[发明专利]一种基于对比学习和生成对抗网络的图像生成方法在审
| 申请号： | 202111254371.9 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114038055A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 张亮;王博文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（衢州）;电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 324000 浙江省衢*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 该发明公开了一种基于对比学习和生成对抗网络的图像生成方法，属于计算机视觉领域。该方法首先选择使用生成对抗网络作为基本框架，训练生成对抗网络时，需要分别为判别器和生成器的查询对象构造正负样本，目的是利用判别器将图像映射到表示空间中，使得判别器能在自监督下学习到图像的合理表示，并能减少引入额外的模型参数，而生成器则能在自监督下将相似的输入随机向量映射为相似的图像，而将不相似的随机向量映射为不同的图像，从而提升生成图像的多样性。在训练好生成对抗网络后，通过往生成器中输入噪声即可生成图像。通过上述方法，本发明充分利用了对比学习和生成对抗网络的优势，提高了现有生成方法的生成图像多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 生成 对抗 网络 图像 方法 | ||
【主权项】：
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