【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种图像生成方法和装置。
技术介绍
1、条件生成对抗网络(cgan)是生成对抗网络(gan)的一种扩展，引入条件信息以控制生成样本的属性，条件生成对抗网络由生成器和判别器组成，生成器根据条件信息生成数据，而判别器则根据条件信息判断生成的数据是否真实。
2、相关技术中通常会采用条件生成对抗网络生成或转换各种符合条件的图像，但传统的条件生成对抗网络，在处理长序列时需要考虑更多时间步骤上的信息，生成器和判别器需要在更多时间步骤上进行操作，从而增加了计算的复杂度。
3、针对现有技术中图像生成方法复杂度较高的问题，目前尚未提出有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像生成方法和装置，以至少解决现有技术中图像生成方法复杂度较高的问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像生成方法，包括：获取参考条件数据，并对参考条件数据进行预处理操作，得到目标条件数据，其中，预处理操作用于提升参考条件数据的数据质量；将目...
【技术保护点】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用训练样本集合对初始图像生成模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述训练样本集合中的样本条件数据输入所述初始图像生成模型中的初始生成器，生成所述样本条件数据对应的样本生成图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始生成器中的初始视觉注意力模块对所述下采样数据进行数据提取，得到感兴趣数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述平均池化数据、所述最大池化数据以及所述连接特征...
【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用训练样本集合对初始图像生成模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述训练样本集合中的样本条件数据输入所述初始图像生成模型中的初始生成器，生成所述样本条件数据对应的样本生成图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始生成器中的初始视觉注意力模块对所述下采样数据进行数据提取，得到感兴趣数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述平均池化数据、所述最大池化数据以及所述连接特征数据进行目标卷积操作，得到卷积特征数据，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述卷积特征数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，马得草，张大巧，管冬冬，李亚雄，吴晓琳，周鑫雨，常燕，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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