通过分析艺术作品数据，识别隐藏的创新视觉元素和风格特征，生成创新灵感提取结果；

所述趋势分析子模块基于创新灵感提取结果，应用创意推荐算法分析艺术市场和流行趋势，捕捉艺术界的新兴趋势和流行元素，分析对未来时间段内艺术创作产生的影响，生成艺术趋势分析结果；

所述创意方案子模块基于艺术趋势分析结果，运用数据挖掘和机器学习中的关联规则学习算法，利用关联规则将新兴艺术元素与现有趋势相结合，应用在创意设计过程中，生成视觉创意方案。

作为本发明的进一步方案，所述实景转换艺术模块包括场景捕捉子模块、风格转换子模块、绘画化处理子模块；

所述场景捕捉子模块基于视觉创意方案中的创意项，使用计算机视觉技术对实景视频进行捕捉，包括对视频中的每个场景进行分析，从光照条件到物体布局，生成场景结构捕捉结果；

所述风格转换子模块基于场景结构捕捉结果，利用图像风格转换技术对捕捉到的场景进行艺术风格化处理，通过将实景的颜色、纹理和光影效果转化为目标的艺术风格，生成风格转换场景结果；

所述绘画化处理子模块基于风格转换场景结果，应用绘画化处理技术，将转换后的场景处理成绘画风格，对场景中的线条、色彩和纹理进行调整，模拟绘画作品的特点，生成绘画版艺术场景。

作为本发明的进一步方案，所述综合艺术渲染模块包括作品融合子模块、效果调整子模块、最终呈现子模块；

所述作品融合子模块基于艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用特征点检测算法在差异化图像中识别关键点，通过匹配特征点实现图像间的空间对齐，接着运用多分辨率融合技术，构建图像的拉普拉斯金字塔捕捉多尺度的细节并结合金字塔层次，生成艺术作品融合效果图；

所述效果调整子模块基于艺术作品融合效果图，运用自动白平衡算法调整图像色彩，通过分析图像中的光源色温和颜色分布自动校正色彩偏差，同时采用动态范围渲染和局部直方图均衡化技术增强图像对比度，通过扩展图像中的亮度范围和调整局部区域的亮度分布，生成效果优化后的艺术图；

所述最终呈现子模块基于效果优化后的艺术图，利用边缘增强算法识别图像中的边缘区域并增强对比度突出细节，同时应用基于深度学习的纹理合成技术对图像纹理进行重构，通过分析和模仿图像中纹理样式生成新的纹理，生成最终艺术作品。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，卷积神经网络在艺术风格解析模块中的应用提高了风格和时期特征分析的准确性，使得风格识别更为精确。构图智能优化模块中的图像识别和支持向量机方法优化了视觉平衡和色彩布局，为艺术家提供了更高效的构图方案。3D环境模拟模块采用光线追踪算法和3D建模技术，显著提高了环境模拟的真实性。动态笔触创新模块和纹理与材质合成模块分别采用了循环神经网络和变分自编码器，为艺术作品增添了个性化和创新性。视觉创意引擎模块的数据聚类分析和创意推荐算法，有效地捕捉了最新的艺术趋势，并促进了创意的多样化。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的艺术风格解析模块流程图；

图4为本发明的构图智能优化模块流程图；

图5为本发明的3D环境模拟模块流程图；

图6为本发明的动态笔触创新模块流程图；

图7为本发明的纹理与材质合成模块流程图；

图8为本发明的视觉创意引擎模块流程图；

图9为本发明的实景转换艺术模块流程图；

图10为本发明的综合艺术渲染模块流程图。

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，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一：请参阅图1至图2，一种数字艺术创作辅助系统包括艺术风格解析模块、构图智能优化模块、3D环境模拟模块、动态笔触创新模块、纹理与材质合成模块、视觉创意引擎模块、实景转换艺术模块、综合艺术渲染模块；

艺术风格解析模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络分析艺术风格和时期特征，进行特征提取和风格识别，生成风格特征分析结果；

构图智能优化模块基于风格特征分析结果，采用图像识别和支持向量机方法分析构图模式，进行视觉平衡和色彩布局优化，生成构图优化方案；

3D环境模拟模块利用构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法和3D建模技术模拟实际环境效果，进行环境布局和光影效果设置，生成虚拟3D环境；

动态笔触创新模块结合虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络模型和动态效果生成技术模拟个性化笔触，进行笔触风格分析和效果生成，生成动态笔触样式库；

纹理与材质合成模块借助动态笔触样式库中的个性化风格配置，采用变分自编码器和纹理合成技术建立新的纹理效果，进行纹理设计和材料模拟，生成纹理材料库；

视觉创意引擎模块结合纹理材料库中的材料效果，采用数据聚类分析和创意推荐算法分析艺术趋势，进行灵感提取和创意项，生成视觉创意方案；

实景转换艺术模块基于视觉创意方案中的创意项，采用图像风格转换和计算机视觉技术处理实景视频，进行场景风格化和绘画化处理，生成艺术风格场景；

综合艺术渲染模块综合艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用渲染算法和图像合成技术，进行作品融合和效果调整，生成最终艺术作品。

风格特征分析结果包括风格识别结果、时代特征分析和视觉元素摘要，构图优化方案包括视觉平衡方案、色彩布局策略和构图布局选项，虚拟3D环境包括模拟光影效果、环境布局设计和3D对象建模，动态笔触样式库包括风格目标笔触模式、动态效果调整选项和个性化风格配置，纹理材料库包括抽象纹理选项、模拟材料效果和纹理细节调整工具，视觉创意项包括灵感提取结果、趋势分析结果和创意项列表，艺术风格场景包括场景风格化结果、风格转换效果和绘画化处理细节，最终艺术作品包括合成艺术元素、效果调整记录和最终成品。

