[发明专利]用于生成配对图像的方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202011286919.3 | 申请日: | 2020-11-17 |
公开(公告)号: | CN112464009A | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 徐志敏;龚震霆 | 申请(专利权)人: | 百度(中国)有限公司 |
主分类号: | G06F16/58 | 分类号: | G06F16/58;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 200041 上海市浦东新区张*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 生成 配对 图像 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种用于生成配对图像的方法,包括:
获取用户传入的待配对图像和配对性别倾向信息;
利用预设风格迁移模型生成与所述待配对图像对应的候选图像;
将与所述待配对图像的风格差异小于预设程度的候选图像确定为风格相似图像;
根据所述配对性别倾向信息确定目标性别倾向,并将与所述目标性别倾向一致的风格相似图像确定为配对图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,得到所述预设风格迁移模型的过程包括:
分别获取不同风格的样本图像集;
将任意风格的一个样本图像集作为输入、与输入的风格不同的另一样本图像集作为输出,对原始神经网络进行训练,得到所述风格迁移模型;其中,所述原始神经网络包括生成对抗神经网络、卷积神经网络、残差神经网络中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述将与所述待配对图像的风格差异小于预设程度的候选图像确定为风格相似图像,包括:
分别计算每张候选图像与所述待配对图像的相似度值;
将所述相似度值大于预设阈值的候选图像确定为所述风格相似图像。
4.根据权利要求1-3所述的方法,其中,所述根据所述配对性别倾向信息确定目标性别倾向,包括:
响应于所述配对性别倾向为同性配对,将与所述待配对图像的性别倾向相同的性别倾向确定为所述目标性别倾向。
5.根据权利要求1-3所述的方法,其中,所述根据所述配对性别倾向信息确定目标性别倾向,包括:
响应于所述配对性别倾向为异性配对,将与所述待配对图像的性别倾向相反的性别倾向确定为所述目标性别倾向。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:
将所述配对图像输出为情侣配对图像。
7.根据权利要求5所述的方法,还包括:
响应于所述待配对图像中包含有角色头像,将包含有角色头像的配对图像输出为情侣配对头像。
8.一种用于生成配对图像的装置,包括:
待配对图像获取单元,被配置成获取用户传入的待配对图像和配对性别倾向信息;
候选图像生成单元,被配置成利用预设风格迁移模型生成与所述待配对图像对应的候选图像;
候选图像筛选单元,被配置成将与所述待配对图像的风格差异小于预设程度的候选图像确定为风格相似图像;
配对图像确定单元,被配置成根据所述配对性别倾向信息确定目标性别倾向,并将与所述目标性别倾向一致的风格相似图像确定为配对图像。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述候选图像生成单元中包括:
样本获取子单元,被配置成分别获取不同风格的样本图像集;
模型训练子单元,被配置成将任意风格的一个样本图像集作为输入、与输入的风格不同的另一样本图像集作为输出,对原始神经网络进行训练,得到所述风格迁移模型;其中,所述原始神经网络包括生成对抗神经网络、卷积神经网络、残差神经网络中的至少一种。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述候选图像筛选单元包括:
相似度计算子单元,被配置成分别计算每张候选图像与所述待配对图像的相似度值;
相似度比较子单元,被配置成将所述相似度值大于预设阈值的候选图像确定为所述风格相似图像。
11.根据权利要求8-10中任一项所述的装置,其中,所述配对图像确定单元进一步被配置成:
响应于所述配对性别倾向为同性配对,将与所述待配对图像的性别倾向相同的性别倾向确定为所述目标性别倾向。
12.根据权利要求8-10中任一项所述的装置,其中,所述配对图像确定单元进一步被配置成:
响应于所述配对性别倾向为异性配对,将与所述待配对图像的性别倾向相反的性别倾向确定为所述目标性别倾向。
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