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[发明专利]图像生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310915103.X在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取图像生成模型的训练样本集，训练样本集中包括至少一个图文对，每个图文对中包括具有匹配关系的一张原始图像、原始图像对应的描述文本以及原始图像对应的至少一条编辑文本；通过图像生成模型根据原始图像和原始图像对应的编辑文本，生成原始图像对应的编辑后图像；根据原始图像、编辑后图像、描述文本以及编辑文本，确定图像生成模型的第一损失函数值，第一损失函数值用于评估图像生成模型的图像生成效果；根据第一损失函数值对图像生成模型的参数进行调整，得到训练后的图像生成模型。上述方法提升了生成的编辑后图像的准确度。
图像生成模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310399152.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取提示语，其中，提示语用于描述目标题材；获取用于描述目标题材的多个生成图像，其中，生成图像是基于提示语生成的；确定提示语分别与素材库中的多个素材图像之间的跨模态相似度；基于跨模态相似度从多个素材图像中筛选出多个相关图像；基于相关图像确定多个生成图像的多维度评价指标；基于多维度评价指标从多个生成图像中筛选出目标图像，其中，目标图像用于作为提示语的配图。通过本申请，能够在文生图场景中对图像生成效果进行自我评价和监督，从而提高提示语与生成图像的匹配度。
图像处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310921195.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备、计算机程序产品及计算机可读存储介质；方法包括：获取训练任务对应的目标图像领域的样本集合；基于每个样本原始图像以及每个样本原始图像对应的样本编辑文本，调用图像处理模型进行图像编辑处理，得到每个样本原始图像的编辑后图像，其中，编辑后图像是根据样本编辑文本对应的编辑指令编辑得到的；确定每个编辑后图像的质量参数；根据质量参数选择多个编辑后图像，以作为样本编辑后图像；基于每个样本编辑后图像、每个样本编辑后图像对应的样本原始图像和样本编辑文本，训练图像处理模型。通过本申请，能够提升目标图像领域的图像生成处理的准确度。
图像处理模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像渲染方法、装置、设备及存储介质-CN202310923451.1在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像渲染方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取多个训练样本，训练样本包括样本原始图像、渲染文本、随机噪声图像，以及样本原始图像对应的全0图像和样本渲染图像；对于各个训练样本，获取样本原始图像和样本渲染图像之间的噪声识别结果；通过图像编辑模型根据样本原始图像、渲染文本、随机噪声图像、全0图像和样本渲染图像，生成训练样本对应的预测渲染图像；根据噪声识别结果，对样本渲染图像、样本原始图像和预测渲染图像进行处理，得到样本原始图像对应的训练损失；根据各个训练样本分别对应的训练损失，对图像编辑模型的参数进行调整。本申请能够提高图像编辑模型的图像渲染准确性。
图像渲染方法装置设备存储介质

[发明专利]对象识别模型的更新方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202211678065.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提供了一种对象识别模型的更新方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能技术；方法包括：获取对象识别模型，该对象识别模型基于各对象识别任务的训练样本集训练得到；获取对象识别模型的类别中心参数；获取新对象识别任务的目标训练样本集；基于各训练样本集中各图像样本的样本特征、以及目标训练样本集中各图像样本的样本特征，确定目标类别中心参数；将对象识别模型的类别中心参数更新为目标类别中心参数，得到目标对象识别模型，该目标对象识别模型用于基于目标类别中心参数，识别待识别对象所归属的目标类别；通过本申请，能够提高为对象识别模型增加新对象识别任务的识别能力的实现效率，保证对象识别模型的识别效果。
对象识别模型更新方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种视频分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202210345887.2在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种视频分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质；本申请实施例可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车载等各种场景，涉及人工智能技术；该方法包括：针对待分类视频的视频帧进行图像维度的特征抽取，得到待分类视频的视频帧所对应的图像特征；对图像特征进行自注意力处理，得到图像特征对应的注意力权重；采用注意力权重对图像特征进行特征加权处理，得到加权特征，并基于对加权特征进行整体特征和差异特征的提取，确定待分类视频所对应的视频特征；通过对视频特征进行识别，确定待分类视频所对应的视频类别。通过本申请，能够提高视频分类的准确度。
一种视频分类方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]图像生成模型的处理方法、装置、设备和存储介质-CN202311198245.5在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像生成模型的处理方法、装置、设备和存储介质。该方法涉及人工智能技术，方法包括：获取输入图像，输入图像是属于目标类别的实例图像；根据目标类别进行图像检索，得到多个检索图像；基于图像语义对多个检索图像进行聚类，得到多个聚类簇；基于图像相似度从多个检索图像中筛选出输入图像的相似图像；从各聚类簇中选取图像，作为本次训练的类别相关正则化图像，从相似图像中选取图像，作为本次训练的实例相关正则化图像；根据类别相关正则化图像、实例相关正则化图像以及各自的图像描述文本，对预训练的图像生成模型进行微调训练，得到微调训练好的图像生成模型。这样，能够提升图像生成效果。
图像生成模型处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210282147.9在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本申请关于一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：基于目标检索精度对查询图像的图像特征进行n阶二值量化，获得查询图像的n阶量化特征；基于所述查询图像的n阶量化特征，在目标检索数据库中进行检索，获得至少一个目标图像；所述目标检索数据库是基于至少两个图像的n阶量化特征构建的检索数据库。上述方案对于不同的检索精度需求，使用不同阶数的量化特征进行检索，从而达到了同时满足不同检索精度需求的目的，提高了图像检索系统的检索效果。
图像处理方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]数据检索方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210257991.6在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据检索方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取待检索数据和数据集合；提取待检索数据的第一哈希特征，其中包括至少一级残差哈希特征；提取数据集合中数据的第二哈希特征，其中包括至少一级残差哈希特征。在进行数据检索的过程中，针对待检索数据和数据集合中的数据都提取了一级哈希特征和至少一级残差哈希特征，并在数据检索时，使用至少一级残差哈希特征作为检索过程的特征表示，从而提高了数据检索的精确度。
数据检索方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]图像生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310969506.2有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取至少一个图文对，每个图文对中包括具有匹配关系的一张原始图像、原始图像对应的编辑文本和固定文本；根据原始图像得到固定文本的调整后文本表征，固定文本的调整后文本表征与原始图像的内容有关；根据原始图像和固定文本的调整后文本表征，对图像生成模型的参数进行调整，得到调整后的图像生成模型；其中，调整后的图像生成模型学习了固定文本所描述的不发生变化的图像内容；通过调整后的图像生成模型根据原始图像、编辑文本以及固定文本的调整后文本表征，生成原始图像对应的编辑后图像。上述方法提升了生成的编辑后图像的准确度。
图像生成方法装置设备存储介质

