生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品技术

本公开提及了一种生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品，涉及深度学习和计算机视觉等人工智能领域。该方法的一具体实施方式包括：获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；将第一图像的特征点对应的图像与第一图像进行合成，得到合成图像；利用第二图像和合成图像进行训练，得到图像修复模型。

Method, equipment, medium and program product for generating image restoration model

【技术实现步骤摘要】
生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品
本公开实施例涉及计算机领域，具体涉及深度学习和计算机视觉等人工智能领域，尤其涉及一种生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品。
技术介绍
在那个数码相机及数字存储设备并未普及的年代，人们会在拍照之后冲洗出来保存记录美好瞬间，但是由于相纸本身的缺点，在保存的过程中很容易出现划痕、褪色、污点等，严重影响照片的视觉质量。目前，由人工通过专业软件对待修复图像进行修复，以完成对图像的修复。
技术实现思路
本公开实施例提出了一种生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品。第一方面，本公开实施例提出了一种生成图像修复模型的方法，包括：获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；将第一图像的特征点对应的图像与第一图像进行合成，得到合成图像；利用第二图像和合成图像进行训练，得到图像修复模型。第二方面，本公开实施例提出了一种生成图像修复模型的装置，包括：图像获取模块，被配置成获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；图像合成模块，被配置成将第一图像的特征点对应的图像与第一图像进行合成，得到合成图像；模型训练模块，被配置成利用第二图像和合成图像进行训练，得到图像修复模型。第三方面，本公告实施例提出了一种图像修复方法，包括：获取待修复图像；将待修复图像输入预先训练的图像修复模型中，得到修复图像。第四方面，本公告实施例提出了一种图像修复装置，包括：图像获取模块，被配置成获取待修复图像；图像修复模块，被配置成将待修复图像输入预先训练的图像修复模型中，得到修复图像。第五方面，本公开实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面或第二方面描述的方法。第六方面，本公开实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面或第二方面描述的方法。第七方面，本公开实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面或第二方面描述的方法。本公开实施例提供的生成图像修复模型的方法、设备、介质及程序产品，首先获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；然后将第一图像的特征点对应的图像与第一图像进行合成，得到合成图像；最后利用第二图像和合成图像进行训练，得到图像修复模型。可以通过由第一图像和第一图像中的对象的特征点对应的图像合成得到的合成图像，与第二图像进行模型训练，以得到图像修复模型，从而能够实现对图像的修复。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本公开的生成图像修复模型的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本公开的生成图像修复模型的方法的另一个实施例的流程图；图4是根据本公开的图像修复方法的一个实施例的流程图；图5是根据本公开的图像修复方法的一个应用场景图；图6是根据本公开的生成图像修复模型的装置的一个实施例的结构示意图；图7是根据本公开的图像修复装置的一个实施例的结构示意图；图8是用来实现本公开实施例的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。图1示出了可以应用本公开的生成图像修复模型的方法或生成图像修复模型的装置的实施例的示例性系统架构100。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送视频帧等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用、智能交互应用，例如图像处理应用等等。终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，终端设备可以为与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如PC(PersonalComputer，个人计算机)、手机、智能手机、PDA(PersonalDigitalAssistant，个人数字助手)、可穿戴设备、PPC(PocketPC，掌上电脑)、平板电脑、智能车机、智能电视、智能音箱、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。服务器105可以提供各种服务。例如，服务器105可以对终端设备101、102、103上显示的视频进行分析和处理，并生成处理结果。需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。需要说明的是，本公开实施例所提供的生成图像修复模型的方法一般由服务器105执行，相应地，生成图像修复模型的装置一般设置于服务器105中。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。继续参考图2，其示出了根据本公开的生成图像修复模型的方法的一个实施例的流程200。该生成图像修复模型的方法可以包括以下步骤：步骤201，获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像。在本实施例中，生成图像修复模型的方法的执行主体(例如图1所示的终端设备101、102、103)可以通过拍摄装置获取第一图像和第二图像，拍摄装置可以为终端设备的摄像头或其外部的摄像头；或，生成图像修复模型的方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生成图像修复模型的方法，包括：/n获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；/n将所述第一图像的特征点对应的图像与所述第一图像进行合成，得到合成图像；/n利用所述第二图像和所述合成图像进行训练，得到图像修复模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种生成图像修复模型的方法，包括：
获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；
将所述第一图像的特征点对应的图像与所述第一图像进行合成，得到合成图像；
利用所述第二图像和所述合成图像进行训练，得到图像修复模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一图像的特征点对应的图像与所述第一图像进行合成，得到合成图像，包括：
将所述第一图像的特征点对应的图像的通道数与所述第一图像的通道数进行合成，得到合成图像。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一图像的特征点为所述第一图像中的第一目标待修复区域的特征点。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述图像修复模型为生成式对抗模型。


5.一种图像修复方法，包括：
获取待修复图像；
将所述待修复图像输入如权利要求1-4任意一项所述的图像修复模型中，得到修复图像。


6.根据权利要求5所述的方法，所述方法还包括：
确定所述待修复图像中的第二目标待修复区域；
所述将所述待修复图像输入如权利要求1-4任意一项所述的图像修复模型中，得到修复图像，包括：
将所述第二目标待修复区域对应的图像输入如权利要求1-4任意一项所述的图像修复模型中，得到修复图像。


7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，若所述待修复图像为待修复人脸图像，所述方法还包括：
对所述修复图像进行识别，得到识别结果；
根据所述识别结果，进行身份认证。


8.一种生成图像修复模型的装置，包括：
图像获取模块，被配置成获取第一图像和第二图像，其中，第二图像为修复第一图像后的图像；
图像合成模块，被配置成将所述第一图像的特征点对应的图像与所述第一图像进行合成，得到合成图像；
模型训练模块，被配置成利用所述第二图像和所述合成图像进行训练，得到图像修复模型。...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘芳龙，李鑫，何栋梁，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11