[發明專利]圖像生成方法及裝置

在審

• 申請號: 201910498731.6
• 申請日: 2019-06-10
• 公開（公告）號: CN112070853A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 劉金林;任健強
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06N3/04;G06T7/13
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 譚鎮

1.一種圖像生成方法，其特征在于，包括：

獲取噪聲數據；

根據所述噪聲數據和第一數據集合，獲得特征圖像；其中，所述第一數據集合用于根據所述噪聲數據生成所述特征圖像；

根據所述特征圖像和第二數據集合，獲得目標圖像；其中，所述第二數據集合用于根據所述特征圖像生成所述目標圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一數據集合包括：第一子數據集合和第二子數據集合，其中，所述第一子數據集合用于根據所述噪聲數據生成候選圖像，所述第二子數據集合用于從所述候選圖像中識別得到所述特征圖像；

所述根據所述噪聲數據和第一數據集合，獲得特征圖像，包括：

根據所述噪聲數據和所述第一子數據集合，生成所述候選圖像；

通過所述第二子數據集合確定所述候選圖像中的所述特征圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二子數據集合包括：第一樣本特征圖像；

所述通過所述第二子數據集合確定所述候選圖像中的所述特征圖像，包括：

根據第二子數據集合，將與所述第一樣本特征圖像之間的相似度大于或等于預設相似度閾值的候選圖像，確定為所述特征圖像。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取第二樣本特征圖像；

根據所述第二樣本特征圖像，訓練所述第一數據集合。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取與所述第二樣本特征圖像對應的樣本目標圖像；

根據所述第二樣本特征圖像以及所述樣本目標圖像，訓練所述第二數據集合。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述噪聲數據和第一數據集合，獲得特征圖像，包括：

根據所述噪聲數據和所述第一數據集合，獲得與目標類別對應的特征圖像；

所述根據所述特征圖像和第二數據集合，獲得目標圖像，包括：

根據所述特征圖像和所述第二數據集合，獲得與所述目標類別對應的目標圖像。

7.根據權利要求1-6任一項所述的方法，其特征在于，所述特征圖像包括：紋理特征圖像、邊緣特征圖像中至少一種。

8.一種圖像生成方法，其特征在于，包括：

獲取噪聲數據；

根據所述噪聲數據，基于第一神經網絡，生成特征圖像，其中，所述特征圖像包括紋理特征圖像或邊緣特征圖像；

根據所述特征圖像，基于第二神經網絡，生成目標圖像。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一神經網絡包括：第一子神經網絡和第二子神經網絡；

所述根據所述噪聲數據，基于第一神經網絡，生成特征圖像，包括：

根據所述噪聲數據和所述第一子神經網絡，生成所述候選圖像；

根據所述第二子神經網絡確定所述候選圖像中的所述特征圖像。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述根據所述噪聲數據和所述第一子神經網絡，生成所述候選圖像，包括：

基于所述第一子神經網絡的全連接層，將所述噪聲數據轉化為第一特征圖；

基于所述第一子神經網絡的卷積層，對所述第一特征圖進行第一卷積處理，獲得所述候選圖像。

11.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二子神經網絡包括：樣本特征圖像；

所述根據所述第二子神經網絡確定所述候選圖像中的所述特征圖像，包括：

基于所述第二子神經網絡的全連接層，將所述候選圖像轉化為第二特征圖；

基于所述第二子神經網絡的卷積層，對所述第二特征圖進行第二卷積處理，得到第二候選特征圖；

確定所述第二候選特征圖與所述樣本特征圖像之間的相似度；

將與所述樣本特征圖像之間的相似度大于或等于預設相似度閾值的第二候選特征圖所對應的候選圖像，確定為所述特征圖像。