對抗生成網(wǎng)絡(luò)的圖像屬性編輯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202011622916.2 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN112734873A | 公開(公告)日 | 2021-04-30 |
申請公布號 | CN112734873A | 申請公布日 | 2021-04-30 |
分類號 | G06T11/00;G06N20/00 | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 王淳;浣軍;宋博寧;陳達勤;林子恒;婁明 | 申請(專利權(quán))人 | 北京深尚科技有限公司 |
代理機構(gòu) | 成都頂峰專利事務(wù)所(普通合伙) | 代理人 | 錢學(xué)宇 |
地址 | 100000 北京市海淀區(qū)海淀北二街8號5層601 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本公開實施例中提供了一種對抗生成網(wǎng)絡(luò)的圖像屬性編輯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:對潛空間進行采樣;對全部初始生成圖像進行標注;建立學(xué)習(xí)模型;對全部標簽值進行解耦合操作;得到每個屬性庫的特征向量;得到預(yù)測值;計算損失函數(shù);根據(jù)損失函數(shù)和正則化約束更新主干模型和頭部模型;形成屬性編輯模型;得到目標潛編碼;將目標潛編碼輸入人臉生成模型,得到目標圖像。通過本公開的方案,對已有的人臉生成模型進行采樣得到初始生成圖像,并利用初始生成圖像對應(yīng)的數(shù)據(jù)解耦合后建立和同時獨立訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型,得到屬性編輯模型,通過屬性編輯模型生成目標潛編碼對特定屬性進行編輯,提高了對圖像屬性的可編輯性。 |
