基于生成对抗神经网络的表单风格转换方法、装置、设备及介质与流程

本发明属于信息处理，具体涉及一种基于生成对抗神经网络的表单风格转换方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、表单是用于存储数据的数字化介质，其包含有多种组件，用户可以根据自己的需求，设计并生成想要的表单。在现代企业信息系统中，表单广泛用于数据的输入和管理，已成为大型组织中执行业务流程的重要工具。在表单页面中，风格样式设计是表单外观的重要因素。现有表单设计工具大多支持用户手动修改表单风格样式，如修改按钮颜色和背景图案等，但是这通常需要用户有一定的设计知识和闲暇时间，使得存在增加用户操作负担的缺陷。

2、目前，虽然也有一些表单设计工具提供了表单模板供用户选择使用，但是这些模板风格固定，且缺少对用户习惯和设计意图的理解，无法根据用户需求进行个性化修改，使得难以满足用户的多样化个性需求。因此如何根据用户需求自动、快速且准确地将表单转换成符合用户想象和需求的风格结果，并减轻用户的操作负担，是本领域技术人员亟需研究的课题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于生成对抗神经网络的表单风格转换方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用以解决现有表单设计工具所存在增加用户操作负担和无法根据用户需求进行个性化修改，使得难以满足用户的多样化个性需求的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，提供了一种基于生成对抗神经网络的表单风格转换方法，包括：

4、获取具有不同风格的多个表单模板，其中，在所述多个表单模板中的各个表单模板均具有预先标注的至少一个风格标签；

5、应用所述多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，其中，所述表单生成器用于在输入原始表单和至少一个目标风格标签后，生成一个新表单，所述表单鉴别器用于根据具有所述至少一个目标风格标签的目标表单，鉴别所述新表单的真伪；

6、获取用户提供的待转表单和至少一个用户指定风格标签，其中，所述至少一个用户指定风格标签与所述待转表单所具有的至少一个当前风格标签完全不同或部分不同；

7、将所述待转表单作为所述原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为所述至少一个目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单；

8、将所述转后新表单返回给所述用户。

9、基于上述
技术实现要素：
，提供了一种采用表单模板和生成对抗神经网络进行表单风格转换模型训练并应用的新方案，即先应用具有不同风格的多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，然后获取用户提供的待转表单和至少一个用户指定风格标签，并将所述待转表单作为原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单，如此不但可以根据用户需求自动、快速且准确地将表单转换成符合用户想象和需求的风格结果，还可以大大减轻用户的操作负担(即用户仅需上传待转表单和指定目标风格标签)，便于实际应用和推广。

10、在一个可能的设计中，所述至少一个风格标签、所述至少一个目标风格标签、所述至少一个用户指定风格标签或所述至少一个当前风格标签包含有表单页面背景风格标签、表单页面文字风格标签、表单页面控件风格标签和/或表单页面控件排版风格标签。

11、在一个可能的设计中，应用所述多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，包括：

12、从所述多个表单模板中选取各对原始表单与目标表单，其中，所述原始表单为在所述多个表单模板中的第一表单模板，所述目标表单为在所述多个表单模板中的且与所述第一表单模板不同的第二表单模板；

13、将在所述各对原始表单与目标表单中的原始表单以及目标表单所具有的所述至少一个风格标签输入生成对抗神经网络的表单生成器中，以及将该目标表单输入所述生成对抗神经网络的表单鉴别器中，对所述生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，其中，所述表单生成器用于在输入原始表单以及至少一个目标风格标签后，生成一个新表单，所述表单鉴别器用于根据具有所述至少一个目标风格标签的目标表单，鉴别所述新表单的真伪。

14、在一个可能的设计中，应用所述多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，包括：

15、从所述多个表单模板中选取各对原始表单与目标表单，其中，所述原始表单为在所述多个表单模板中的第一表单模板，所述目标表单为在所述多个表单模板中的且与所述第一表单模板不同的第二表单模板；

16、针对所述各对原始表单与目标表单，将对应原始表单和对应目标表单所具有的所述至少一个风格标签输入生成对抗神经网络的表单生成器中，以及将对应目标表单输入所述生成对抗神经网络的表单鉴别器中，对所述生成对抗神经网络进行训练，得到对应的、基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，其中，所述表单生成器用于在输入原始表和至少一个目标风格标签后，生成一个新表单，所述表单鉴别器用于根据具有所述至少一个目标风格标签的目标表单，鉴别所述新表单的真伪。