在艺术风格解析模块中，通过卷积神经网络（CNN）对艺术作品库进行训练，实现艺术风格和时期特征的解析。在训练过程中，使用大规模的艺术作品数据集，包含了不同风格和时期的艺术品。通过CNN的深度学习架构，网络能够提取图像中的高级特征，包括颜色、线条、纹理等，从而使模型能够更好地理解艺术风格。

特征提取阶段中，模型通过多层卷积和池化操作对艺术作品图像进行处理，逐渐提取图像的抽象特征。接着，通过全连接层进行综合特征的学习，生成艺术风格解析结果。这些结果包括风格识别结果、时代特征分析和视觉元素摘要，为后续模块提供了详尽的信息。

在构图智能优化模块中，基于风格特征分析结果，采用图像识别和支持向量机（SVM）方法进行构图模式分析。首先，通过图像识别技术识别艺术品中的构图模式，包括物体分布、对称性等方面的信息。然后，利用SVM算法对这些构图模式进行学习和分类，以便在后续优化阶段生成更具有艺术感的构图。

生成构图优化方案时，算法考虑到了视觉平衡方案、色彩布局策略和构图布局选项。通过对构图模式的深入分析，系统能够自动优化艺术品的构图，提升作品的美感和艺术性。最终，生成的构图优化方案作为输入，为接下来的3D环境模拟模块提供基础。

在3D环境模拟模块中，使用构图优化方案中的色彩布局策略，结合光线追踪算法和3D建模技术，模拟实际环境效果。首先，根据构图优化方案中的色彩布局策略，确定虚拟3D环境中的光影效果和色彩分布。接着，通过光线追踪算法模拟光线在环境中的传播和反射，生成逼真的光影效果。同时，利用3D建模技术创建虚拟环境的物体和场景。

动态笔触创新模块中，结合虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络（RNN）模型和动态效果生成技术模拟个性化笔触。在笔触风格分析阶段，RNN模型学习艺术作品中的笔触风格，包括线条粗细、纹理变化等。动态效果生成技术允许根据环境中的光影变化调整笔触的动态效果，使笔触更具生动感和艺术性。

纹理与材质合成模块中，借助动态笔触样式库中的个性化风格配置，采用变分自编码器（VAE）和纹理合成技术建立新的纹理效果。通过VAE学习动态笔触样式库中的抽象特征，然后利用纹理合成技术生成新的纹理效果，包括抽象纹理选项、模拟材料效果和纹理细节调整工具。

视觉创意引擎模块中，结合纹理材料库中的材料效果，采用数据聚类分析和创意推荐算法分析艺术趋势。通过数据聚类分析，系统识别材料效果之间的相似性和关联性，为创意推荐算法提供输入。创意推荐算法根据艺术趋势和用户喜好生成创意项，包括灵感提取结果、趋势分析结果和创意项列表。

实景转换艺术模块中，基于视觉创意方案中的创意项，采用图像风格转换和计算机视觉技术处理实景视频。首先，利用图像风格转换技术将艺术风格应用于实景视频，实现场景风格化。然后，通过计算机视觉技术处理视频中的细节，实现绘画化处理。最终，生成艺术风格场景，展现视觉创意的具体呈现。

在综合艺术渲染模块中，整合艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用渲染算法和图像合成技术，进行作品融合和效果调整。通过渲染算法实现不同元素之间的光影效果融合，通过图像合成技术调整细节和整体效果，生成最终艺术作品。最终作品包括合成艺术元素、效果调整记录和最终成品，呈现出多层次的艺术效果和视觉魅力。

请参阅图3，艺术风格解析模块包括风格特征分析子模块、时期识别子模块、作品解读子模块；

风格特征分析子模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络算法，对艺术作品的图像进行分析，并对图像的多层次特征进行提取，从基础纹理、色彩特征到形状和图案，生成风格特征识别结果；

时期识别子模块基于风格特征识别结果，采用时间序列分析方法，对艺术作品中的风格演变进行时间线追踪，并运用自回归模型和移动平均模型分析艺术风格随时间的变化趋势，选定艺术作品的创作时期，生成时期背景分析结果；

作品解读子模块基于时期背景分析结果，采用自然语言处理技术，将艺术作品的视觉信息转化为文本描述，通过文本挖掘和情感分析技术提取作品的主题和含义，生成作品主题解读结果。

在风格特征分析子模块中，通过卷积神经网络（CNN）算法对艺术作品图像进行多层次特征提取。采用的数据格式是艺术作品图像的像素矩阵，其中每个像素包含颜色信息。CNN通过多个卷积层和池化层逐步提取图像的基础纹理、色彩特征、形状和图案等特征。

首先，将艺术作品图像输入CNN模型，经过卷积层使用滤波器提取不同的特征，然后通过池化层降低特征图的维度。接着，在全连接层中对这些特征进行组合和学习，生成图像的高级特征表示。最终，通过对这些特征进行分析和处理，生成风格特征识别结果。

假设有一幅名为"A Starry Night"的艺术作品图像，将其转化为像素矩阵，并将其输入经过训练的CNN模型。CNN将对图像进行多层次的卷积和池化操作，提取基础纹理、色彩特征、形状和图案。最终，生成的风格特征识别结果包括对作品风格的详细描述，如印象派的笔触、星空的细节，以及对色彩和线条的识别。

在时期识别子模块中，采用时间序列分析方法对艺术作品中的风格演变进行追踪和分析。数据格式是由风格特征识别结果组成的时间序列数据。使用自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）来分析艺术风格随时间的变化趋势，并选定艺术作品的创作时期，生成时期背景分析结果。

