[发明专利]图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像生成模型训练方法，其特征在于，包括：

获取第一图像集和第二图像集，所述第一图像集包括多张拍摄图像，所述第二图像集包括多张漫画图像；

根据预设漫画生成算法对所述拍摄图像进行预处理以得到所述拍摄图像对应的目标漫画图像；

获取预设的生成式对抗网络，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络；

将所述目标漫画图像作为所述生成网络的输入以及将所述生成网络输出的图像和所述漫画图像作为所述判别网络的输入，对所述生成网络和判别网络进行交替迭代训练；

当所述判别网络输出的判别概率值大于预设值时,保存训练后的生成网络作为图像生成模型，所述图像生成模型用于生成具有漫画风格的图像，

其中，所述根据预设漫画生成算法对所述拍摄图像进行预处理以得到所述拍摄图像对应的目标漫画图像，包括：

根据均值漂移算法对所述拍摄图像进行图像分割处理以得到具有层级结构的层级图像；

根据基于流的高斯差分滤波器算法对所述拍摄图像进行处理以生成具有边缘轮廓线的边缘图像；

将所述层级图像和所述边缘图像进行图像合成以得到所述拍摄图像对应的目标漫画图像，

其中，根据切线流公式，在所述拍摄图像中构建切线流，所述切线流公式为：

其中，Ω(x)表示X的邻域，X＝(x,y)表示所述拍摄图像的像素点；k是归一化向量；t(y)表示y点处的当前归一化切线向量；为符号函数，∈{1,-1}；w_s(x,y)为空间权重向量；w_m(x,y)为量级权重函数；w_d(x,y)为方向权重函数；初始时，t₀(x)设为与图像梯度向量正交的向量；

通过类二值图像边界计算公式，计算构建的切线流的高斯差值以得到具有边缘轮廓线的边缘图像，所述类二值图像边界计算公式为：

其中，D(x)表示二值图像边界，H(x)为所述基于流的高斯差分滤波器算法的滤波器函数；λ为系数因子，λ取值范围为(0,1)；取值为0.5。

2.根据权利要求1所述的图像生成模型训练方法，其特征在于，所述获取第一图像集和第二图像集之前，还包括：

获取多张拍摄图像和多张漫画图像；

分别对所述拍摄图像和所述漫画图像进行剪切处理以得到剪切后的拍摄图像和漫画图像，其中剪切后的拍摄图像和漫画图像的图像大小相同；

根据剪切后的拍摄图像构建第一图像集，以及根据剪切后的漫画图像构建第二图像集。

3.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，所述待处理图像为拍摄图像；

根据均值漂移算法对所述待处理图像进行图像分割处理以得到具有层级结构的层级图像；

根据基于流的高斯差分滤波器算法对所述待处理图像进行处理以生成具有边缘轮廓线的边缘图像；

将所述层级图像和所述边缘图像进行图像合成以得到目标图像；

将所述目标图像输入至图像生成模型以生成对应的漫画图像，其中，所述图像生成模型为采用权利要求1至2中任一项所述的图像生成模型训练方法训练得到的模型。