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模型训练方法、图像风格转换方法、装置及电子设备
申请人信息
- 申请人:腾讯科技(深圳)有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
- 发明人: 腾讯科技(深圳)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 模型训练方法、图像风格转换方法、装置及电子设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410068980.2 |
| 申请日 | 2024/1/17 |
| 公告号 | CN117611434A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06T3/04 |
| 权利人 | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 发明人 | 周洲; 樊艳波; 伍洋; 孙钟前 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层 |
摘要文本
本申请实施例提供了一种模型训练方法、图像风格转换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及人工智能及图像处理技术领域。该方法包括:确定第一样本集,第一样本集包括多个样本内容图像和多个样本风格图像;根据第一样本集对第一初始模型进行对抗训练,得到训练后的第一初始模型,第一初始模型包括第一生成器,根据训练后的第一初始模型,获得风格转换模型,风格转换模型包括训练后的第一初始模型中的第一生成器。本申请实施例可平衡全局的风格迁移以及保留内容图像的局部细节。
专利主权项内容
1.一种风格转换模型的训练方法,其特征在于,包括:确定第一样本集,所述第一样本集包括多个样本内容图像和多个样本风格图像;根据第一样本集对第一初始模型进行对抗训练,得到训练后的第一初始模型,所述第一初始模型包括第一生成器,所述第一生成器用于对输入的原始图像和参考图像均进行全局特征和局部特征增强,并将特征增强后的原始图像和参考图像进行融合,获得转化图像;根据所述训练后的第一初始模型,获得风格转换模型,所述风格转换模型包括所述训练后的第一初始模型中的第一生成器;其中,当原始图像为样本内容图像时,参考图像为样本风格图像,转化图像为风格化内容图像,所述风格化内容图像是指将样本内容图像的风格,迁移为样本风格图像的风格后的图像。