[发明专利]图像型变网络模型的训练方法、图像型变方法及计算设备

摘要

本发明公开了一种图像型变网络模型的训练方法，该方法适于在计算设备中执行，包括步骤：按照型变效果将训练图像分为表征型变前状态的第一图像和表征型变后状态的第二图像；将第一图像输入图像型变网络模型的生成器，经多层卷积处理后输出型变参数；对型变参数和对应的第一图像进行双线性插值处理，生成该第一图像的型变后图像；将型变后图像与第二图像输入图像型变网络模型的判别器中，以识别型变后图像为真实图像的概率；以及利用多个第一图像和第二图像对生成器和判别器进行训练，直到型变后图像为真实图像的概率达到预定值为止。本发明一并公开了一种图像型变方法和相应的图像型变网络训练模型和图像型变网络生成模型、及相应的计算设备。

主权项

1.一种图像型变网络模型的训练方法，所述图像型变网络模型适于对输入图像进行型变处理，以输出符合型变效果的图像，所述方法适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：按照型变效果将训练图像分为表征型变前状态的第一图像和表征型变后状态的第二图像；将所述第一图像输入图像型变网络模型的生成器，经多层卷积处理后输出型变参数；对所述型变参数和对应的第一图像进行双线性插值处理，生成该第一图像的型变后图像；将所述型变后图像与第二图像输入所述图像型变网络模型的判别器中，以识别所述型变后图像为真实图像的概率；以及利用多个第一图像和第二图像对生成器和判别器进行训练，直到型变后图像为真实图像的概率达到预定值为止。