[发明专利]一种图像生成模型的训练方法和生成图像的方法在审
| 申请号： | 201910384069.1 | 申请日： | 2019-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN110163267A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 李浪宇;张伟;洪炜冬;许清泉;张长定 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;张赞 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像生成模型的训练方法，包括：获取训练图像及其对应的文本信息；基于文本信息，生成词向量；将词向量输入编码器中处理，以生成第一特征向量和第二特征向量；确定第一特征向量的分布与标准正态分布之间的KL散度；将第二特征向量输入生成器中得到生成图像，并将训练图像和生成图像分别输入判别器中，得到输入图像的判别值；确定训练图像与生成图像之间的第一损失值及对应的判别值之间的第二损失值；调整编码器、生成器和判别器的参数，直到KL散度、第一损失值和第二损失值满足预定条件时，基于对应的编码器和生成器，得到训练好的图像生成模型。 | ||
| 搜索关键词： | 生成图像 特征向量 图像生成 训练图像 生成器 文本信息 编码器 词向量 散度 标准正态分布 输入编码器 输入判别 输入图像 预定条件 判别器 | ||
【主权项】：
1.一种图像生成模型的训练方法，所述方法适于在计算设备中执行，包括：获取训练图像及其对应的文本信息；基于文本信息，生成词向量；将所述词向量输入编码器中处理，以生成第一特征向量和第二特征向量；确定第一特征向量的分布与标准正态分布之间的KL散度；将第二特征向量输入生成器中得到生成图像，并将训练图像和生成图像分别输入判别器中，得到输入图像的判别值；确定训练图像与生成图像之间的第一损失值及训练图像与生成图像对应的判别值之间的第二损失值；调整所述编码器、生成器和判别器的参数，重复迭代所述生成第一特征向量和第二特征向量、生成图像和判别值、以及确定KL散度、第一损失值和第二损失值的步骤，直到KL散度、第一损失值和第二损失值满足预定条件时，基于对应的编码器和生成器，得到训练好的图像生成模型。
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