[发明专利]图片生成方法及装置

说明书

提供一种图片生成方法及装置。该图片生成方法包括：接收用户输入的包括绘制对象的轮廓的草图；将所述草图输入图片生成模型；将所述图片生成模型的输出结果作为与所述草图相应的图片，从而实现基于用户输入的草图来生成图片。

技术领域

本公开涉及图片处理技术领域。更具体地，本公开涉及一种基于用户输入的草图的图片生成方法及装置。

背景技术

目前现有的图片生成技术只能对输入的信息完整的图片进行风格转化，例如，老照片翻新、或新照片做旧等风格转换，或者，对输入的信信息完整的图片进行裁剪、缩放、合成等。

以手机为例，用户在使用手机的过程中，有时候需要将所想的对象或者画面等在屏幕上显示出来，以展示给其他人。此时，由于不存在信息完整的图片，并且缺乏绘画基础的用户很难在手机屏幕上手动(例如，使用笔)画出效果令人满意的图片，可能只是能简单的勾勒出物体的形状和外形。因此，用户不能输入信息完整的图片，从而不能使用现有技术将用户所想的对象或者画面生成为图片。

发明内容

本公开的示例性实施例在于提供一种图片生成方法及装置，以根据用户绘制的简单草图生成图片。

根据本公开的示例性实施例，提供一种图片生成方法，包括：接收用户输入的包括绘制对象的轮廓的草图；将所述草图输入图片生成模型；将所述图片生成模型的输出结果作为与所述草图相应的图片。

可选地，在接收用户输入的包括绘制对象的轮廓的草图之前，所述图片生成方法还可包括：获取所述多个样本图片；利用所述多个样本图片训练所述图片生成模型，其中，所述图片生成模型包括生成式对抗网络模型，所述生成式对抗网络模型包括：生成网络模型、用于对所述生成网络模型的生成结果进行判定的判断网络模型。

可选地，利用所述多个样本图片训练所述图片生成模型的步骤可包括：对所述多个样本图片中的每个样本图片进行边缘提取；利用提取到的边缘线条图训练所述生成式对抗网络模型。

可选地，对所述多个样本图片中的每个样本图片进行边缘提取的步骤包括：通过卷积神经网络对所述多个样本图片中的每个样本图片进行特征提取；对提取到的特征通过反卷积神经网络生成所述多个样本图片中的每个样本图片的边缘线条图。

可选地，将所述图片生成模型的输出结果作为与所述草图相应的图片的步骤可包括：将所述图片生成模型输出的多张不同风格的图片作为与所述草图相对应的图片，或者，根据用户预先输入的图片风格，从所述图片生成模型中输出与用户预先输入的图片风格相匹配的图片作为与所述草图相对应的图片。

根据本公开的示例性实施例，提供一种图片生成装置，包括：草图接收单元，被配置为接收用户输入的包括绘制对象的轮廓的草图；输入单元，被配置为将所述草图输入图片生成模型；和图片生成单元，被配置为将所述图片生成模型的输出结果作为与所述草图相应的图片草图接收单元。

可选地，所述图片生成装置还可包括：样本获取单元，被配置为获取所述多个样本图片；和模型训练单元，被配置为利用所述多个样本图片训练所述图片生成模型，其中，所述图片生成模型包括生成式对抗网络模型，所述生成式对抗网络模型包括：生成网络模型、用于对所述生成网络模型的生成结果进行判定的判断网络模型。

可选地，模型训练单元可被配置为：对所述多个样本图片中的每个样本图片进行边缘提取；利用提取到的边缘线条图训练所述生成式对抗网络模型。

可选地，模型训练单元还可被配置为：通过卷积神经网络对所述多个样本图片中的每个样本图片进行特征提取；对提取到的特征通过反卷积神经网络生成所述多个样本图片中的每个样本图片的边缘线条图。

可选地，图片生成单元可被配置为：将所述图片生成模型输出的多张不同风格的图片作为与所述草图相对应的图片，或者，根据用户预先输入的图片风格，从所述图片生成模型中输出与用户预先输入的图片风格相匹配的图片作为与所述草图相对应的图片。