【技术实现步骤摘要】
本公开的实现方式总体涉及机器学习，特别地涉及基于机器学习模型来用于图像更新的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、机器学习技术已经被广泛地用于多种图像处理任务。例如，可以利用机器学习模型来更新图像中的对象。然而，已有的机器学习模型并不能准确地确定对象的掩膜(mask)，这导致更新后的对象的轮廓与图像之间存在边界，在严重时可能会造成图像内容的混乱。此时，期望可以以更为有效的方式来执行图像更新。
技术实现思路
1、在本公开的第一方面，提供了一种用于图像更新的方法。在该方法中，响应于确定第一图像的第一质量指标满足第一预定条件，确定第一图像中的第一对象的第一区域。获取更新指令，更新指令以自然语言表示并且描述不同于第一对象的第二对象。基于更新指令，利用生成模型将第一区域中的第一对象更新为第二对象，以生成第二图像。
2、在本公开的第二方面，提供了一种用于图像更新的装置。该装置包括：确定模块，被配置用于响应于确定第一图像的第一质量指标满足第一预定条件，确定第一图像中的第一对象...
【技术保护点】
1.一种用于图像更新的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一质量指标指示以下至少任一项：所述第一图像的分辨率和清晰度、所述第一对象的分辨率、清晰度、倾斜角度、遮挡程度、或者所述第一对象在所述第一图像中的比例。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一图像中的所述第一对象的所述第一区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述生成模型是基于以下所确定：
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第一参考区域包括多个候选参考区域，并且所述多个候选参考区域是基于以下所确定：
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种用于图像更新的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一质量指标指示以下至少任一项：所述第一图像的分辨率和清晰度、所述第一对象的分辨率、清晰度、倾斜角度、遮挡程度、或者所述第一对象在所述第一图像中的比例。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一图像中的所述第一对象的所述第一区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述生成模型是基于以下所确定：
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第一参考区域包括多个候选参考区域，并且所述多个候选参考区域是基于以下所确定：
6.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述更新指令包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：张新建，吴昊，杨成，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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