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图像生成及模型训练方法、装置、设备和存储介质
摘要文本
本公开提供了一种图像生成及模型训练方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域,可应用于图像处理等场景。图像生成模型的训练方法包括:获取教师模型的第一生成结果;获取学生模型的第二生成结果;所述学生模型为待训练的图像生成模型;基于第一生成结果和第二生成结果,构建损失函数;基于所述损失函数更新所述第一参数矩阵和所述第二参数矩阵,并根据更新后的第一参数矩阵和更新后的第二参数矩阵获得更新后的目标参数矩阵;所述第一参数矩阵的秩和所述第二参数矩阵的秩均小于所述目标参数矩阵的秩。本公开可以降低计算资源开销。
申请人信息
- 申请人:北京百度网讯科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
- 发明人: 北京百度网讯科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 图像生成及模型训练方法、装置、设备和存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311184380.4 |
| 申请日 | 2023/9/13 |
| 公告号 | CN117351299A |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 发明人 | 李弼; 彭楠; 希滕; 张刚 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 |
专利主权项内容
1.一种图像生成模型的训练方法,包括:获取教师模型的第一生成结果;获取学生模型的第二生成结果;其中,所述学生模型为待训练的图像生成模型,所述学生模型的目标参数矩阵是基于第一参数矩阵和第二参数矩阵确定的,且所述第一参数矩阵的秩和所述第二参数矩阵的秩均小于所述目标参数矩阵的秩;基于所述第一生成结果和所述第二生成结果,构建损失函数;基于所述损失函数更新所述第一参数矩阵和所述第二参数矩阵,并根据更新后的第一参数矩阵和更新后的第二参数矩阵获得更新后的目标参数矩阵。