[发明专利]反射图像生成模型及反射去除模型的训练方法

权利要求书

1.一种反射图像生成模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取任意的无反射样本图像与反射样本图像；

将所述反射样本图像输入反射去除模型中得到预测无反射图像，并利用所述反射样本图像与所述预测无反射图像，得到预测反射层图像特征；

将所述预测反射层图像特征与所述无反射样本图像输入反射图像生成模型中，得到预测反射图像；

基于所述预测无反射图像与所述预测反射图像进行损失函数的计算，对所述反射去除模型以及所述反射图像生成模型进行训练，以得到目标反射图像生成模型。

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述预测无反射图像与所述预测反射图像进行损失函数的计算，对所述反射去除模型以及所述反射图像生成模型进行训练，以得到所述反射图像生成模型对应的目标反射图像生成模型，包括：

将所述预测无反射图像以及所述预测反射图像分别输入第一鉴别器以及第二鉴别器，分别得到第一鉴别结果以及第二鉴别结果，以确定第一鉴别损失；

分别对所述预测无反射图像以及所述预测反射图像进行图像重建，得到重建反射图像与重建无反射图像；

基于所述重建反射图像与所述反射样本图像的差异，以及所述重建无反射图像与所述无反射样本图像的差异，确定重建损失；

基于所述重建损失以及所述第一鉴别损失，对所述反射去除模型以及所述反射图像生成模型进行训练，以得到所述目标反射图像生成模型。

3.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述分别对所述预测无反射图像以及所述预测反射图像进行图像重建，得到重建无反射图像与重建反射图像，包括：

将所述预测反射层图像特征以及所述预测无反射图像输入所述反射图像生成模型，得到所述重建反射图像；

将所述预测反射图像输入所述反射去除模型中，得到所述重建无反射图像。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述第一鉴别损失，对所述反射去除模型以及所述反射图像生成模型进行训练，以得到目标反射图像生成模型，还包括：

对所述预测反射图像进行梯度计算，得到梯度损失；

基于所述第一鉴别损失以及所述梯度损失，对所述反射去除模型以及所述反射图像生成模型进行训练，以得到所述目标反射图像生成模型。

5.一种反射图像的生成方法，其特征在于，包括：

获取任意的无反射图像以及反射图像；

将所述无反射图像以及所述反射图像输入目标反射图像生成模型中，得到与所述无反射图像对应的目标反射图像，以形成目标图像对，所述目标反射图像生成模型是根据权利要求1-4中任一项所述的反射图像生成模型的训练方法训练得到的。

6.一种反射去除模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取目标图像对，所述目标图像对是根据权利要求5所述的反射图像的生成方法形成的；

将所述目标图像对中的目标反射图像输入反射去除模型中，得到预测目标无反射图像；

利用所述预测目标无反射图像与所述目标图像对中的无反射图像的差异，得到重构损失；

基于所述重构损失对所述反射去除模型进行训练，以得到目标反射去除模型。

7.根据权利要求6所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述重构损失对所述反射去除模型进行训练，以得到目标反射去除模型，包括：

获取反射样本图像；

将所述反射样本图像输入所述反射去除模型中，得到预测无反射样本图像；

将所述预测无反射样本图像输入目标鉴别器中，得到第二鉴别损失；

基于所述重构损失以及所述第二鉴别损失，对所述反射去除模型进行训练，得到所述目标反射去除模型。

8.一种反射去除方法，其特征在于，包括：

获取待处理反射图像；

将所述待处理反射图像输入所述目标反射去除模型中，得到反射去除图像，所述目标反射去除模型是根据权利要求6或7所述的反射去除模型的训练方法训练得到的。