【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像编辑，特别涉及一种基于自监督学习的自由训练图像编辑方法。
技术介绍
1、现有技术的图像编辑存在以下缺陷：
2、(1)对大量标注数据的依赖：
3、现有的图像编辑技术通常需要大量的标注数据进行训练和优化。数据标注不仅费时费力，还涉及高昂的人工成本。尤其对于需要多样化和高质量图像编辑的场景，标注数据的获取往往是瓶颈，限制了技术的普及和应用。
4、(2)生成图像的质量不稳定：
5、尽管一些现有技术利用生成对抗网络(gan)进行图像生成，但在某些情况下，生成的图像质量存在不稳定性。尤其是当编辑内容较为复杂时，生成的图像可能会出现失真、模糊或不自然的现象，无法满足高质量的编辑需求。
6、因此，有必要提供一种基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，以显著提高图像编辑的效率和精度，同时降低用户的技术门槛。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于一种基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，以显著提高图像编辑的效率和精度，同时降低用户的
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，从公开数据集、用户生成内容、电子商务产品图像和合成图像中收集数据。
3.如权利要求1所述的基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，图像重建自监督任务中的变化方式包括如切割、旋转和/或模糊。
4.如权利要求1所述的基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，图像数据的自监督训练在完成图像重建自监督任务后，还包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的基于自监督学习的自由...
【技术特征摘要】
1.一种基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，从公开数据集、用户生成内容、电子商务产品图像和合成图像中收集数据。
3.如权利要求1所述的基于自监督学习的自由训练图像编辑方法，其特征在于，图像重建自监督任务中的变化方式包括如切割、旋转和/或模糊...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨欢，王伟达，施润华，丁超凡，
申请(专利权)人：巨人移动技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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