[發明專利]圖片生成方法及裝置

在審

• 申請號: 201911111844.2
• 申請日: 2019-11-14
• 公開（公告）號: CN110930472A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 殷小芳;周鵬
• 申請（專利權）人: 三星電子（中國）研發中心;三星電子株式會社
• 主分類號: G06T11/20
• 分類號: G06T11/20;G06T11/80;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 王皎彤;曾世驍

提供一種圖片生成方法及裝置。該圖片生成方法包括：接收用戶輸入的包括繪制對象的輪廓的草圖；將所述草圖輸入圖片生成模型；將所述圖片生成模型的輸出結果作為與所述草圖相應的圖片，從而實現基于用戶輸入的草圖來生成圖片。

技術領域

本公開涉及圖片處理技術領域。更具體地，本公開涉及一種基于用戶輸入的草圖的圖片生成方法及裝置。

背景技術

目前現有的圖片生成技術只能對輸入的信息完整的圖片進行風格轉化，例如，老照片翻新、或新照片做舊等風格轉換，或者，對輸入的信信息完整的圖片進行裁剪、縮放、合成等。

以手機為例，用戶在使用手機的過程中，有時候需要將所想的對象或者畫面等在屏幕上顯示出來，以展示給其他人。此時，由于不存在信息完整的圖片，并且缺乏繪畫基礎的用戶很難在手機屏幕上手動(例如，使用筆)畫出效果令人滿意的圖片，可能只是能簡單的勾勒出物體的形狀和外形。因此，用戶不能輸入信息完整的圖片，從而不能使用現有技術將用戶所想的對象或者畫面生成為圖片。

發明內容

本公開的示例性實施例在于提供一種圖片生成方法及裝置，以根據用戶繪制的簡單草圖生成圖片。

根據本公開的示例性實施例，提供一種圖片生成方法，包括：接收用戶輸入的包括繪制對象的輪廓的草圖；將所述草圖輸入圖片生成模型；將所述圖片生成模型的輸出結果作為與所述草圖相應的圖片。

可選地，在接收用戶輸入的包括繪制對象的輪廓的草圖之前，所述圖片生成方法還可包括：獲取所述多個樣本圖片；利用所述多個樣本圖片訓練所述圖片生成模型，其中，所述圖片生成模型包括生成式對抗網絡模型，所述生成式對抗網絡模型包括：生成網絡模型、用于對所述生成網絡模型的生成結果進行判定的判斷網絡模型。

可選地，利用所述多個樣本圖片訓練所述圖片生成模型的步驟可包括：對所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片進行邊緣提取；利用提取到的邊緣線條圖訓練所述生成式對抗網絡模型。

可選地，對所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片進行邊緣提取的步驟包括：通過卷積神經網絡對所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片進行特征提取；對提取到的特征通過反卷積神經網絡生成所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片的邊緣線條圖。

可選地，將所述圖片生成模型的輸出結果作為與所述草圖相應的圖片的步驟可包括：將所述圖片生成模型輸出的多張不同風格的圖片作為與所述草圖相對應的圖片，或者，根據用戶預先輸入的圖片風格，從所述圖片生成模型中輸出與用戶預先輸入的圖片風格相匹配的圖片作為與所述草圖相對應的圖片。

根據本公開的示例性實施例，提供一種圖片生成裝置，包括：草圖接收單元，被配置為接收用戶輸入的包括繪制對象的輪廓的草圖；輸入單元，被配置為將所述草圖輸入圖片生成模型；和圖片生成單元，被配置為將所述圖片生成模型的輸出結果作為與所述草圖相應的圖片草圖接收單元。

可選地，所述圖片生成裝置還可包括：樣本獲取單元，被配置為獲取所述多個樣本圖片；和模型訓練單元，被配置為利用所述多個樣本圖片訓練所述圖片生成模型，其中，所述圖片生成模型包括生成式對抗網絡模型，所述生成式對抗網絡模型包括：生成網絡模型、用于對所述生成網絡模型的生成結果進行判定的判斷網絡模型。

可選地，模型訓練單元可被配置為：對所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片進行邊緣提取；利用提取到的邊緣線條圖訓練所述生成式對抗網絡模型。

可選地，模型訓練單元還可被配置為：通過卷積神經網絡對所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片進行特征提取；對提取到的特征通過反卷積神經網絡生成所述多個樣本圖片中的每個樣本圖片的邊緣線條圖。

可選地，圖片生成單元可被配置為：將所述圖片生成模型輸出的多張不同風格的圖片作為與所述草圖相對應的圖片，或者，根據用戶預先輸入的圖片風格，從所述圖片生成模型中輸出與用戶預先輸入的圖片風格相匹配的圖片作為與所述草圖相對應的圖片。