[发明专利]一种图像生成方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

获取训练样本，并确定当前预设训练阶段；所述训练样本用于训练对待生成图像进行图像生成的模型，所述当前预设训练阶段为至少两个预设训练阶段中的任一预设训练阶段；

确定所述当前预设训练阶段的待训练模型，得到当前待训练图像生成模型；

设置所述当前预设训练阶段中至少两个预设部位分别对应的权重值，得到当前权重张量；

利用所述训练样本和所述当前权重张量，持续对所述当前待训练图像生成模型进行训练，直到满足当前预设训练条件为止，得到当前目标图像生成模型；

将所述当前目标图像生成模型作为下一预设训练阶段的待训练模型进行阶段训练，直到完成所述至少两个预设训练阶段的训练为止，得到目标图像生成模型；所述目标图像生成模型用于对所述待生成图像进行图像生成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本为待生成样本图像和标注图像的样本对，所述利用所述训练样本和所述当前权重张量，持续对所述当前待训练图像生成模型进行训练，直到满足当前预设训练条件为止，得到当前目标图像生成模型，包括：

利用所述当前待训练图像生成模型，对所述待生成样本图像进行图像生成，得到样本生成图像；

根据所述样本生成图像、所述标注图像和所述当前权重张量，计算当前损失函数值；

利用所述当前损失函数值，持续对所述当前待训练模型进行训练，直到满足所述当前预设训练条件为止，得到所述当前目标图像生成模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本生成图像、所述标注图像和所述当前权重张量，计算当前损失函数值，包括：

计算所述标注图像和所述样本生成图像的差异，得到当前训练差异；

利用所述当前权重张量，对所述当前训练差异进行加权组合，得到当前初始损失函数值；

确定所述当前初始损失函数值的数值大小，得到所述当前损失函数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述标注图像和所述样本生成图像的差异，得到当前训练差异，包括：

从所述标注图像中，确定与所述至少两个预设部位对应的部位，得到至少两个标注预设部位；

从所述样本生成图像中，确定与所述至少两个预设部位对应的部位，得到至少两个生成预设部位；

计算所述至少两个标注预设部位中每个标注预设部位，与所述至少两个生成预设部位中对应的目标预设部位的差异，得到至少两个子当前训练差异；

将所述至少两个子当前训练差异作为所述当前训练差异；

相应地，所述利用所述当前权重张量，对所述当前训练差异进行加权组合，得到当前初始损失函数值，包括：

将所述当前训练差异中每个子当前训练差异，与所述当前权重张量中对应的权重值进行加权，得到至少两个当前子初始损失函数值；

将所述至少两个当前子初始损失函数值进行组合，得到所述当前初始损失函数值。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述当前目标图像生成模型作为下一预设训练阶段的待训练模型进行阶段训练，直到完成所述至少两个预设训练阶段的训练为止，得到目标图像生成模型，包括：

将所述当前目标图像生成模型作为下一预设训练阶段的待训练模型，得到下一阶段待训练图像生成模型；

设置所述下一预设训练阶段中所述至少两个预设部位分别对应的权重值，得到下一阶段权重张量；

利用所述训练样本和所述下一阶段权重张量，持续对所述下一阶段待训练图像生成模型进行训练，直到满足下一阶段预设训练条件为止，得到下一阶段目标图像生成模型；

将所述下一阶段目标图像生成模型作为再下一预设训练阶段的待训练模型进行阶段训练，直到完成所述至少两个预设训练阶段的训练，得到所述目标图像生成模型。