[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、服務器和存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010061014.X
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111242844B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發(fā)明（設計）人: 謝鑫鵬;陳嘉偉;李悅翔;馬鍇;鄭冶楓
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/55
• 分類號: G06F16/55;G06T3/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產(chǎn)權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 汪阮磊

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取樣本圖像以及生成對抗網(wǎng)絡，所述生成對抗網(wǎng)絡包括生成網(wǎng)絡和對抗網(wǎng)絡；

采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到參照圖像；

采用所述對抗網(wǎng)絡對所述參照圖像進行全局風格識別，確定所述參照圖像與所述樣本圖像之間的全局風格損失；

對所述參照圖像和所述樣本圖像進行圖像內容識別，確定所述參照圖像與所述樣本圖像之間的內容損失；

對所述參照圖像、所述樣本圖像進行局部風格識別，確定所述參照圖像的局部風格損失，以及所述樣本圖像的局部風格損失；

基于所述全局風格損失、所述內容損失、所述參照圖像的局部風格損失和所述樣本圖像的局部風格損失對所述生成網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后生成網(wǎng)絡；

當獲取到待處理圖像時，采用所述訓練后生成網(wǎng)絡對所述待處理圖像進行風格轉換處理，得到風格轉換后圖像。

2.如權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述參照圖像包括第一參照圖像和第二參照圖像，所述采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到參照圖像，包括：

采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一參照圖像，以及對所述第一參照圖像進行風格轉換處理，得到第二參照圖像；

所述采用所述對抗網(wǎng)絡對所述參照圖像進行全局風格識別，確定所述參照圖像與所述樣本圖像之間的全局風格損失，包括：

采用所述對抗網(wǎng)絡，預測所述第一參照圖像與所述樣本圖像之間的相似度；

根據(jù)所述第一參照圖像與所述樣本圖像之間的相似度計算所述參照圖像與所述樣本圖像之間的全局風格損失。

3.如權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述生成網(wǎng)絡包括正向生成網(wǎng)絡和逆向生成網(wǎng)絡，所述樣本圖像包括正向樣本圖像，所述第一參照圖像包括第一正向參照圖像，所述第二參照圖像包括第二正向參照圖像；

所述采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一參照圖像，以及對所述第一參照圖像進行風格轉換處理，得到第二參照圖像，包括：

采用所述正向生成網(wǎng)絡對所述正向樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一正向參照圖像；

采用所述逆向生成網(wǎng)絡對所述第一正向參照圖像進行風格轉換處理，得到第二正向參照圖像。

4.如權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述生成網(wǎng)絡包括正向生成網(wǎng)絡和逆向生成網(wǎng)絡，所述樣本圖像包括逆向樣本圖像，所述第一參照圖像包括第一逆向參照圖像，所述第二參照圖像包括第二逆向參照圖像；

所述采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一參照圖像，以及對所述第一參照圖像進行風格轉換處理，得到第二參照圖像，包括：

采用所述逆向生成網(wǎng)絡對所述逆向樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一逆向參照圖像；

采用所述正向生成網(wǎng)絡對所述第一逆向參照圖像進行風格轉換處理，得到第二逆向參照圖像。

5.如權利要求2所述的圖像處理方法，其特征在于，所述采用所述生成網(wǎng)絡對所述樣本圖像進行風格轉換處理，得到第一參照圖像，以及對所述第一參照圖像進行風格轉換處理，得到第二參照圖像之后，還包括：

計算所述樣本圖像和第二參照圖像之間的轉換損失；

所述基于所述全局風格損失、所述內容損失、所述參照圖像的局部風格損失和所述樣本圖像的局部風格損失對所述生成網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后生成網(wǎng)絡，包括：

基于所述轉換損失、所述全局風格損失、所述內容損失、所述參照圖像的局部風格損失和所述樣本圖像的局部風格損失對所述生成網(wǎng)絡進行訓練，得到訓練后生成網(wǎng)絡。