【技术实现步骤摘要】
用于图像处理的引导式神经网络模型的装置和方法
[0001]实施例总体上关于图像处理，并且具体关于利用神经网络模型的引导式图像处理。
技术介绍
[0002]当前的并行图形数据处理包括被开发为用于对图形数据执行特定操作的系统和方法，这些特定操作诸如例如，线性插值、曲面细分、栅格化、纹理映射、深度测试等。传统上，图形处理器使用固定功能计算单元来处理图形数据；然而，最近，图形处理器的多个部分已经变得可编程，使得此类处理器能够支持用于处理顶点和片段数据的更广泛种类的操作。
[0003]为了进一步提高性能，图形处理器典型地实现诸如流水线操作之类的处理技术，这些处理技术尝试贯穿图形流水线的不同部分并行地处理尽可能多的图形数据。具有单指令多线程(SIMT)架构的并行图形处理器被设计成使图形流水线中的并行处理的量最大化。在SIMT架构中，成组的并行线程尝试尽可能频繁地一起同步地执行程序指令，以提高处理效率。可以在Shane Cook的CUDA编程(CUDA Programming)第三章，第37
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51页(2013年...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于图像处理的方法，包括：接收作为内容图像的第一图像和作为风格图像的第二图像；分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一多个引导图和第二多个引导图；将所述第一多个引导图与所述第二多个引导图合成以确定引导信息；以及通过基于所述引导信息将所述第二图像的风格施加至所述第一图像来生成输出图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述第一多个引导图和所述第二多个引导图包括：分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一神经引导图和第二神经引导图；分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一语义引导图和第二语义引导图；以及分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一位置引导图和第二位置引导图。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述第一神经引导图和所述第二神经引导图包括：通过从所述第一图像移除风格来生成所述第一神经引导图；以及通过从所述第二图像移除风格来生成所述第二神经引导图。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述第一语义引导图和所述第二语义引导图包括：通过语义解析确定所述第一图像和所述第二图像中的每个图像的多个部分的边界；检测所述多个部分的边界内的、表示面部成分的标记点；基于检测到的标记点拟合所述面部成分的边界曲线；基于所拟合的边界曲线生成成分掩模；以及通过将所述成分掩模与所述多个部分的边界组合来生成所述第一语义引导图和所述第二语义引导图。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，生成所述第一语义引导图和所述第二语义引导图进一步包括：拟合眼球的边界曲线；以及通过将所述成分掩模与所述眼球的边界曲线组合来生成所述第一语义引导图和所述第二语义引导图。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述第一位置引导图和所述第二位置引导图包括：通过语义解析确定所述第一图像和所述第二图像中的每个图像的多个部分的边界；基于像素距部分的边界的最小距离为部分的边界内的每个像素确定得分；以及基于像素的得分生成所述第一位置引导图和所述第二位置引导图。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一多个引导图和所述第二多个引导图合成包括：将所述第一神经引导图与所述第二神经引导图合成，将所述第一语义引导图与所述第二语义引导图合成，并将所述第一位置引导图与所述第二位置引导图合成，以确定所述引导信息。8.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一图像的风格和所述第二图像的风格中的每一个风格包括肖像风格或照明风格。9.如权利要求4所述的方法，其中，所述多个部分包括脸、身体或头发。
10.一种用于图像处理的装置，包括：引导图生成器，用于：接收作为内容图像的第一图像和作为风格图像的第二图像；分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一多个引导图和第二多个引导图；合成网络，用于将所述第一多个引导图与所述第二多个引导图合成以确定引导信息；以及加速器，用于通过基于所述引导信息将所述第二图像的风格施加至所述第一图像来生成输出图像。11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述引导图生成器用于：分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一神经引导图和第二神经引导图；分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一语义引导图和第二语义引导图；以及分别从所述第一图像和所述第二图像生成第一位置引导图和第二位置引导图。12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述引导图生成器用于：通过从所述第一图像移除风格...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚安邦，陆鸣，王一凯，王山东，陈玉荣，S，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：
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