首先，利用风格特征识别结果构建时间序列数据，然后运用自回归模型和移动平均模型对时间序列进行分析，识别风格随时间的变化规律。根据这些分析结果，确定艺术作品的创作时期，生成时期背景分析结果。

以一组印象派艺术作品的风格特征识别结果作为时间序列数据，应用自回归模型和移动平均模型分析艺术风格的变化。分析显示在19世纪末至20世纪初，作品中出现了从更具象征性到更抽象的转变，因此确定这段时间为艺术作品的创作时期。

在作品解读子模块中，采用自然语言处理技术将艺术作品的视觉信息转化为文本描述，并提取作品的主题和含义。数据格式为由时期背景分析结果得出的艺术作品信息。运用文本挖掘和情感分析技术对艺术作品的文本描述进行分析，生成作品主题解读结果。

利用自然语言处理技术，将艺术作品的视觉信息转化为文本描述，然后运用文本挖掘技术对文本进行关键词提取和主题分析，再结合情感分析技术探索作品的情感色彩，最终生成作品主题解读结果。

基于时期背景分析结果得到的艺术作品信息，采用自然语言处理技术将作品视觉信息转化为文本描述。文本挖掘和情感分析显示出该作品描述了自然风景与内心情感的融合，强调着对大自然和内心情感的表达。

请参阅图4，构图智能优化模块包括视觉平衡子模块、色彩布局子模块、构图方案子模块；

视觉平衡子模块基于风格特征分析结果，采用图像处理算法对艺术作品的视觉元素进行分析，通过图像中多元素的定位和权重计算，以及视觉重心的确定，评估视觉元素在画面中的分布均衡性，生成视觉平衡分析结果；

色彩布局子模块基于视觉平衡分析结果，运用色彩分析方法和支持向量机算法对作品的色彩布局进行分析，同时对画面中的色彩分布、色彩饱和度和对比度进行计算和评估，优化色彩组合和整体视觉效果，生成色彩布局优化结果；

构图方案子模块基于色彩布局优化结果，结合视觉平衡分析结果，采用空间组合技术制定构图优化策略，并对画面元素进行重新排列和调整，对视觉焦点和构图线条进行优化，生成构图优化方案。

在视觉平衡子模块中，基于风格特征分析结果，采用图像处理算法对艺术作品的视觉元素进行多元素定位、权重计算和视觉重心的确定。数据格式是艺术作品的图像矩阵，其中包含了视觉元素的像素信息。通过图像处理算法，分析艺术作品中各个元素的位置分布、大小和对整体画面的贡献。

首先，将艺术作品的图像输入图像处理算法中，对画面中的多元素进行定位和权重计算，同时确定视觉重心。接着，通过算法对各个元素在画面中的分布均衡性进行评估，包括各元素的相对位置和大小，最终生成视觉平衡分析结果。

假设有一幅抽象艺术作品的图像矩阵数据，通过图像处理算法对其中的多个视觉元素进行定位和权重计算，同时确定画面的视觉重心。经过算法处理，生成的视觉平衡分析结果展示了画面中各个元素在空间位置和相对大小上的分布情况，帮助理解整体画面的平衡性。

在色彩布局子模块中，基于视觉平衡分析结果，运用色彩分析方法和支持向量机（SVM）算法对作品的色彩布局进行分析。数据格式是通过视觉平衡分析得出的艺术作品色彩分布信息。使用色彩分析方法和SVM算法对画面中的色彩组合、分布、饱和度以及对比度进行计算和评估，优化整体视觉效果，生成色彩布局优化结果。

首先，根据视觉平衡分析结果得到的色彩布局信息，运用色彩分析方法对画面中的色彩进行提取和分析，然后采用SVM算法对色彩布局进行优化，包括色彩组合的调整、饱和度和对比度的平衡等。最终生成色彩布局优化结果，改善整体视觉效果。

以一幅现实主义风格的艺术作品为例，基于视觉平衡分析结果中得到的色彩布局信息，采用色彩分析方法和SVM算法对画面中的色彩布局进行优化。分析结果显示色彩的平衡调整使画面更加和谐，饱和度和对比度的优化提升了作品的视觉冲击力和艺术感。

在构图方案子模块中，结合色彩布局优化结果和视觉平衡分析结果，采用空间组合技术制定构图优化策略。数据格式包括经过色彩布局优化和视觉平衡分析的艺术作品信息。算法通过对画面元素进行重新排列和调整，优化视觉焦点和构图线条，生成构图优化方案。

首先，利用色彩布局优化结果和视觉平衡分析结果中的空间信息，运用空间组合技术对画面中的元素进行重新排列和调整，以优化视觉焦点和构图线条。通过算法的操作，生成最终的构图优化方案，提升作品的构图美感和艺术性。

以一幅抽象艺术作品为例，结合色彩布局优化结果和视觉平衡分析结果，通过空间组合技术重新排列画面元素，优化视觉焦点和构图线条。算法生成的构图优化方案突出了画面的重点元素，使整体构图更具有吸引力和艺术感。

请参阅图5，3D环境模拟模块包括光影模拟子模块、环境设置子模块、3D渲染子模块；

光影模拟子模块基于构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法模拟自然和人造光源的交互效果，分析光线在差异化材质和表面反射和折射，同时处理阴影的渲染，生成光影效果模拟结果；

环境设置子模块基于光影效果模拟结果，运用3D建模技术对虚拟环境中的对象进行构建，通过场景中对象的几何构造、材质属性和空间布局，同时调整纹理和光照，生成虚拟环境布局结果；

