传统纹样是人类的文化结晶,是一个民族、一个国家的文化的重要组成部分。如何基于传统的纹样,为现代设计提供素材,让传统与时尚相结合,来发扬和保护传统文化是当前亟需解决的问题。本文在传统纹样的基础上提出了基于规则的几何纹样生成算法以及基于语义的传统纹样生成算法,既保留了传统纹样特点,又实现了传统纹样多样化生成。传统纹样生成系统的研发,也能够方便快捷的为中华文化素材库源源不断的生成纹样素材。研究内容和创新点主要包括:（1）生成组成结构较为简单、对称性强、规律性强的传统几何纹样。本文从数学几何的角度出发,解构纹样基本组成元素,分析纹样生成规律,总结相应数学公式,实现参数化生成算法。通过调整可选的输入参数,能够生成具有相似风格,但具有不同属性的同类纹样。在几何纹样规则生成中,选择了一种中国传统纹样——龟背纹,一种国外典型纹样——Kolam纹样。采用数学几何分析和参数化的方式提出了龟背纹的生成算法;借助于前人的分类方法,使用矩阵规则的方式实现了 Kolam纹样的生成算法。（2）对于组成复杂、难以发现生成规律的其他类型纹样,不太适合使用与生成几何纹样一样的方式来进行分析和总结方法。为了解决该问题,本文使用近年来研究较为热门的生成对抗网络模型完成纹样的生成,以pix2pixHD的基本网络结构为基础。结合self-attention与SPADE中的spatial adaptive归一化层,提出了新的残差块结构,实现了特征权重的再分配以及避免了归一化过程中的语义丢失问题。另一方面,为了改善生成图像内部结构失真的问题,本文新增了边缘一致性损失,用来计算生成图像与原图像的边缘损失,指导图像的生成。实验结果表明,本文提出的方法在一定程度上提高了图像生成的质量。本文同时也在Accu、FID和MIoU等客观评价指标上进行了综合比较。（3）设计并实现了传统纹样生成系统,以规则生成和语义生成算法为核心。系统能够支持以参数的方式,快速生成同种类传统几何纹样,也能够以绘制语义掩膜的方式,生成传统纹样图像,为用户提供素材创作的基础。提供了图片的线上保存与下载功能,与微信小程序完成用户映射关联后,能够在关联的微信小程序中实现素材的二次创作。