一种图像补全方法、装置、系统和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像补全方法、装置、系统和计算机可读存储介质，其中，该一种图像补全方法包括：获取目标对象的图像，基于图像获得目标掩码和被掩码图像；对预先设定的提示词进行编码得到文本编码，根据目标掩码确定目标对象的位置编码，提示词为无实际含义的字符串；将文本编码和位置编码串联获得令牌，将全部令牌输入至掩码自注意模块获得条件令牌；根据目标掩码、被掩码图像和预先获取的噪声图像级联得到待处理图像，将待处理图像和条件令牌输入至BrushNet模块得到第一中间结果；将第一中间结果、噪声图像和条件令牌作为初始输入数据，通过冻结模块进行设定次数迭代处理得到输出结果，对输出结果解码得到补全图像，从而提高了图像补全的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像补全方法、装置、系统和计算机可读存储介质。

技术介绍

1、图像补全是利用深度学习技术填补图像中缺失区域，能有效地恢复损坏或不完整的图像，使图像变得完整和自然。目前，brushnet网络的图像补全方法，通过将掩码图像和噪声图像作为图像补全的两条处理支路，并通过具体的提示词语义信息对图像进行补全。但是，brushnet网络的图像补全方法能对自然界中常见的物种或类别具有很好的补效果。若是对特殊场景下的图像或是自然界中不常见的类别进行图像补全，容易出现纹理和色彩的问题，导致图像补全的效果差。因此，提高特定场景下图像的补全的准确度成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种图像补全方法、装置、系统和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中特定场景下的图像补全准确度低的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像补全方法，其特征在于，所述方法应用于brushnet网络，所述网络包括brushnet模块和冻结模块，所述方法包括：

3、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像补全方法，其特征在于，所述方法应用于BrushNet网络，所述网络包括BrushNet模块和冻结模块，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像补全方法，其特征在于，所述将所述文本编码和所述位置编码串联获得令牌，将全部令牌输入至掩码自注意模块获得条件令牌，包括：

3.根据权利要求2所述的图像补全方法，其特征在于，所述根据所述目标掩码确定所述目标对象的位置编码，包括：

4.根据权利要求1所述的图像补全方法，其特征在于，所述将所述第一中间结果、所述噪声图像和所述条件令牌作为初始输入数据，通过所述冻结模块进行设定次数迭代处理得到输出结果，对所述...

【技术特征摘要】

1.一种图像补全方法，其特征在于，所述方法应用于brushnet网络，所述网络包括brushnet模块和冻结模块，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像补全方法，其特征在于，所述将所述文本编码和所述位置编码串联获得令牌，将全部令牌输入至掩码自注意模块获得条件令牌，包括：

3.根据权利要求2所述的图像补全方法，其特征在于，所述根据所述目标掩码确定所述目标对象的位置编码，包括：

4.根据权利要求1所述的图像补全方法，其特征在于，所述将所述第一中间结果、所述噪声图像和所述条件令牌作为初始输入数据，通过所述冻结模块进行设定次数迭代处理得到输出结果，对所述输出结果解码得到补全图像，包括：

5.根据权利要求1所述的图像补全方...

【专利技术属性】
技术研发人员：时少艳，陈权，付伟男，
申请(专利权)人：杭州灵西机器人智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：