[发明专利]一种图像生成方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 201710838757.1 申请日: 2017-09-18
公开(公告)号: CN109523493A 公开(公告)日: 2019-03-26
发明(设计)人: 姚莹;程战战;钮毅;罗兵华 申请(专利权)人: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 马敬;项京
地址: 310051 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 目标图像 样本图像 内容编码 编码信息 目标内容 图像内容 图像生成 生成器 图像 合成 装置及电子设备 信息生成 信息训练 需求内容 噪声信息 对抗 网络 涵盖 应用
【权利要求书】:

1.一种图像生成方法,其特征在于,所述方法包括:

获得目标图像内容,其中,所述目标图像内容为待生成的目标图像对应的需求内容;

对所述目标图像内容进行编码,得到所述目标图像对应的目标内容编码信息;

将第一噪声信息和所述目标内容编码信息输入预先训练的生成对抗网络中的生成器,生成所述目标图像;其中,所述生成对抗网络是根据各样本图像、各合成图像以及所述各样本图像对应的第一内容编码信息训练得到的,所述第一内容编码信息是对所述各样本图像的图像内容进行编码得到的,所述各合成图像是所述生成器根据所述各样本图像对应的第一内容编码信息生成的,所述各样本图像所涵盖的图像内容中包括所述目标图像内容。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述目标图像内容进行编码,得到所述目标图像对应的目标内容编码信息的步骤,包括:

对所述目标图像内容进行独热编码,得到所述目标图像对应的目标内容编码信息。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成对抗网络的训练过程包括:

获取样本图像,对所述样本图像的第一图像内容进行编码,得到所述第一内容编码信息;

将第二噪声信息和所述第一内容编码信息输入所述生成器,生成第一合成图像;将第一输入、第二输入、第三输入作为所述生成对抗网络中的判别器的训练样本,输入所述判别器,获得所述判别器分别对所述第一输入、所述第二输入、所述第三输入的第一真实度评分,根据所述第一真实度评分,调整所述判别器的网络参数,得到更新后的判别器;其中,所述第一输入为所述样本图像与所述第一内容编码信息,所述第二输入为所述样本图像与不同于所述第一内容编码信息的第二内容编码信息,所述第三输入为所述第一合成图像与所述第一内容编码信息;

将第三噪声信息和所述第一内容编码信息输入所述生成器,生成第二合成图像;将第四输入作为所述生成器的训练样本,输入所述更新后的判别器,获得所述更新后的判别器对所述第四输入的第二真实度评分;其中,所述第四输入为所述第二合成图像与所述第一内容编码信息;

判断所述第二真实度评分是否大于预设阈值,如果是,结束训练得到所述生成对抗网络,如果否,根据所述第二真实度评分,调整所述生成器的网络参数,得到更新后的生成器,再返回执行所述获取样本图像,对所述样本图像的第一图像内容进行编码,得到所述第一内容编码信息的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第一真实度评分,调整所述判别器的网络参数的步骤,包括:

根据所述第一真实度评分,计算所述判别器的损失函数;

根据所述判别器的损失函数,调整所述判别器的网络参数;

根据所述第二真实度评分,调整所述生成器的网络参数的步骤,包括:

根据所述第二真实度评分,计算所述生成器的损失函数;

根据所述生成器的损失函数,调整所述生成器的网络参数。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述第一真实度评分,计算所述判别器的损失函数的步骤,包括:

根据以下计算公式,计算所述判别器的损失函数lossD

lossD=-D(x,h)+(D(x,h′)+D(x′,h))/2;

根据所述第二真实度评分,计算所述生成器的损失函数的步骤,包括:

根据以下计算公式,计算所述生成器的损失函数lossG

lossG=-D(x″,h);

其中,x表示所述样本图像,x′表示所述第一合成图像,h表示所述第一内容编码信息,h′表示所述第二内容编码信息,D(x,h)表示所述第一输入对应的真实度评分,D(x,h′)表示所述第二输入对应的真实度评分,D(x′,h)表示所述第三输入对应的真实度评分,x″表示所述第二合成图像,D(x″,h)表示所述第四输入对应的真实度评分。

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