3D渲染子模块基于虚拟环境布局结果，采用3D渲染技术将光影效果和环境布局综合，对场景进行渲染，处理光线计算、纹理映射和视觉效果优化，生成虚拟3D环境。

在光影模拟子模块中，基于构图优化方案中的色彩布局策略，利用光线追踪算法模拟自然和人造光源的交互效果。使用的数据格式包括构图优化方案中的光线和色彩布局信息。光线追踪算法分析光线在差异化材质和表面反射、折射过程中的行为，并对阴影进行渲染处理，以模拟光影效果。

首先，使用光线追踪算法模拟光源照射到画面上不同材质表面的交互过程，考虑材质的反射和折射特性。然后，算法对光线在画面中的路径进行追踪和计算，同时处理阴影的渲染，最终生成光影效果模拟结果。

以一幅艺术作品的色彩布局和光线信息为基础数据，运用光线追踪算法模拟自然光和人造光源在作品表面的照射情况。算法的运行过程中考虑到不同材质的反射和折射特性，最终生成了包含光源照射效果和阴影渲染的光影效果模拟结果，以呈现艺术作品更生动的光影效果。

在环境设置子模块中，基于光影效果模拟结果，采用3D建模技术对虚拟环境中的对象进行构建。数据格式包括光影效果模拟结果和虚拟环境中对象的信息。通过3D建模技术，对环境中的对象进行几何构造、材质属性和空间布局，同时调整纹理和光照，生成虚拟环境布局结果。

首先，根据光影效果模拟结果中的光线和阴影信息，利用3D建模技术对环境中的对象进行模拟构建。在此过程中，算法考虑对象的形状、大小、材质属性以及光照效果等方面，调整纹理并设置合适的光照，最终生成虚拟环境布局结果。

以光影效果模拟结果为基础数据，运用3D建模技术对艺术作品中所涉及的对象进行建模。通过算法对每个对象的几何形状、材质属性和空间布局进行精确模拟，调整纹理和光照，生成了虚拟环境布局结果，以展示出艺术作品在虚拟环境中的立体感和真实感。

在3D渲染子模块中，基于虚拟环境布局结果，采用3D渲染技术将光影效果和环境布局综合，对场景进行渲染处理。数据格式包括虚拟环境布局信息。通过渲染算法处理光线计算、纹理映射和视觉效果优化，生成虚拟3D环境。

首先，利用3D渲染技术将虚拟环境布局信息和光影效果合成，对场景进行渲染处理。在渲染过程中，算法考虑光线的折射和反射，对纹理进行映射，同时优化视觉效果，最终生成具有立体感和逼真感的虚拟3D环境。

以虚拟环境布局信息为输入数据，应用3D渲染技术对艺术作品的虚拟场景进行渲染处理。渲染算法综合考虑光影效果和环境布局信息，通过光线计算和纹理映射，生成了展现艺术作品在虚拟3D环境中逼真效果的渲染结果。

请参阅图6，动态笔触创新模块包括笔触风格分析子模块、效果生成子模块、个性化调整子模块；

笔触风格分析子模块基于虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络对艺术家过往作品的笔触风格进行分析，分析并处理线条的流畅性、压力变化和速度，以及在差异化光影下的表现，生成笔触风格分析结果；

效果生成子模块基于笔触风格分析结果，运用动态效果生成技术调整笔触特性，并对笔触的流动性和细节进行模拟，生成模拟笔触效果报告；

个性化调整子模块基于模拟笔触效果报告，提供个性化调整选项，通过调整笔触的宽度、透明度和颜色，匹配差异化艺术创作需求和风格，生成动态笔触样式库。

在笔触风格分析子模块中，利用循环神经网络对艺术家过往作品的笔触风格进行分析。数据格式包括虚拟3D环境中的光影效果和艺术家历史作品的笔触信息。通过循环神经网络算法，分析线条的流畅性、压力变化、速度等特征，并考虑在差异化光影下的表现，生成笔触风格分析结果。

首先，利用循环神经网络对艺术家历史作品中的笔触信息进行学习和分析，捕捉不同风格的线条特征和笔触表现。同时，考虑光影对笔触的影响，分析笔触在不同光影条件下的变化情况。最终，生成笔触风格分析结果，包括线条流畅性、压力变化、速度等特征。

效果生成子模块基于笔触风格分析结果，采用动态效果生成技术调整笔触特性，并模拟笔触的流动性和细节，生成模拟笔触效果结果。数据格式包括笔触风格分析结果和动态效果生成的参数。

首先，基于笔触风格分析结果，应用动态效果生成技术对笔触特性进行调整，包括流动性、细节等方面。算法模拟不同笔触在画布上的呈现方式，考虑线条的流畅度和笔触的变化特性。最后，生成模拟笔触效果结果，展现出不同风格的笔触特征。

个性化调整子模块基于模拟笔触效果报告，提供个性化调整选项，通过调整笔触的宽度、透明度和颜色，匹配差异化艺术创作需求和风格，生成动态笔触样式库。数据格式包括模拟笔触效果结果和调整参数。

首先，基于模拟笔触效果结果，提供用户个性化调整选项，包括笔触的宽度、透明度和颜色等属性。算法根据用户的需求和创作风格，调整笔触特性，生成动态笔触样式库。最终，根据用户的选择和调整，生成符合个性化需求的笔触样式库。

以虚拟3D环境中的光影效果和艺术家过往作品的笔触信息为数据输入，运用循环神经网络分析笔触风格，并根据分析结果应用动态效果生成技术，模拟不同风格的笔触效果。接着，提供给用户个性化调整选项，根据用户需求生成动态笔触样式库，以满足不同创作需求和风格的艺术作品。

