[发明专利]一种训练方法、生成方法及装置、电子设备

说明书

本公开提供一种训练方法、生成方法及装置、电子设备，涉及计算机视觉技术领域，所述训练方法包括：基于第一样本图像的阿尔法通道图标定所述第一样本图像的三元图，基于所述第一样本图像和经过标定的所述第一样本图像的三元图训练第一网络模型，基于训练完成的所述第一网络模型预测所述第二样本图像的三元图，基于所述第二样本图像、所述第二样本图像的三元图和标定的所述第二样本图像的阿尔法通道图和训练第二网络模型。本公开可以在没有预先指定抠图区域的情况下，自动实现精细的抠图。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种训练方法、抠图方法及装置、电子设备。

背景技术

自动抠图是指给定一张含有物体的图片，在没有人工指定所需抠出的物体的情况下，自动将主要物体精细地抠出来，其通常用于电影拍摄制作，图片后期编辑，海报制作等场景。

相关技术中，大多数使用深度学习技术进行自动抠图。在自动抠图过程中，可以指定所需抠出的物体。

发明内容

根据本公开的一方面，提供了一种训练方法，用于训练阿尔法通道图生成模型，所述阿尔法通道图生成模型包括第一网络模型和第二网络模型，所述第一网络模型用于生成三元图，所述第二网络模型用于生成阿尔法通道图，所述方法包括：

基于第一样本图像的阿尔法通道图标定所述第一样本图像的三元图；

基于所述第一样本图像和经过标定的所述第一样本图像的三元图训练第一网络模型；

基于训练完成的所述第一网络模型预测第二样本图像的三元图；

基于所述第二样本图像、所述第二样本图像的三元图和标定的所述第二样本图像的阿尔法通道图训练第二网络模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种生成方法，应用所述方法生成的阿尔法通道图生成模型生成阿尔法通道图，所述阿尔法通道图生成模型包括第一网络模型和第二网络模型，所述方法包括：

基于第一网络模型生成原始图像的三元图；

基于通道图生成模型处理所述原始图像和所述三元图，获得所述原始图像的阿尔法通道图。

根据本公开的另一方面，提供了一种训练装置，用于训练阿尔法通道图生成模型，所述阿尔法通道图生成模型包括第一网络模型和第二网络模型，所述第一网络模型用于生成三元图，所述第二网络模型用于生成阿尔法通道图，所述设备包括：

标定模块，用于基于第一样本图像的阿尔法通道图标定所述第一样本图像的三元图；

第一训练模块，用于基于所述第一样本图像和经过标定的所述第一样本图像的三元图训练第一网络模型；

预测模块，用于基于训练完成的所述第一网络模型预测第二样本图像的三元图；

第二训练模块，用于基于所述第二样本图像、所述第二样本图像的三元图和标定的所述第二样本图像的阿尔法通道图训练第二网络模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种生成装置，应用上述设备训练的阿尔法通道图生成模型生成阿尔法通道图，所述阿尔法通道图生成模型包括第一网络模型和第二网络模型，所述装置包括：

第一生成模块，用于基于第一网络模型生成原始图像的三元图；

第二生成模块，基于通道图生成模型处理所述原始图像和所述三元图，获得所述原始图像的阿尔法通道图。

本公开实施例中提供的一个或多个技术方案，基于阿尔法通道图和三元图各个区域的透明度对应关系，在训练阶段采用阿尔法通道图标定三元图的方式建立三元图和阿尔法通道图之间的透明度映射，并以标定的三元图为目标，训练第一网络模型，因此，在生成阿尔法通道图时，可以在没有预先指定的抠出区域的前提下，第二网络模型依靠三元图与阿尔法通道图的映射关系，以第一网络模型生成的三元图为参考，准确生成阿尔法通道图。在此基础上，利用阿尔法通道图可以自动准确的从原始图像抠出精细度比较高的图像。

附图说明