水印去除模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种水印去除模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：在样本图像数据集中提取水印图像以及对应的干净图像；将提取的图像输入至待训练水印去除模型中进行三次风格迁移，得到风格迁移结果，根据提取的图像对风格迁移结果中的目标图像进行识别，得到图像识别结果；根据风格迁移结果、图像识别结果、水印图像以及干净图像计算待训练水印去除模型对应的对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值；根据上述各损失值计算待训练水印去除模型对应的目标损失值；根据目标损失值对待训练水印去除模型进行对抗训练，直至达到预设条件，停止模型训练，得到训练后的水印去除模型。采用本方法能够提高水印去除后的图像质量。的图像质量。的图像质量。

【技术实现步骤摘要】
水印去除模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种水印去除模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着数字媒体技术和计算机技术的发展，各种数字媒体如图像，通过互联网进行传播，人们可以进行下载使用。为了保护图像的版权，往往在图像中添加水印。由于水印会在一定程度上干扰或破坏图像的内在数据信息，为了更好地应用图像的价值，需要将图像中的水印去除。
[0003]目前，可以通过生成式对抗模型对水印图像进行水印去除，得到对应的干净图像，然而，传统的生成式对抗模型在水印去除过程中，可能会丢失水印图像的原有信息，导致得到的干净图像的质量较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高水印去除后的图像质量的水印去除模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种水印去除模型训练方法，所述方法包括：
[0006]获取样本图像数据集；
[0007]在所述样本图像数据集中提取水印图像以及所述水印图像对应的干净图像；
[0008]将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型中，通过所述待训练水印去除模型对所述水印图像以及所述干净图像进行三次风格迁移，得到风格迁移结果，根据所述水印图像以及所述干净图像对所述风格迁移结果中的目标图像进行识别，得到图像识别结果；
[0009]根据所述风格迁移结果、所述图像识别结果、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值；
[0010]根据所述对抗损失值、所述循环一致性损失值以及所述身份重建损失值计算所述待训练水印去除模型对应的目标损失值；
[0011]根据所述目标损失值对所述待训练水印去除模型进行对抗训练，直至达到预设条件，停止模型训练，得到训练后的水印去除模型。
[0012]在其中一个实施例中，所述将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型中，通过所述待训练水印去除模型对所述水印图像以及所述干净图像进行三次风格迁移，得到风格迁移结果包括：
[0013]将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型的对应生成器中进行三次风格迁移，得到所述水印图像对应的无水印图像、所述干净图像对应的有水印图像、所述无水印图像对应的第一水印添加图像以及所述有水印图像对应的第一水印去除图像、所述水印图像对应的第二水印添加图像和所述干净图像对应的第二水印去除图像；
[0014]根据所述无水印图像、所述有水印图像、所述第一水印添加图像、所述第一水印去除图像、所述第二水印添加图像和所述第二水印去除图像生成风格迁移结果。
[0015]在其中一个实施例中，所述待训练水印去除模型的生成器包括第一生成器和第二生成器，所述将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型的对应生成器中进行三次风格迁移，得到所述水印图像对应的无水印图像、所述干净图像对应的有水印图像、所述无水印图像对应的第一水印添加图像以及所述有水印图像对应的第一水印去除图像、所述水印图像对应的第二水印添加图像和所述干净图像对应的第二水印去除图像包括：
[0016]将所述水印图像输入至所述待训练水印去除模型的第一生成器中进行第一次风格迁移，以及将所述干净图像输入至所述待训练水印去除模型的第二生成器中进行第一次风格迁移，通过所述第一生成器输出所述水印图像对应的无水印图像，以及通过所述第二生成器输出所述干净图像对应的有水印图像；
[0017]将所述无水印图像输入至所述第二生成器中进行第二次风格迁移，以及将所述有水印图像输入至所述第二生成器中进行第二次风格迁移，通过所述第二生成器输出所述无水印图像对应的第一水印添加图像，以及通过所述第一生成器输出所述有水印图像对应的第一水印去除图像；
[0018]将所述干净图像输入至所述第一生成器中进行第三次风格迁移，以及将所述水印图像输入至所述第二生成器中进行第三次风格迁移，通过所述第一生成器输出所述干净图像对应的第二水印去除图像，以及通过所述第二生成器输出所述水印图像对应的第二水印添加图像。
[0019]在其中一个实施例中，所述风格迁移结果包括无水印图像、有水印图像、第一水印添加图像、第一水印去除图像、第二水印添加图和第二水印去除图像，所述根据所述风格迁移结果、所述图像识别结果、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值包括：
[0020]根据所述图像识别结果计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值；
[0021]根据所述风格迁移结果中的第一水印消除图像和第一水印添加图像、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的循环一致性损失值；
