[发明专利]图像生成模型的训练方法、生成方法、装置及设备

说明书

本申请实施例提供了一种图像生成模型的训练方法、生成方法、装置及设备，涉及机器学习和图像处理技术领域。所述方法包括：训练得到第一变换模型，第一变换模型用于基于第一噪声样本生成第一训练图像，第一训练图像为第一类风格的图像；基于第一变换模型，训练得到重构模型；训练得到第二变换模型，第二变换模型用于基于第二噪声样本生成第二训练图像，第二训练图像为第二类风格的图像；将第一变换模型与第二变换模型进行嫁接，生成嫁接后的变换模型；基于重构模型和嫁接后的变换模型，生成图像生成模型，图像生成模型用于将第一类风格的待变换图像，变换为第二类风格的目标图像。采用本申请实施例提供的技术方案，能够降低模型训练的时间成本。

技术领域

本申请实施例涉及机器学习和图像处理技术领域，特别涉及一种图像生成模型的训练方法、生成方法、装置及设备。

背景技术

目前，机器学习技术越来越广泛地应用于图像处理技术领域，例如，基于机器学习技术变换图像的风格。

在相关技术中，先采集大量的训练样本对，每一训练样本对包括真实人脸图像与对应的人脸漫画图像；再采用大量的训练样本对，直接对学习模型进行大量的迭代训练，训练完成的学习模型即为图像生成模型。

在上述相关技术中，通过图像生成模型生成的人脸漫画图像，既要保持人脸特征，又要具有较为强烈的漫画风格，因而需要采用大量的训练样本进行大量的迭代训练，模型训练的时间成本较高。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像生成模型的训练方法、生成方法、装置及设备，能够降低模型训练的时间成本。所述技术方案如下：

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像生成模型的训练方法，所述方法包括：

训练得到第一变换模型，所述第一变换模型用于基于第一噪声样本生成第一训练图像，所述第一训练图像为第一类风格的图像；

基于所述第一变换模型，训练得到重构模型，所述重构模型用于将原始图像样本映射为所述原始图像样本对应的隐变量；

训练得到第二变换模型，所述第二变换模型用于基于第二噪声样本生成第二训练图像，所述第二训练图像为第二类风格的图像；

将所述第一变换模型与所述第二变换模型进行嫁接，生成嫁接后的变换模型；

基于所述重构模型和所述嫁接后的变换模型，生成图像生成模型，所述图像生成模型用于将所述第一类风格的待变换图像，变换为所述第二类风格的目标图像。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像生成方法，所述方法包括：

将第一类风格的待变换图像输入重构模型，生成所述待变换图像对应的隐变量；

基于所述待变换图像对应的隐变量，采用嫁接后的变换模型生成所述待变换图像对应的目标图像，所述目标图像为第二类风格的图像；

其中，所述嫁接后的变换模型是通过将第一变换模型与第二变换模型进行嫁接生成的模型；所述第一变换模型用于基于第一噪声样本生成所述第一类风格的图像；所述第二变换模型用于基于第二噪声样本生成所述第二类风格的图像。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像生成模型的训练装置，所述装置包括：

模型训练模块，用于训练得到第一变换模型，所述第一变换模型用于基于第一噪声样本生成第一训练图像，所述第一训练图像为第一类风格的图像；

所述模型训练模块，还用于基于所述第一变换模型，训练得到重构模型，所述重构模型用于将原始图像样本映射为所述原始图像样本对应的隐变量；

所述模型训练模块，还用于训练得到第二变换模型，所述第二变换模型用于基于第二噪声样本生成第二训练图像，所述第二训练图像为第二类风格的图像；