请参阅图7，纹理与材质合成模块包括抽象纹理生成子模块、材料模拟子模块、纹理细化子模块；

抽象纹理生成子模块基于动态笔触样式库中的个性化风格配置，运用变分自编码器技术，处理和转换艺术风格的纹理，通过调整和优化编码器的参数来分析纹理的新变体，生成抽象纹理效果报告；

材料模拟子模块基于抽象纹理效果报告，采用光线跟踪渲染技术模拟多种材质的特性，模拟光线与物体表面的相互作用，同时应用基于物理学的光学模型对材料的反射、折射和吸收特性进行仿真，生成材料特性模拟结果；

纹理细化子模块基于材料特性模拟结果，运用纹理合成技术细化纹理结构，结合样本基纹理合成、过程纹理合成方法，分析原始纹理样本并重复其模式和质感，在合成过程中动态调整纹理属性，生成纹理材料库。

抽象纹理生成子模块利用变分自编码器技术处理艺术风格的纹理，数据格式包括个性化风格配置和纹理样本。通过调整编码器参数，采用变分自编码器算法分析纹理的新变体，生成抽象纹理效果结果。

首先，利用变分自编码器技术处理个性化风格配置和艺术风格的纹理样本。这些纹理样本经过编码器进行编码，然后解码器对其进行还原。接着，通过调整和优化编码器的参数，对纹理进行分析并生成新的纹理变体。最终，生成抽象纹理效果结果，这些结果展示了对原始纹理的新变体，能够丰富艺术创作的纹理选择和效果。

材料模拟子模块基于抽象纹理效果结果，采用光线跟踪渲染技术模拟多种材质特性，数据格式涵盖抽象纹理效果结果和材料特性参数。利用光线跟踪渲染技术，模拟光线与物体表面的相互作用，并应用物理学光学模型对材料的反射、折射和吸收特性进行仿真，生成材料特性模拟结果。

首先，利用抽象纹理效果结果作为输入，运用光线跟踪渲染技术模拟多种材料的特性，包括反射、折射和吸收等。然后，根据物理学光学模型模拟光线在不同材质表面的行为。最后，生成材料特性模拟结果，这些结果展示了在不同光线条件下，各种材质的反射、折射和吸收特性。

纹理细化子模块基于材料特性模拟结果，运用纹理合成技术细化纹理结构，数据格式包括材料特性模拟结果和纹理属性。使用纹理合成技术，结合样本基纹理合成和过程纹理合成方法，分析原始纹理样本并重复其模式和质感，在合成过程中动态调整纹理属性，生成纹理材料库。

基于材料特性模拟结果，应用纹理合成技术对纹理结构进行细化。首先，分析原始纹理样本的模式和质感，运用样本基和过程纹理合成方法，重复并调整纹理属性，以生成新的纹理材料。最终，生成纹理材料库，其中包含经过细化处理的纹理结构和质感。

利用个性化风格配置和纹理样本作为输入数据，运用变分自编码器技术对纹理进行处理，生成抽象纹理效果结果。接着，基于这些效果结果，使用光线跟踪渲染技术模拟多种材料特性，并运用纹理合成技术细化纹理结构，生成纹理材料库，该库包含多样化且具有质感的纹理材料，可供艺术创作者选择使用。

请参阅图8，视觉创意引擎模块包括灵感提取子模块、趋势分析子模块、创意方案子模块；

灵感提取子模块基于纹理材料库中的材料效果，使用数据聚类分析技术对艺术作品和设计趋势进行分析，通过分析艺术作品数据，识别隐藏的创新视觉元素和风格特征，生成创新灵感提取结果；

趋势分析子模块基于创新灵感提取结果，应用创意推荐算法分析艺术市场和流行趋势，捕捉艺术界的新兴趋势和流行元素，分析对未来时间段内艺术创作产生的影响，生成艺术趋势分析结果；

创意方案子模块基于艺术趋势分析结果，运用数据挖掘和机器学习中的关联规则学习算法，利用关联规则将新兴艺术元素与现有趋势相结合，应用在创意设计过程中，生成视觉创意方案。

灵感提取子模块利用数据聚类分析技术处理艺术作品数据和设计趋势，数据格式包括纹理材料库中的材料效果和艺术作品数据。通过聚类分析技术，对艺术作品数据进行分析，识别并提取隐藏的创新视觉元素和风格特征，生成创新灵感提取结果。

首先，准备艺术作品数据和纹理材料库中的材料效果作为输入数据。然后，运用数据聚类分析技术，对艺术作品数据进行处理和分析，此过程包括数据预处理、聚类算法调用和参数优化，以识别出隐藏的创新元素和风格特征。最终，生成创新灵感提取结果，其中包含识别出的艺术创新元素和风格特征，可用于指导后续的艺术创作或设计过程。

趋势分析子模块利用创新灵感提取结果，数据格式涵盖创新灵感提取结果和艺术市场数据。采用创意推荐算法分析艺术市场和流行趋势，捕捉艺术界的新兴趋势和流行元素，分析对未来时间段内艺术创作产生的影响，生成艺术趋势分析结果。

首先，利用创新灵感提取结果和艺术市场数据作为输入，应用创意推荐算法进行趋势分析，此过程涉及算法参数的调整和数据模式的识别，以分析艺术市场中的新兴趋势和流行元素，并预测未来时间段内的艺术创作趋势。最终，生成艺术趋势分析结果，该结果可以帮助艺术家或设计师把握市场动态，预测未来趋势。

创意方案子模块基于艺术趋势分析结果，数据格式涵盖艺术趋势分析结果和创意设计需求。运用数据挖掘和机器学习中的关联规则学习算法，利用关联规则将新兴艺术元素与现有趋势相结合，应用在创意设计过程中，生成视觉创意方案。

