[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述图像处理模型至少包括：第一生成器及颜色校验器，所述方法包括：

响应于源域的第一图像组包括源帧图像及参考帧图像，通过所述第一生成器，分别对所述源帧图像及参考帧图像进行特征提取，得到所述源帧图像的图像特征及所述参考帧图像的图像特征；

对所述源帧图像的图像特征及所述参考帧图像的图像特征进行融合，得到融合特征；

基于所述融合特征进行图像转换，得到携带融合特征的对应目标域的第二图像组；

通过所述颜色校验器，对所述第二图像组进行处理，确定所述第二图像组中图像间色彩模式的相对关系，以及确定所述第二图像组相对所述目标域的目标图像组的准确度；

基于所述相对关系与所述准确度，确定所述颜色校验器的损失函数的值；

基于所述损失函数的值，更新所述图像处理模型的模型参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像处理模型还包括第二生成器，所述方法还包括：

通过所述第二生成器，对所述第二图像组进行图像重构，得到对应所述源域的第三图像组，对目标域的第四图像组进行图像转换，得到对应源域的第五图像组；

通过所述第一生成器，对所述第五图像组进行图像重构，得到对应所述目标域的第六图像组；

基于所述第一图像组与所述第三图像组的差异、所述第五图像组与所述第六图像组的差异，训练所述第一生成器。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一图像组与所述第三图像组的差异、所述第五图像组与所述第六图像组的差异，训练所述第一生成器，包括：

基于所述第一图像组与所述第三图像组的差异、所述第五图像组与所述第六图像组的差异，确定所述第一生成器的损失函数的值；

当所述第一生成器的损失函数的值达到第一阈值时，基于所述第一生成器的损失函数确定相应的第一误差信号；

将所述第一误差信号在所述第一生成器中反向传播，并在传播的过程中更新所述第一生成器的各个层的模型参数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征进行图像转换，得到携带融合特征的对应目标域的第二图像组，包括：

基于所述融合特征，对所述第一图像组进行图像转换，得到携带融合特征的对应目标域的目标色彩模式的第二图像组。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，对所述第一图像组进行图像转换，得到携带融合特征的对应目标域的第二图像组，包括：

结合所述源帧图像的图像特征对所述融合特征进行解码，得到携带融合特征的对应目标域的目标色彩模式的源帧图像；

结合所述参考帧图像的图像特征对所述融合特征进行解码，得到携带融合特征的对应目标域的目标色彩模式的参考帧图像；

所述目标域的目标色彩模式的源帧图像及所述目标域的目标色彩模式的参考帧图像，构成所述目标域的第二图像组。

6.如权利要求4或5所述的方法，其特征在于，

所述参考帧图像为所述源域对应的视频中的首帧图像，所述源帧图像为所述源域对应的视频中不同于所述首帧图像的帧图像。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述颜色校验器，对所述第二图像组进行处理，确定所述第二图像组中图像间色彩模式的相对关系，包括：

分别获取所述第二图像组中每帧图像的灰度直方图；

确定所述第二图像组中图像间的灰度直方图距离，将所述灰度直方图距离作为所述色彩模式的相对关系。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对关系与所述准确度，确定所述颜色校验器的损失函数的值，包括：

获取所述相对关系与目标相对关系的第一差值，以及所述准确度与目标准确度之间的第二差值；

基于所述第一差值、所述第二差值，确定所述颜色校验器的损失函数的值。