[发明专利]图像合成和图像合成模型训练的方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种图像合成方法，其特征在于，包括：

获取待合成的原始图像；

确定所述原始图像的目标图像属性；

获取图像合成模型，其中，所述图像合成模型包括特征检测器和图像生成器；

将所述原始图像输入所述特征检测器进行特征检测，以得到原始图像特征；

将所述原始图像特征与所述目标图像属性输入所述图像生成器进行处理，以生成具有所述目标图像属性的目标图像；

其中，所述图像合成模型通过如下方法训练得到：

获取训练样本集，所述训练样本集中包括训练原始图像和训练目标图像，所述训练原始图像设置有训练原始属性，所述训练目标图像设置有训练目标属性；

根据所述训练原始图像、所述训练原始属性、所述训练目标图像和所述训练目标属性训练生成对抗网络，所述生成对抗网络中包括相互对抗的特征检测器、图像生成器和属性判别器，其中，所述属性判别器用于识别经过所述特征检测器计算后输出的图像特征所包含的属性，经过所述特征检测器、所述图像生成器和所述属性判别器三者的相互对抗训练，保证所述特征检测器的结果具备除去原始图像属性之外的一致性；

根据训练得到的所述特征检测器和所述图像生成器生成图像合成模型，所述图像合成模型用于将所述训练原始图像合成为训练目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像合成方法应用于直播平台，获取待合成的原始图像，包括：

从主播端上传的直播流中获取待合成的原始图像；

确定所述原始图像的目标图像属性，包括：

根据主播端的设置确定所述原始图像的目标图像属性；

在将所述原始图像特征与所述目标图像属性输入所述图像生成器进行处理，以生成具有所述目标图像属性的目标图像之后，还包括：

根据所述目标图像生成合成后的直播流，并将所述合成后的直播流发送至客户端显示。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述原始图像和目标图像为人脸图像，所述目标图像属性至少包括：年龄、表情、性别和头饰其中之一。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述训练原始图像、所述训练原始属性、所述训练目标图像和所述训练目标属性训练生成对抗网络，包括：

将所述训练原始图像输入所述特征检测器进行处理，以提取训练图像特征；

将所述训练图像特征输入所述属性判别器，以识别所述训练原始图像的原始属性；

根据所述原始属性与所述训练原始属性计算第一损失值；

将所述训练图像特征和所述训练目标图像的训练目标属性输入所述图像生成器进行处理，以生成训练合成图像；

根据所述训练合成图像与所述训练目标图像计算第二损失值；

判断所述第一损失值与所述第二损失值是否满足预设的迭代条件；

若是，则确定生成对抗网络训练完成；

若否，则更新所述特征检测器、所述图像生成器和所述属性判别器，返回所述将所述训练原始图像输入所述特征检测器进行处理，以提取训练图像特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述原始属性与所述训练原始属性计算第一损失值，包括：

根据所述原始属性与所述训练原始属性，进行均方误差损失函数的计算；

将计算结果作为第一损失值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述训练合成图像与所述训练目标图像计算第二损失值，包括：

获取感知网络模型；

将所述训练合成图像与所述训练目标图像分别输入所述感知网络模型，以得到所述训练合成图像的第一感知向量与所述训练目标图像的第二感知向量；

根据两个所述感知向量进行均方误差损失函数的计算，以将计算结果作为第二损失值。