[发明专利]图像生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310812476.4有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取图像生成模型的训练样本集，训练样本集中包括至少一个图文对；通过表征提取模块生成人物名称对应的人物表征；通过扩散模型的前向过程，生成随机噪声图像对应的隐空间表征；通过扩散模型的后向过程和旁路模块，根据人物表征和隐空间表征，生成人物名称对应的预测图像；根据预测图像和人物图像之间的差异，对表征提取模块和旁路模块的参数进行调整，得到训练后的图像生成模型。本申请通过对表征提取模块和旁路模块进行训练，避免对经过预训练的扩散模型再次进行训练而导致模型产生过拟合的问题，提升了模型生成的图像质量。
图像生成模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种低背景、高信号强度的2-吡咯烷酮生物传感器及应用-CN202310068615.7在审
发明人：郭卉;曹利红;杨洋;宋亚楠;林恒佳 -专利权人：潍坊亚森生物科技有限公司
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： C12N15/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种低背景、高信号强度的2‑吡咯烷酮生物传感器及应用，属于基因工程技术领域。本发明提供了一种改进的2‑吡咯烷酮的生物传感器，在原有基础上将报告基因mCherry优化为sfGFP，同时对调控因子chnR进行改造，减少了原信号蛋白的泄露表达，增强了该传感器对不同浓度的2‑吡咯烷酮的信号响应的差异性，可更好用于对2‑吡咯烷酮合成相关酶和菌的定向进化。
一种背景信号强度吡咯烷酮生物传感器应用

[发明专利]一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202311033523.1在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法为：获取原始数据集；所述原始数据集包括：一个基础图像和对应的引导语句；采用第一编码网络和第二编码网络，分别提取所述引导语句的原始文本特征和目标文本特征；分别采用对应不同图像调整引导程度的各预设加权方式，对所述原始文本特征和所述目标文本特征进行加权融合，获得相应的文本融合特征；采用目标去噪网络，分别基于获得的各文本融合特征和所述基础图像，对所述基础图像中的图像对象进行动作调整，获得相应的目标图像。这样，能够在多种文本融合特征的影响下，提高图像生成的多样性，并提高了图像生成的准确率和图像生成质量。
一种图像生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310969776.3在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；方法包括：对对象图像进行加噪处理，得到噪声图像编码，并对动作指令文本进行文本编码处理，得到第一动作文本编码；对噪声图像编码进行基于第一动作文本编码的去噪处理，得到第一动作图像，并基于第一动作图像与对象图像之间的误差对第一动作文本编码进行更新处理，得到第二动作文本编码；对第一动作文本编码以及第二动作文本编码进行融合处理，得到融合动作文本编码；对噪声图像编码进行基于融合动作文本编码的去噪处理，得到第二动作图像。通过本申请，能够在保留对象图像的主体内容的同时实现动作编辑。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像重绘模型训练方法、图像重绘方法及装置-CN202310941491.9在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明公开一种图像重绘模型训练方法、图像重绘方法及装置，该方法包括：获取风格模板图和风格描述信息；从风格模板图中分离得到子图像；将子图像的图像描述信息与风格描述信息结合得到图像描述文本，根据子图像和图像描述文本构建图文对；从图文对中选取子图像作为待融合图像；将待融合图像与噪声源图像结合得到待训练风格图像，根据风格描述信息生成网络控制信息；根据网络控制信息，由去噪网络对待训练风格图像进行噪声预测得预测结果；根据预测结果与噪声源图像的损失计算结果，对模型参数进行更新。本发明使得少样本训练也能降低模型训练的过拟合效果，提高图像重绘准确性，可广泛应用于云计算、车联网等与互联网技术相关的其他技术领域。
一种图像模型训练方法装置

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