图片生成模型的训练方法及装置、存储介质、电子装置
申请人信息
- 申请人:青岛海尔科技有限公司; 青岛海尔智能家电科技有限公司; 海尔优家智能科技(北京)有限公司
- 申请人地址:266101 山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园
- 发明人: 青岛海尔科技有限公司; 青岛海尔智能家电科技有限公司; 海尔优家智能科技(北京)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 图片生成模型的训练方法及装置、存储介质、电子装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410173839.9 |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117726908A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06V10/774 |
| 权利人 | 青岛海尔科技有限公司; 青岛海尔智能家电科技有限公司; 海尔优家智能科技(北京)有限公司 |
| 发明人 | 田云龙; 苏明月; 牛丽; 郭义合; 张军 |
| 地址 | 山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园; 山东省青岛市崂山区海尔工业园内; 北京市海淀区知春路106号太平洋国际大厦6层601-606室 |
摘要文本
本申请公开了一种图片生成模型的训练方法及装置、存储介质、电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该方法包括：获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本集合中的每个训练样本包括：样本图片，样本图片对应的描述信息；使用第一训练样本集合对通用图片生成模型进行训练，直到目标损失函数的取值满足预设的第一收敛条件，结束训练，将结束训练时的通用图片生成模型确定为目标图片生成模型；目标损失函数的取值由第一损失函数的取值和第二损失函数的取值共同确定，第一损失函数为通用图片生成模型的损失函数，第二损失函数的取值为根据样本图片和生成图片各自的对象属性特征确定的取值。上述技术方案，提高了通用图片生成模型的图片生成效果。 （更多数据，详见）
专利主权项内容
1.一种图片生成模型的训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练样本集合，其中，所述第一训练样本集合中的每个训练样本包括：样本图片，所述样本图片对应的描述信息；所述描述信息用于描述所述样本图片中的对象以及所述对象的属性信息；使用所述第一训练样本集合对通用图片生成模型进行训练，直到目标损失函数的取值满足预设的第一收敛条件，结束训练，将结束训练时的所述通用图片生成模型确定为目标图片生成模型，其中，在所述目标损失函数的取值不满足预设的所述第一收敛条件的情况下，所述通用图片生成模型中的参数被调整；其中，所述目标损失函数的取值由第一损失函数的取值和第二损失函数的取值共同确定，所述第一损失函数为所述通用图片生成模型的损失函数，所述第二损失函数的取值为根据所述样本图片和生成图片各自的对象属性特征确定的取值，所述生成图片为所述通用图片生成模型根据所述样本图片对应的描述信息生成的图片，所述样本图片和生成图片各自的对象属性特征为目标特征提取模型对所述样本图片和所述生成图片分别进行特征提取得到的特征。