[发明专利]一种图像生成方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种图像生成方法及装置，方法包括：获得目标图像内容，其中，目标图像内容为待生成的目标图像对应的需求内容；对目标图像内容进行编码，得到目标图像对应的目标内容编码信息；将第一噪声信息和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，生成目标图像；其中，生成对抗网络是根据各样本图像、各合成图像以及各样本图像对应的第一内容编码信息训练得到的，第一内容编码信息是对各样本图像的图像内容进行编码得到的，各合成图像是所述生成器根据各样本图像对应的第一内容编码信息生成的，各样本图像所涵盖的图像内容中包括目标图像内容。应用本发明实施例提供的方案可以准确地生成符合需求的图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像生成方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。

背景技术

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是一种生成式模型(Generative Model)，包含一个生成器和一个判别器，判别器的目的是努力判断原始样本和对抗样本的真假，而生成器的目的是努力生成像原始样本的对抗样本来迷惑判别器。经过训练，生成器生成的对抗样本越来越好，最终目的是生成判别器不能正确识别的对抗样本。

生成对抗网络的训练过程为：利用包含多个原始样本的训练集对生成器和判别器同时进行训练，生成器根据噪声向量生成对抗样本，判别器同时判别原始样本和对抗样本究竟谁真谁假。在训练过程中，不断改进生成器的生成方法，以使得生成器最终生成判别器不能正确识别的对抗样本。其中，噪声信息是根据训练集中原始样本的概率分布进行随机取样得到的噪声向量。在训练完成后，对于训练好的生成器，能把任意一个噪声向量转化成和训练集中原始样本类似的对抗样本。

在图像生成技术中，可以利用训练好的生成对抗网络中的生成器生成与训练集中的样本图像类似的合成图像。然而，现有技术中使用生成对抗网络生成图像时，生成器仅仅根据输入的噪声信息来生成，而在对生成的图像的图像内容有需求时，仅根据噪声信息则难以准确地生成符合需求的图像。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像生成方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，以准确地生成符合需求的图像。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像生成方法，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。

可选的，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。

可选的，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；