[發明專利]基于人工智能的圖像生成方法、裝置、電子設備

有效

• 申請號: 202010317848.2
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111524207B
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 劉博安;唐永毅
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T11/60
• 分類號: G06T11/60;G06T5/00;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: 崔曉嵐;張穎玲

1.一種基于人工智能的圖像生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待成像的對象的成像風格和成像條件，其中，所述成像條件表征所述待成像的對象的對象屬性信息；

通過多個級聯的全連接層中的第一個全連接層，對所述成像風格對應的風格隱碼和所述成像條件進行映射處理，將映射結果作為所述第一個全連接層的輸出，并輸入到后續級聯的全連接層，以在所述后續級聯的全連接層中繼續基于所接收的映射結果進行成像條件的映射和映射結果的輸出；將最后一個全連接層的輸出作為包含成像條件的中間向量；

對所述包含成像條件的中間向量進行仿射變換，得到包含成像條件的風格向量；

對所述包含成像條件的風格向量、以及所述對象的模板特征圖進行正則化處理，得到正則化后的特征圖；

對所述正則化后的特征圖以及噪聲進行融合處理，得到包含噪聲的特征圖；

對所述包含噪聲的特征圖、以及所述包含成像條件的風格向量進行正則化處理，得到具有所述成像風格且符合所述成像條件的對象圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述包含成像條件的風格向量、以及所述對象的模板特征圖進行正則化處理，得到正則化后的特征圖，包括：

對所述對象的模板特征圖進行標準化處理，得到對應所述模板特征圖的高斯特征圖；

對所述高斯特征圖、以及所述包含成像條件的風格向量進行對齊處理，將對齊結果作為正則化后的特征圖。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述高斯特征圖、以及所述包含成像條件的風格向量進行對齊處理，將對齊結果作為正則化后的特征圖，包括：

將所述包含成像條件的風格向量的方差、與所述高斯特征圖的各個像素進行相乘處理，得到方差對齊后的高斯特征圖的各個像素；

將所述包含成像條件的風格向量的均值分別與方差對齊后的各個像素進行相加處理，得到均值對齊后的高斯特征圖的各個像素；

將均值對齊后的高斯特征圖的各個像素進行組合，得到所述正則化后的特征圖。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述正則化后的特征圖以及噪聲進行融合處理，得到包含噪聲的特征圖，包括：

對從噪聲庫中隨機抽取的噪聲進行縮放處理，得到所述噪聲的特征值；

將所述噪聲的特征值、與所述正則化后的特征圖中的各個像素進行相加處理，得到融入噪聲的各個像素；

將所述融入噪聲的各個像素進行組合，得到包含噪聲的特征圖。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述包含噪聲的特征圖、以及所述包含成像條件的風格向量進行正則化處理，得到具有所述成像風格且符合所述成像條件的對象圖像，包括：

對所述包含噪聲的特征圖、以及所述包含成像條件的風格向量進行正則化處理，得到包含成像條件的初始對象圖像；

對所述包含成像條件的初始對象圖像、以及所述包含成像條件的風格向量進行解碼處理，得到具有所述成像風格且符合所述成像條件的最終對象圖像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述包含成像條件的初始對象圖像、以及所述包含成像條件的風格向量進行解碼處理，得到具有所述成像風格且符合所述成像條件的最終對象圖像，包括：

通過多個級聯的生成模塊中的第一個生成模塊，對所述包含成像條件的初始對象圖像進行上采樣處理，得到上采樣特征圖；

對所述上采樣特征圖、所述包含成像條件的風格向量以及噪聲進行融合處理，將融合結果作為所述第一個生成模塊的輸出，并輸入到后續級聯的生成模塊，以

在所述后續級聯的生成模塊中，繼續基于所接收的融合結果進行上采樣處理、融合處理和融合結果輸出；

將最后一個生成模塊輸出的融合結果，作為所述具有所述成像風格且符合所述成像條件的最終對象圖像。