[0022]根据所述风格迁移结果中的第二水印添加图像和第二水印去除图像、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的身份重建损失值。
[0023]在其中一个实施例中，所述待训练水印去除模型包括两个子网络，各子网络包括生成器以及判别器，所述生成器与所述判别器均包括编码器且共用一个编码器，所述根据所述目标损失值对所述待训练水印去除模型进行对抗训练，直至达到预设条件，停止模型训练，得到训练后的水印去除模型包括：
[0024]固定所述待训练水印去除模型的各生成器中解码器的生成参数，根据所述目标损失值对各子网络中判别器的判别参数进行调整，得到调整后的损失值；
[0025]固定所述待训练水印去除模型的各判别器的判别参数，根据所述调整后的损失值对所述解码器的生成参数进行调整，所述判别参数包括编码器对应的编码参数；
[0026]重复所述根据所述目标损失值对所述待训练水印去除模型进行对抗训练的步骤，直至达到预设条件，停止模型训练，确定所述待训练水印去除模型中的模型生成器，将所述
模型生成器与所述模型生成器对应的当前生成参数进行保存，得到训练后的水印去除模型，所述当前生成器参数包括所述模型生成器中编码器对应的当前编码器参数。
[0027]一种图像水印去除方法，所述方法包括：
[0028]获取待处理图像；
[0029]将所述待处理图像输入至训练后的水印去除模型的生成器中，通过生成器中的编码器对所述待处理图像进行编码，输出图像特征，所述训练后的水印去除模型是根据样本图像数据集进行对抗训练得到的，在对抗训练过程中，所述水印去除模型对应的目标损失值是根据对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值计算得到的；所述对抗损失值、所述循环一致性损失值以及所述身份重建损失值是通过对所述样本图像数据集进行风格迁移计算得到的；
[0030]通过所述生成器对所述图像特征进行风格迁移，得到所述待处理图像对应的干净图像。
[0031]一种水印去除模型训练装置，所述装置包括：
[0032]风格迁移模块，用于获取样本图像数据集；在所述样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水印去除模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像数据集；在所述样本图像数据集中提取水印图像以及所述水印图像对应的干净图像；将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型中，通过所述待训练水印去除模型对所述水印图像以及所述干净图像进行三次风格迁移，得到风格迁移结果，根据所述水印图像以及所述干净图像对所述风格迁移结果中的目标图像进行识别，得到图像识别结果；根据所述风格迁移结果、所述图像识别结果、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值；根据所述对抗损失值、所述循环一致性损失值以及所述身份重建损失值计算所述待训练水印去除模型对应的目标损失值；根据所述目标损失值对所述待训练水印去除模型进行对抗训练，直至达到预设条件，停止模型训练，得到训练后的水印去除模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型中，通过所述待训练水印去除模型对所述水印图像以及所述干净图像进行三次风格迁移，得到风格迁移结果包括：将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型的对应生成器中进行三次风格迁移，得到所述水印图像对应的无水印图像、所述干净图像对应的有水印图像、所述无水印图像对应的第一水印添加图像以及所述有水印图像对应的第一水印去除图像、所述水印图像对应的第二水印添加图像和所述干净图像对应的第二水印去除图像；根据所述无水印图像、所述有水印图像、所述第一水印添加图像、所述第一水印去除图像、所述第二水印添加图像和所述第二水印去除图像生成风格迁移结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待训练水印去除模型的生成器包括第一生成器和第二生成器，所述将所述水印图像以及所述干净图像输入至待训练水印去除模型的对应生成器中进行三次风格迁移，得到所述水印图像对应的无水印图像、所述干净图像对应的有水印图像、所述无水印图像对应的第一水印添加图像以及所述有水印图像对应的第一水印去除图像、所述水印图像对应的第二水印添加图像和所述干净图像对应的第二水印去除图像包括：将所述水印图像输入至所述待训练水印去除模型的第一生成器中进行第一次风格迁移，以及将所述干净图像输入至所述待训练水印去除模型的第二生成器中进行第一次风格迁移，通过所述第一生成器输出所述水印图像对应的无水印图像，以及通过所述第二生成器输出所述干净图像对应的有水印图像；将所述无水印图像输入至所述第二生成器中进行第二次风格迁移，以及将所述有水印图像输入至所述第二生成器中进行第二次风格迁移，通过所述第二生成器输出所述无水印图像对应的第一水印添加图像，以及通过所述第一生成器输出所述有水印图像对应的第一水印去除图像；将所述干净图像输入至所述第一生成器中进行第三次风格迁移，以及将所述水印图像输入至所述第二生成器中进行第三次风格迁移，通过所述第一生成器输出所述干净图像对应的第二水印去除图像，以及通过所述第二生成器输出所述水印图像对应的第二水印添加
图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风格迁移结果包括无水印图像、有水印图像、第一水印添加图像、第一水印去除图像、第二水印添加图和第二水印去除图像，所述根据所述风格迁移结果、所述图像识别结果、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值、循环一致性损失值以及身份重建损失值包括：根据所述图像识别结果计算所述待训练水印去除模型对应的对抗损失值；根据所述风格迁移结果中的第一水印消除图像和第一水印添加图像、所述水印图像以及所述干净图像计算所述待训练水印去除模型对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：张少林，宁欣，曾庆亮，许少辉，
申请(专利权)人：深圳市威富视界有限公司，
类型：发明
国别省市：