基于艺术趋势分析结果和创意设计需求，利用关联规则学习算法分析并结合新兴艺术元素和现有趋势，此过程包括关联规则的挖掘、模式匹配和创意设计方案的生成。最终，生成视觉创意方案，该方案融合了新兴艺术元素和市场趋势，可为创意设计提供参考和指导。

利用纹理材料库中的材料效果和艺术作品数据作为输入数据，分析并提取创新视觉元素和风格特征，生成创新灵感提取结果。接着，利用创新灵感提取结果和艺术市场数据，运用创意推荐算法分析艺术趋势，并应用关联规则学习算法生成视觉创意方案。这些结果可以帮助艺术家或设计师理解市场需求，提供灵感和指导创作。

请参阅图9，实景转换艺术模块包括场景捕捉子模块、风格转换子模块、绘画化处理子模块；

场景捕捉子模块基于视觉创意方案中的创意项，使用计算机视觉技术对实景视频进行捕捉，包括对视频中的每个场景进行分析，从光照条件到物体布局，生成场景结构捕捉结果；

风格转换子模块基于场景结构捕捉结果，利用图像风格转换技术对捕捉到的场景进行艺术风格化处理，通过将实景的颜色、纹理和光影效果转化为目标的艺术风格，生成风格转换场景结果；

绘画化处理子模块基于风格转换场景结果，应用绘画化处理技术，将转换后的场景处理成绘画风格，对场景中的线条、色彩和纹理进行调整，模拟绘画作品的特点，生成绘画版艺术场景。

在场景捕捉子模块中，通过计算机视觉技术对实景视频进行捕捉，实现了对每个场景的全面分析，包括光照条件和物体布局等要素。数据格式主要涉及视频帧的图像数据，采用的算法主要基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，如ResNet或VGG等，用于图像特征提取。具体而言，采用预训练的深度学习模型，通过在视频帧上进行前向传播，得到每个场景的特征表示。在步骤中，对于每一帧图像，提取了光照、颜色、纹理等信息，形成了场景结构捕捉结果。

在风格转换子模块中，基于场景结构捕捉结果，采用图像风格转换技术对实景进行艺术风格化处理。数据格式为场景结构捕捉结果的图像表示，其中包括每个场景的光照、颜色和纹理等信息。采用神经网络架构，如风格迁移网络，通过对捕捉结果进行训练，使其学习源实景和目标艺术风格之间的映射关系。算法细节包括损失函数的定义，用于衡量生成图像与目标风格的相似性，以及优化算法的选择。通过步骤，生成了风格转换场景结果，其中实景的颜色、纹理和光影效果被转化为目标的艺术风格，使得场景呈现出独特的艺术感。

在绘画化处理子模块中，基于风格转换场景结果，应用绘画化处理技术，将场景处理成更加具有绘画风格的图像。数据格式为风格转换场景结果的图像表示。算法主要涉及绘画风格的模拟，包括线条、色彩和纹理的调整。采用了生成对抗网络（GAN）或卷积神经网络（CNN）等结构，通过对图像进行进一步的加工，模拟绘画作品的特点，使场景更具有艺术性，步骤的实现过程包括对图像的滤波、调整和增强等绘画化处理操作，最终生成了绘画版艺术场景。

在场景捕捉子模块中，通过ResNet深度学习模型，在一段实景视频中提取了每一帧的特征表示，包括光照、颜色和纹理等信息。这些信息以JSON格式存储，每一帧对应一个JSON文件，其中包含了场景结构捕捉结果的详细数据。

在风格转换子模块中，采用了CycleGAN作为风格迁移网络的架构，对上一步得到的场景结构捕捉结果进行训练。损失函数包括内容损失和风格损失，用于确保生成图像既保留了实景的内容，又符合目标艺术风格。训练完成后，生成了风格转换场景结果，以图像文件的形式保存，每个文件对应一帧实景图像的风格化处理结果。

在绘画化处理子模块中，采用了卷积神经网络对风格转换场景结果进行绘画化处理。具体操作包括对图像进行滤波、调整线条和增强色彩等，以模拟绘画作品的特点。处理后的图像以JPEG格式保存，形成了绘画化艺术场景的最终结果。

请参阅图10，综合艺术渲染模块包括作品融合子模块、效果调整子模块、最终呈现子模块；

作品融合子模块基于艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用特征点检测算法在差异化图像中识别关键点，通过匹配特征点实现图像间的空间对齐，接着运用多分辨率融合技术，构建图像的拉普拉斯金字塔捕捉多尺度的细节并结合金字塔层次，生成艺术作品融合效果图；

效果调整子模块基于艺术作品融合效果图，运用自动白平衡算法调整图像色彩，通过分析图像中的光源色温和颜色分布自动校正色彩偏差，同时采用动态范围渲染和局部直方图均衡化技术增强图像对比度，通过扩展图像中的亮度范围和调整局部区域的亮度分布，生成效果优化后的艺术图；

最终呈现子模块基于效果优化后的艺术图，利用边缘增强算法识别图像中的边缘区域并增强对比度突出细节，同时应用基于深度学习的纹理合成技术对图像纹理进行重构，通过分析和模仿图像中纹理样式生成新的纹理，生成最终艺术作品。

在作品融合子模块中，通过特征点检测算法在差异化图像中识别关键点，实现了图像间的空间对齐。数据格式涉及差异化图像的像素数据以及特征点的坐标信息。算法主要基于特征点检测和匹配，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）算法，识别并匹配关键点，以实现图像的对齐。接着运用多分辨率融合技术，构建图像的拉普拉斯金字塔，捕捉多尺度的细节，并结合金字塔层次，生成艺术作品融合效果图，此过程中，算法通过不同尺度下的图像分解和融合，保留了图像的细节，并实现了艺术作品融合效果图的生成。

