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[發明專利]基于人工智能的圖像風格處理方法、裝置及電子設備在審

專利信息
申請號: 202010833104.6 申請日: 2020-08-18
公開(公告)號: CN112819686A 公開(公告)日: 2021-05-18
發明(設計)人: 聶士偉;黃飛;石世昌 申請(專利權)人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: G06T3/00 分類號: G06T3/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270 代理人: 崔曉嵐;張穎玲
地址: 518000 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 人工智能 圖像 風格 處理 方法 裝置 電子設備
【權利要求書】:

1.一種基于人工智能的圖像風格處理方法,其特征在于,包括:

通過風格生成網絡對第一圖像樣本進行風格變換處理,得到第二圖像樣本;

獲取對所述第二圖像樣本進行風格分類時對應的風格分類損失函數、以及對所述第二圖像樣本進行內容分類時對應的內容分類損失函數;

根據所述風格分類損失函數和所述內容分類損失函數訓練所述風格生成網絡;

通過訓練后的所述風格生成網絡對第一圖像進行風格變換處理,得到第二圖像。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過風格生成網絡對第一圖像樣本進行風格變換處理,得到第二圖像樣本,包括:

通過風格生成網絡對第一圖像樣本進行特征提取處理,得到所述第一圖像樣本的對象特征;

通過所述風格生成網絡對所述第一圖像樣本的對象特征向待模仿風格特征進行風格遷移處理,得到第二圖像樣本。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述第二圖像樣本進行風格分類時對應的風格分類損失函數、以及對所述第二圖像樣本進行內容分類時對應的內容分類損失函數,包括:

通過所述風格分類網絡對所述第二圖像樣本進行風格分類,得到所述第二圖像樣本的風格分類預測結果,并通過所述風格分類網絡對所述第三圖像樣本進行風格分類,得到第三圖像樣本的風格分類預測結果;

其中,所述第三圖像樣本是通過圖像采集得到的、與所述第一圖像樣本包括相同字符且具有待模仿風格特征;

根據所述第二圖像樣本的風格分類預測結果與所述第三圖像樣本的風格分類預測結果之間的誤差,構建風格分類損失函數;

通過所述內容分類網絡對所述第二圖像樣本進行內容分類,得到所述第二圖像樣本的內容分類預測結果,并通過所述內容分類網絡對所述第三圖像樣本進行內容分類,得到所述第三圖像樣本的內容分類預測結果;

根據所述第二圖像樣本的預測內容分類結果與所述第三圖像樣本的預測內容分類結果之間的誤差,構建內容分類損失函數。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述風格生成網絡與判別網絡組成對抗生成網絡;

所述根據所述風格分類損失函數和所述內容分類損失函數訓練所述風格生成網絡,包括:

初始化所述風格生成網絡的參數和所述判別網絡的參數;

交替地執行以下訓練任務:

根據所述風格分類損失函數、所述內容分類損失函數、所述第三圖像樣本、以及所述第二圖像樣本,訓練所述風格生成網絡;

根據所述判別網絡的第一損失函數、所述第三圖像樣本、以及所述第二圖像樣本,訓練所述判別網絡;

其中,所述第三圖像樣本是通過圖像采集得到的、與所述第一圖像樣本包括相同字符且具有待模仿風格特征;

其中,在訓練所述風格生成網絡的過程中,保持所述判別網絡的參數不變;在訓練所述判別網絡的過程中,保持所述風格生成網絡的參數不變。

5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述根據所述風格分類損失函數、所述內容分類損失函數、所述第三圖像樣本、以及所述第二圖像樣本,訓練所述風格生成網絡,包括:

根據所述第二圖像樣本與所述第三圖像樣本之間的誤差,構建所述風格生成網絡的損失函數;

通過所述判別網絡對所述第二圖像樣本進行判別處理,得到所述第二圖像樣本是否是真實圖像的判別結果;

根據所述第二圖像樣本的判別結果與所述第二圖像樣本的期望判別結果之間的誤差,構建所述判別網絡的第一損失函數;

根據所述風格分類損失函數、所述內容分類損失函數、所述生成網絡的損失函數、所述判別網絡的損失函數,構建用于更新所述生成網絡的參數的新損失函數;

根據所述生成網絡的新損失函數在所述風格生成網絡中進行反向傳播,以更新所述風格生成網絡的參數。

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