【技术实现步骤摘要】
本申请涉及古文字信息处理，尤其涉及一种甲骨字图片生成模型的训练、甲骨字图片生成方法及装置。
技术介绍
1、甲骨文是汉字发展的关键形态，对于甲骨文的研究不仅有助于人类更加了解古代中国历史、文化和语言，还能够为人类历史和文化演化提供重要线索。甲骨文字的识别是解读甲骨文的重要科研技术之一，识别甲骨文字的目的是分类甲骨片中所发现的文字和符号。随着人工智能技术的不断发展，现代汉字识别技术已经应用人工智能技术而取得了较大的突破。因此在古文字识别领域中，也在考虑着如何能够借助人工智能技术辅助完成甲骨文字的识别工作。
2、甲骨文字的图像数据主要分为字模图片和拓片图片，其中字模图片是由专家临摹甲骨片而生成，文字完整且背景干净。相反，拓片图片则是从甲骨片的图像上裁剪而来，因此不可避免地存在噪声、残缺等问题。当前，基于深度学习的甲骨文字自动识别技术尚处于起步阶段，最主要的影响是由于甲骨文字的稀缺性导致甲骨文字识别时的样本数量不足，为了解决样本数量不足的问题现采用数据增强的方法对样本进行扩充。数据增强是指通过一系列的技术和处理手段对现有数据集进行扩...
【技术保护点】
1.一种甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述对拓片图片进行编码，生成所述拓片图片的风格描述包括：
3.根据权利要求1所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述获取拓片图片的隐式特征，对所述隐式特征进行前向扩散包括：
4.根据权利要求3所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述将字模图片的内容特征和所述拓片图片的风格描述作为控制条件输入所述甲骨字图片生成模型中预设的去噪模型中，引导所述甲骨字图片生成模型学习所述隐式特征；...
【技术特征摘要】
1.一种甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.根据权利要求1所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述对拓片图片进行编码，生成所述拓片图片的风格描述包括：
3.根据权利要求1所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述获取拓片图片的隐式特征，对所述隐式特征进行前向扩散包括：
4.根据权利要求3所述的甲骨字图片生成模型的训练方法，其特征在于，所述将字模图片的内容特征和所述拓片图片的风格描述作为控制条件输入所述甲骨字图片生成模型中预设的去噪模型中，引导所述甲骨字图片生成模型学习所述隐式特征；通过损失函数计算训练损失，更新所述甲骨字图片生成模型的模型参数，直至损失收敛，获得训练完成的所述甲骨字图片生成模型包括：
5.一种甲骨字图片生成方法，其特征在于，所述方法包括：
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