在效果调整子模块中，基于艺术作品融合效果图，运用自动白平衡算法调整图像色彩。数据格式为艺术作品融合效果图的像素数据。算法主要依赖图像分析和色彩校正技术，通过分析光源色温和颜色分布，自动校正色彩偏差。同时采用动态范围渲染和局部直方图均衡化技术，增强图像对比度，此过程中，算法扩展了图像的亮度范围并调整了局部区域的亮度分布，生成了效果优化后的艺术图。

最终呈现子模块中，基于效果优化后的艺术图，利用边缘增强算法识别图像中的边缘区域并增强对比度，应用深度学习的纹理合成技术对图像纹理进行重构。数据格式为效果优化后的艺术图像数据。算法结合边缘检测和增强，突出图像细节。同时，通过深度学习的纹理合成技术，分析并模仿图像中的纹理样式，生成新的纹理，生成最终艺术作品，此过程中，算法通过边缘增强和纹理重构提升了图像的视觉效果，突出了细节和纹理特征。

在作品融合子模块中，针对两张艺术风格场景和动态笔触样式库的输出图像，采用SIFT算法识别关键点，并通过特征匹配实现了图像间的空间对齐。随后，利用多分辨率融合技术，构建了拉普拉斯金字塔，捕捉了多尺度的细节，并将多层金字塔融合，生成了艺术作品融合效果图。

在效果调整子模块中，针对融合效果图，运用自动白平衡算法校正了色彩偏差，并采用动态范围渲染技术增强了图像对比度，此过程中，数据项包括融合效果图像的像素数据和颜色分布信息，模拟数值针对不同区域的色彩偏移和对比度调整。

在最终呈现子模块中，利用边缘增强算法突出了图像细节，并应用深度学习的纹理合成技术对图像纹理进行了重构。通过分析边缘和纹理样式，模拟生成了新的纹理，最终生成了艺术作品的最终呈现。这个过程中的数据项包括经过调整后的艺术图像数据和重构后的纹理信息。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述系统包括艺术风格解析模块、构图智能优化模块、3D环境模拟模块、动态笔触创新模块、纹理与材质合成模块、视觉创意引擎模块、实景转换艺术模块、综合艺术渲染模块；

所述艺术风格解析模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络分析艺术风格和时期特征，进行特征提取和风格识别，生成风格特征分析结果；

所述构图智能优化模块基于风格特征分析结果，采用图像识别和支持向量机方法分析构图模式，进行视觉平衡和色彩布局优化，生成构图优化方案；

所述3D环境模拟模块利用构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法和3D建模技术模拟实际环境效果，进行环境布局和光影效果设置，生成虚拟3D环境；

所述动态笔触创新模块结合虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络模型和动态效果生成技术模拟个性化笔触，进行笔触风格分析和效果生成，生成动态笔触样式库；

所述纹理与材质合成模块借助动态笔触样式库中的个性化风格配置，采用变分自编码器和纹理合成技术建立新的纹理效果，进行纹理设计和材料模拟，生成纹理材料库；

所述视觉创意引擎模块结合纹理材料库中的材料效果，采用数据聚类分析和创意推荐算法分析艺术趋势，进行灵感提取和创意项，生成视觉创意方案；

所述实景转换艺术模块基于视觉创意方案中的创意项，采用图像风格转换和计算机视觉技术处理实景视频，进行场景风格化和绘画化处理，生成艺术风格场景；

所述综合艺术渲染模块综合艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用渲染算法和图像合成技术，进行作品融合和效果调整，生成最终艺术作品。

2.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述风格特征分析结果包括风格识别结果、时代特征分析和视觉元素摘要，所述构图优化方案包括视觉平衡方案、色彩布局策略和构图布局选项，所述虚拟3D环境包括模拟光影效果、环境布局设计和3D对象建模，所述动态笔触样式库包括风格目标笔触模式、动态效果调整选项和个性化风格配置，所述纹理材料库包括抽象纹理选项、模拟材料效果和纹理细节调整工具，所述视觉创意项包括灵感提取结果、趋势分析结果和创意项列表，所述艺术风格场景包括场景风格化结果、风格转换效果和绘画化处理细节，所述最终艺术作品包括合成艺术元素、效果调整记录和最终成品。

3.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述艺术风格解析模块包括风格特征分析子模块、时期识别子模块、作品解读子模块；

所述风格特征分析子模块基于艺术作品库，采用卷积神经网络算法，对艺术作品的图像进行分析，并对图像的多层次特征进行提取，从基础纹理、色彩特征到形状和图案，生成风格特征识别结果；

所述时期识别子模块基于风格特征识别结果，采用时间序列分析方法，对艺术作品中的风格演变进行时间线追踪，并运用自回归模型和移动平均模型分析艺术风格随时间的变化趋势，选定艺术作品的创作时期，生成时期背景分析结果；

所述作品解读子模块基于时期背景分析结果，采用自然语言处理技术，将艺术作品的视觉信息转化为文本描述，通过文本挖掘和情感分析技术提取作品的主题和含义，生成作品主题解读结果。

4.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述构图智能优化模块包括视觉平衡子模块、色彩布局子模块、构图方案子模块；

所述视觉平衡子模块基于风格特征分析结果，采用图像处理算法对艺术作品的视觉元素进行分析，通过图像中多元素的定位和权重计算，以及视觉重心的确定，评估视觉元素在画面中的分布均衡性，生成视觉平衡分析结果；

