图像生成方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像生成方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像处理和计算机视觉技术领域，可应用于人脸等场景。具体实现方案为：根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像；根据第一中间图像和源图像之间的差异，调整第一标识信息，得到第二标识信息；以及根据第二标识信息和模板图像，进行图像生成。本公开还提供了一种图像生成装置、电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及深度学习、图像处理和计算机视觉
，可应用于人脸等场景下。更具体地，本公开提供了一种图形生成方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，深度学习模型广泛地应用于图像处理等场景中。例如，可以利用深度学习模型将两幅或多幅图像融合成一幅新的图像。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图像生成方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种图像生成方法，该方法包括：根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像；根据第一中间图像和源图像之间的差异，调整第一标识信息，得到第二标识信息；以及根据第二标识信息和模板图像，进行图像生成。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种图像生成装置，该装置包括：获得模块，用于根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像；调整模块，用于根据第一中间图像和源图像之间的差异，调整第一标识信息，得到第二标识信息；以及生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，包括：根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像；根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，调整所述第一标识信息，得到第二标识信息；以及根据所述第二标识信息和模板图像，进行图像生成。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像包括：根据所述源图像和所述样本图像的第三标识信息，得到第二中间图像；以及根据所述第一标识信息和所述第二中间图像，得到所述第一中间图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像包括：将所述第一标识信息和所述样本图像输入深度学习模型，得到所述第一中间图像，其中，所述深度学习模型包括多个处理层；所述根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，调整所述第一标识信息，得到第二标识信息包括：根据所述第一标识信息，得到所述多个处理层中输入每个处理层的第四标识信息；根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，利用预设调整方式对所述第四标识信息进行调整，得到第五标识信息；以及根据所述第五标识信息，得到所述第二标识信息，其中，所述预设调整方式包括以下至少之一：反向传播方式和梯度优化方式。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其中，所述根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，调整所述第一标识信息，得到第二标识信息包括：根据所述第一中间图像和所述源图像，确定身份损失和重构损失；以及根据所述身份损失和所述重构损失，确定所述差异。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，所述样本图像为N个，N为大于1的整数，所述根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像包括：根据所述第一标识信息和N个样本图像，得到N个第一中间图像；所述根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，调整所述第一标识信息，得到第二标识信息包括：根据所述源图像和N个所述第一中间图像之间的差异，对所述第一标识信息进行N次调整，得到N级第六标识信息；以及根据N级所述第六标识信息，得到所述第二标识信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述第一标识信息进行N次调整包括：根据第1个第一中间图像与所述源图像之间的差异，对所述第一标识信息进行调整，得到第1级第六标识信息；根据第n个第一中间图像与所述源图像之间的差异，对第n
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1级第六标识信息进行调整，得到第n级第六标识信息，其中，n为大于1的整数，n为小于或等于N的整数。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述第一标识信息和N个样本图像，得到N个第一中间图像包括：
将所述第一标识信息和N个所述样本图像输入深度学习模型，得到N个所述第一中间图像，其中，所述深度学习模型包括多个处理层；所述对所述第一标识信息进行N次调整包括：根据所述第一标识信息，得到所述多个处理层中输入每个处理层的第1级第四标识信息；根据第1个第一中间图像和所述源图像之间的差异，利用预设调整方式对多个所述第1级第四标识信息进行调整，得到多个第1级第五标识信息，作为第1级第六标识信息；以及根据第n个第一中间图像和所述源图像之间的差异，利用所述预设调整方式对多个第n
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1级第五标识信息进行调整，得到多个第n级第五标识信息，作为第n级第六标识信息，其中，n为大于1的整数，n为小于或等于N的整数；其中，所述预设调整方式包括以下至少之一：反向传播方式和梯度优化方式。8.一种图像生成装置，包括：获得模块，用于根据源图像的第一标识信息和样本图像，得到第一中间图像；调整模块，用于根据所述第一中间图像和所述源图像之间的差异，调整所述第一标识信息，得到第二标识信息；以及生成模块，用于根据所述第二标识信...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐志良，周航，洪智滨，
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：