[發明專利]一種圖像生成方法及服務器

有效

• 申請號: 201811629005.5
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109933320B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 郝瑞祥
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06F8/38
• 分類號: G06F8/38;G06N3/04
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 張振偉;張穎玲

1.一種圖像生成方法，其特征在于，所述方法包括：

監控頁面目標區域中目標信息是否變化，獲得一監控結果；

如果所述監控結果表明所述目標信息發生變化，獲取待顯示信息；

基于所獲取的待顯示信息的關鍵詞，確定待顯示信息對應的組成元素；基于所述組成元素確定目標圖像，所述目標圖像用于表征所述待顯示信息，且所述目標圖像與所述待顯示信息的顯示風格相對應；

輸出所述目標圖像，以使在所述目標區域顯示所述目標圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當所述待顯示信息的數量為至少兩個時，

根據所述至少兩個待顯示信息的關聯關系，確定顯示風格；

基于所確定的顯示風格，確定與相應待顯示信息對應的目標圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所獲取的待顯示信息，確定目標圖像，包括：

通過與反卷積神經網絡模型適配的算法對所述待顯示信息的完整文本進行分解，確定所述待顯示信息對應的顯示風格。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所獲取的待顯示信息，確定目標圖像，包括：

通過反卷積神經網絡模型對所述待顯示信息的完整文本進行處理，確認相應的目標信息；

對所確定的目標信息進行圖形化處理，形成目標圖像。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過反卷積神經網絡模型對所述待顯示信息的完整文本進行處理，確認相應的目標信息，包括：

通過所述反卷積神經網絡模型中進行語句級別解碼的第一解碼器模型，對所述目標信息進行分解；

通過所述反卷積神經網絡模型中進行詞級別解碼的第二解碼器模型，對所述第一解碼器模型的處理結果進行解碼，確定所述目標信息中的關鍵詞。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所確定的目標信息進行圖形化處理，形成目標圖像，包括：

通過反卷積神經網絡模型的反卷積層和反池化層對與所述目標信息對應的圖像的組成元素交叉進行處理，得到所述目標圖像的組成元素的降采樣結果；

通過所述反卷積神經網絡模型的反池化層對所述降采樣結果進行處理，形成待輸出的目標圖像。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于圖像樣本、以及所述圖像樣本的分類標簽信息，對基于信息生成目標圖像的反卷積神經網絡模型進行訓練。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述目標區域特征信息，通過反卷積神經網絡模型的反卷積層確定所述目標圖像的像素，以實現待輸出目標圖像與所述目標區域相適配。

9.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括：

信息獲取模塊，用于監控頁面目標區域中目標信息是否變化，獲得一監控結果；

所述信息獲取模塊，用于獲取待顯示信息；

信息處理模塊，用于基于所獲取的待顯示信息的關鍵詞，確定待顯示信息對應的組成元素；基于所述組成元素確定目標圖像，所述目標圖像用于表征所述待顯示信息，且所述目標圖像與所述待顯示信息的顯示風格相對應；

信息輸出模塊，用于輸出所述目標圖像，以使在所述目標區域顯示所述目標圖像。

10.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括：

存儲器，用于存儲可執行指令；

處理器，用于運行所述存儲器存儲的可執行指令時，執行權利要求1至8所述的圖像生成方法。