[发明专利]生成器的训练方法及装置、存储介质和电子装置在审
| 申请号: | 202110640176.3 | 申请日: | 2021-06-08 |
| 公开(公告)号: | CN113822976A | 公开(公告)日: | 2021-12-21 |
| 发明(设计)人: | 赵胜伟;黄迎松;白琨 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06T15/00 | 分类号: | G06T15/00;G06T15/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 赵静 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 生成器 训练 方法 装置 存储 介质 电子 | ||
1.一种生成器的训练方法,其特征在于,包括:
使用上一轮训练得到的风格图像生成器将第一真实图像转换成第二风格图像,并使用上一轮训练得到的真实图像生成器将所述第二风格图像转换成第三真实图像;
使用所述上一轮训练得到的真实图像生成器将第一风格图像转换成第二真实图像,并通过所述上一轮训练得到的风格图像生成器将所述第二真实图像转换成第三风格图像;
通过所述第一真实图像和所述第一风格图像、所述第二真实图像和所述第二风格图像,以及所述第三真实图像和所述第三风格图像,确定预设的对抗损失函数在本轮训练时的取值;
根据所述对抗损失函数在本轮训练时的取值,对所述上一轮训练得到的风格图像生成器和所述上一轮训练得到的真实图像生成器中的参数进行本轮训练的调整,以获取所述本轮训练得到的风格图像生成器和所述本轮训练得到的真实图像生成器,其中,所述风格图像生成器被设置为经过多轮训练后成为目标风格图像生成器,所述目标风格图像生成器用于将输入的真实图像转换为风格图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述方法还包括:将所述第一风格图像输入到所述上一轮训练得到的风格图像生成器,得到第四风格图像,并将所述第一真实图像输入到所述上一轮训练得到的真实图像生成器,得到第四真实图像;
所述通过所述第一真实图像和所述第一风格图像、所述第二真实图像和所述第二风格图像,以及所述第三真实图像和所述第三风格图像,确定预设的对抗损失函数在本轮训练时的取值,包括:通过所述第一真实图像和所述第一风格图像、所述第二真实图像和所述第二风格图像、所述第三真实图像和所述第三风格图像、以及所述第四真实图像和所述第四风格图像,确定所述对抗损失函数在本轮训练时的取值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过所述第一真实图像和所述第一风格图像、所述第二真实图像和所述第二风格图像、所述第三真实图像和所述第三风格图像、以及所述第四真实图像和所述第四风格图像,确定所述对抗损失函数在本轮训练时的取值,包括:
通过所述第一真实图像和所述第二真实图像、以及所述第一风格图像和所述第二风格图像,确定预设的判别损失函数在本轮训练时的判别损失值;
通过所述第一真实图像和所述第二风格图像、以及所述第一风格图像和所述第二真实图像,确定预设的身份损失函数在本轮训练时的身份损失值;
通过所述第一风格图像和所述第四风格图像,以及所述第一真实图像和所述第四真实图像,确定预定的恒等损失函数在本轮训练时的恒等损失值;
通过所述第一真实图像和所述第三真实图像,以及所述第一风格图像和所述第三风格图像,确定预定的掩模循环一致性损失函数在本轮训练时的掩模循环一致性损失值;
根据所述判别损失值、所述身份损失值、所述恒等损失值、所述掩模循环一致性损失值中的部分或全部损失值,确定所述对抗损失函数在本轮训练时的取值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过所述第一真实图像和所述第二真实图像、以及所述第一风格图像和所述第二风格图像,确定预设的判别损失函数在本轮训练时的判别损失值,包括:
将所述第一风格图像和所述第二风格图像输入到上一轮训练得到的第一判别器,得到本轮训练的第一判别结果,其中,所述第一判别结果用于表示所述第一风格图像被判别成非生成的风格图像的概率、以及所述第二风格图像被判别成非生成的风格图像的概率;
将所述第一真实图像和所述第二真实图像输入到上一轮训练得到的第二判别器,得到本轮训练的第二判别结果,其中,所述第二判别结果用于表示所述第一真实图像被判别成非生成的真实图像的概率、以及所述第二真实图像被判别成非生成的真实图像的概率;
将所述第一判别结果和所述第二判别结果输入到所述判别损失函数,得到所述判别损失函数在本轮训练时的判别损失值。
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