17、在一个可能的设计中，将所述待转表单作为所述原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为所述至少一个目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单，包括：

18、从所述多个表单模板中查找到具有所述至少一个当前风格标签的某个原始表单和具有所述至少一个用户指定风格标签的某个目标表单；

19、将所述待转表单作为所述原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为所述至少一个目标风格标签，输入在特定表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单，其中，所述特定表单风格转换模型是指与所述某个原始表单和所述某个目标表单对应的所述表单风格转换模型。

20、在一个可能的设计中，将所述转后新表单返回给所述用户，包括：

21、在人机交互界面上为所述用户预览展示所述转后新表单和至少一个可调整风格标签，其中，在所述至少一个可调整风格标签中的各个可调整风格标签均提供有至少两个微调选择项；

22、当检测到所述用户对所述至少一个可调整风格标签进行了微调选择并做出了重新转换决定时，将所述转后新表单作为所述原始表单，以及将所述用户对所述至少一个可调整风格标签的微调选择结果作为所述至少一个目标风格标签，重新输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到新的转后新表单；

23、将所述新的转后新表单返回给所述用户。

24、在一个可能的设计中，在预览展示所述转后新表单和至少一个可调整风格标签之后，所述方法还包括：

25、当检测到所述用户未对所述至少一个可调整风格标签进行了微调选择并做出了一键应用全站决定时，将在所述一键应用全站决定中选定的各个待转表单分别作为所述原始表单，以及将所述转后新表单所具有的至少一个当前风格标签作为所述至少一个目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器中，生成得到与所述各个待转表单一一对应的各个转后新表单，其中，所述转后新表单所具有的至少一个当前风格标签分别与所述各个待转表单的至少一个当前风格标签完全不同或部分不同；

26、将所述各个转后新表单返回给所述用户。

27、第二方面，提供了一种基于生成对抗神经网络的表单风格转换装置，包括有表单模板获取模块、转换模型训练模块、用户需求获取模块、转换模型应用模块和新表单返回模块；

28、所述表单模板获取模块，用于获取具有不同风格的多个表单模板，其中，在所述多个表单模板中的各个表单模板均具有预先标注的至少一个风格标签；

29、所述转换模型训练模块，通信连接所述表单模板获取模块，用于应用所述多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，其中，所述表单生成器用于在输入原始表单和至少一个目标风格标签后，生成一个新表单，所述表单鉴别器用于根据具有所述至少一个目标风格标签的目标表单，鉴别所述新表单的真伪；

30、所述用户需求获取模块，用于获取用户提供的待转表单和至少一个用户指定风格标签，其中，所述至少一个用户指定风格标签与所述待转表单所具有的至少一个当前风格标签完全不同或部分不同；

31、所述转换模型应用模块，分别通信连接所述转换模型训练模块和所述用户需求获取模块，用于将所述待转表单作为所述原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为所述至少一个目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单；

32、所述新表单返回模块，通信连接所述转换模型应用模块，用于将所述转后新表单返回给所述用户。

33、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的表单风格转换方法。

34、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的表单风格转换方法。

35、第五方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的表单风格转换方法。

36、上述方案的有益效果：

37、(1)本发明创造性提供了一种采用表单模板和生成对抗神经网络进行表单风格转换模型训练并应用的新方案，即先应用具有不同风格的多个表单模板，对包括有表单生成器和表单鉴别器的生成对抗神经网络进行训练，得到基于所述生成对抗神经网络的且已完成预训练的表单风格转换模型，然后获取用户提供的待转表单和至少一个用户指定风格标签，并将所述待转表单作为原始表单，以及将所述至少一个用户指定风格标签作为目标风格标签，输入在所述表单风格转换模型中的所述表单生成器，生成得到转后新表单，如此不但可以根据用户需求自动、快速且准确地将表单转换成符合用户想象和需求的风格结果，还可以大大减轻用户的操作负担(即用户仅需上传待转表单和指定目标风格标签)，便于实际应用和推广；

38、(2)还可以实现对转后新表单进行风格预览并微调的目的，以及在用户满意情况下快速进行一键应用全站表单的动作，进一步减轻用户操作负担；

39、(3)还可以针对各对原始表单与目标表单训练得到对应的转换模型，不但可以利于快速完成模型预训练，还可以进一步确保表单风格转换的准确性；

40、(4)还可以根据用户提供的待转表单和指定风格标签来选择当前最适用转换模型进行表格风格转换，进一步确保表单风格转换的准确性。