[发明专利]用于生成头像生成模型的方法和装置有效
| 申请号： | 201910090200.3 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109800730B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 李华夏 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06K9/62;G06V30/19 |
| 代理公司： | 泰和泰律师事务所 51219 | 代理人： | 祝海燕 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例公开了用于生成头像生成模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取预设的训练样本集合；获取预先建立的初始生成对抗网络：利用机器学习方法，将训练样本集合中的训练样本包括的样本向量作为生成网络的输入，将生成网络输出的头像、与输入生成网络的样本向量对应的样本头像作为判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为头像生成模型。该实施方式生成的头像生成模型可以利用输入的向量生成头像，从而有助于提高生成头像的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 头像 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成头像生成模型的方法，包括：获取预设的训练样本集合，其中，训练样本包括样本向量，以及与样本向量对应的样本头像；获取预先建立的初始生成对抗网络，其中，所述初始生成对抗网络包括生成网络和判别网络，所述生成网络用于利用所输入的样本向量生成头像，所述判别网络用于区分所述生成网络输出的头像和输入所述生成网络的样本向量对应的样本头像；执行如下训练步骤：利用机器学习方法，将训练样本集合中的训练样本包括的样本向量作为生成网络的输入，将生成网络输出的头像、与输入生成网络的样本向量对应的样本头像作为判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为头像生成模型。
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