所述色彩布局子模块基于视觉平衡分析结果，运用色彩分析方法和支持向量机算法对作品的色彩布局进行分析，同时对画面中的色彩分布、色彩饱和度和对比度进行计算和评估，优化色彩组合和整体视觉效果，生成色彩布局优化结果；

所述构图方案子模块基于色彩布局优化结果，结合所述视觉平衡分析结果，采用空间组合技术制定构图优化策略，并对画面元素进行重新排列和调整，对视觉焦点和构图线条进行优化，生成构图优化方案。

5.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述3D环境模拟模块包括光影模拟子模块、环境设置子模块、3D渲染子模块；

所述光影模拟子模块基于构图优化方案中的色彩布局策略，采用光线追踪算法模拟自然和人造光源的交互效果，分析光线在差异化材质和表面反射和折射，同时处理阴影的渲染，生成光影效果模拟结果；

所述环境设置子模块基于光影效果模拟结果，运用3D建模技术对虚拟环境中的对象进行构建，通过场景中对象的几何构造、材质属性和空间布局，同时调整纹理和光照，生成虚拟环境布局结果；

所述3D渲染子模块基于虚拟环境布局结果，采用3D渲染技术将光影效果和环境布局综合，对场景进行渲染，处理光线计算、纹理映射和视觉效果优化，生成虚拟3D环境。

6.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述动态笔触创新模块包括笔触风格分析子模块、效果生成子模块、个性化调整子模块；

所述笔触风格分析子模块基于虚拟3D环境中的光影效果，采用循环神经网络对艺术家过往作品的笔触风格进行分析，分析并处理线条的流畅性、压力变化和速度，以及在差异化光影下的表现，生成笔触风格分析结果；

所述效果生成子模块基于笔触风格分析结果，运用动态效果生成技术调整笔触特性，并对笔触的流动性和细节进行模拟，生成模拟笔触效果报告；

所述个性化调整子模块基于模拟笔触效果报告，提供个性化调整选项，通过调整笔触的宽度、透明度和颜色，匹配差异化艺术创作需求和风格，生成动态笔触样式库。

7.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述纹理与材质合成模块包括抽象纹理生成子模块、材料模拟子模块、纹理细化子模块；

所述抽象纹理生成子模块基于动态笔触样式库中的个性化风格配置，运用变分自编码器技术，处理和转换艺术风格的纹理，通过调整和优化编码器的参数来分析纹理的新变体，生成抽象纹理效果报告；

所述材料模拟子模块基于抽象纹理效果报告，采用光线跟踪渲染技术模拟多种材质的特性，模拟光线与物体表面的相互作用，同时应用基于物理学的光学模型对材料的反射、折射和吸收特性进行仿真，生成材料特性模拟结果；

所述纹理细化子模块基于材料特性模拟结果，运用纹理合成技术细化纹理结构，结合样本基纹理合成、过程纹理合成方法，分析原始纹理样本并重复其模式和质感，在合成过程中动态调整纹理属性，生成纹理材料库。

8.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述视觉创意引擎模块包括灵感提取子模块、趋势分析子模块、创意方案子模块；

所述灵感提取子模块基于纹理材料库中的材料效果，使用数据聚类分析技术对艺术作品和设计趋势进行分析，通过分析艺术作品数据，识别隐藏的创新视觉元素和风格特征，生成创新灵感提取结果；

所述趋势分析子模块基于创新灵感提取结果，应用创意推荐算法分析艺术市场和流行趋势，捕捉艺术界的新兴趋势和流行元素，分析对未来时间段内艺术创作产生的影响，生成艺术趋势分析结果；

所述创意方案子模块基于艺术趋势分析结果，运用数据挖掘和机器学习中的关联规则学习算法，利用关联规则将新兴艺术元素与现有趋势相结合，应用在创意设计过程中，生成视觉创意方案。

9.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述实景转换艺术模块包括场景捕捉子模块、风格转换子模块、绘画化处理子模块；

所述场景捕捉子模块基于视觉创意方案中的创意项，使用计算机视觉技术对实景视频进行捕捉，包括对视频中的每个场景进行分析，从光照条件到物体布局，生成场景结构捕捉结果；

所述风格转换子模块基于场景结构捕捉结果，利用图像风格转换技术对捕捉到的场景进行艺术风格化处理，通过将实景的颜色、纹理和光影效果转化为目标的艺术风格，生成风格转换场景结果；

所述绘画化处理子模块基于风格转换场景结果，应用绘画化处理技术，将转换后的场景处理成绘画风格，对场景中的线条、色彩和纹理进行调整，模拟绘画作品的特点，生成绘画版艺术场景。

10.根据权利要求1所述的数字艺术创作辅助系统，其特征在于：所述综合艺术渲染模块包括作品融合子模块、效果调整子模块、最终呈现子模块；

所述作品融合子模块基于艺术风格场景和动态笔触样式库的输出，采用特征点检测算法在差异化图像中识别关键点，通过匹配特征点实现图像间的空间对齐，接着运用多分辨率融合技术，构建图像的拉普拉斯金字塔捕捉多尺度的细节并结合金字塔层次，生成艺术作品融合效果图；

所述效果调整子模块基于艺术作品融合效果图，运用自动白平衡算法调整图像色彩，通过分析图像中的光源色温和颜色分布自动校正色彩偏差，同时采用动态范围渲染和局部直方图均衡化技术增强图像对比度，通过扩展图像中的亮度范围和调整局部区域的亮度分布，生成效果优化后的艺术图；

所述最终呈现子模块基于效果优化后的艺术图，利用边缘增强算法识别图像中的边缘区域并增强对比度突出细节，同时应用基于深度学习的纹理合成技术对图像纹理进行重构，通过分析和模仿图像中纹理样式生成新的纹理，生成最终艺术作品。