我们确实有从描述中预测基本颜色的模型，基本颜色是指红色、蓝色、黑色等。但我想开发一个模型，可以通过描述来吐出 RGB 或 HEX 颜色，例如是，“有光泽和有点暗的黄色”应该给出相同的值。另一个例子是“透明绿色塑料”。这与我输入此文本并更改屏幕上对象的材质的 3D 建模有关。
使用 NLP 从颜色描述中解释 RGB 或 HEX 值
数据挖掘
机器学习
nlp
3d重建
2022-02-24 13:59:00
1个回答
实际上，您想通过 (170,173,11) 翻译“有光泽且有点暗的黄色”。
解决这个问题的一个好方法是使用神经机器翻译模型。
因此，您可以像许多翻译模型一样使用编码器/解码器系统，但输出为 3 位。为了实现这一点，您将需要包含大量文本到颜色转换的训练数据，但如果您涵盖足够多的场景，它们不需要过于详尽。输出序列可以是 3 位 170 173 11。神经机器翻译应该自动适应不同的结果，并做出良好的预测，因为我们与任何语言都有相似的序列结构。
你有很多神经机器翻译代码示例，这里是其中之一：https ://machinelearningmastery.com/develop-neural-machine-translation-system-keras/