模型训练方法、图像重建方法、装置、设备及存储介质

专利主权项内容

1.一种模型训练方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：确定包括多个图像对的第一训练数据集，每个所述图像对包括第一低清图像和第一高清图像；利用特征提取器获取所述第一低清图像的低清特征向量以及所述第一高清图像的第一高清特征向量；将所述低清特征向量和所述第一高清特征向量输入特征生成网络进行处理，所述特征生成网络包括前向模块和反向模块，其中，所述前向模块对所述第一高清特征向量进行加噪处理以输出加噪后的第一高清特征向量，并且，所述反向模块以所述低清特征向量为条件，对所述加噪后的第一高清特征向量进行降噪处理，得到重建高清特征向量和预测噪声；将所述第一低清图像和所述重建高清特征向量输入图像重建器进行处理，得到第一重建图像；基于所述第一重建图像和所述第一高清图像之间的第一损失函数，以及所述预测噪声和所述前向模块添加的随机噪声之间的第二损失函数，更新所述特征生成网络中至少所述反向模块，以获得更新后的反向模块，其中，所述反向模块用于构建图像重建模型，并且，所述反向模块用于接收来自目标低清图像的目标低清特征向量和随机噪声，生成对应的目标高清特征向量以输出至所述图像重建器。