[发明专利]图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像数据处理方法，其特征在于，包括：

获取第一样本图像和第二样本图像；所述第一样本图像中包含样本源对象；所述第二样本图像中包含样本虚拟对象；

获取所述样本源对象的关键点位置信息，基于初始图像生成模型、所述第一样本图像和所述样本源对象的关键点位置信息生成所述第一样本图像对应的待判别图像；所述待判别图像中包括所述样本源对象对应的待判别虚拟对象；

基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象和所述待判别虚拟对象修正所述初始图像生成模型的网络参数；

将包含修正后的网络参数的初始图像生成模型确定为图像生成模型；所述图像生成模型用于生成包含源对象的第一图像对应的第二图像；所述第二图像中包含所述源对象对应的虚拟对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始图像生成模型的网络参数包括生成网络的第一网络参数和判别网络的第二网络参数；

所述基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象和所述待判别虚拟对象修正所述初始图像生成模型的网络参数，包括：

基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象、所述待判别虚拟对象和所述判别网络对应的损失函数，获取用于修正所述第一网络参数的第一梯度图以及用于修正所述第二网络参数的第二梯度图；

基于所述样本源对象、所述待判别虚拟对象、所述生成网络对应的损失函数和所述第一梯度图修正所述第一网络参数，基于所述第二梯度图修正所述第二网络参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别网络包括无条件判别器；

所述基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象、所述待判别虚拟对象和所述判别网络对应的损失函数，获取用于修正所述第一网络参数的第一梯度图以及用于修正所述第二网络参数的第二梯度图，包括：

将所述样本虚拟对象对应的特征图和所述待判别虚拟对象对应的特征图，确定为所述无条件判别器对应的损失函数中的输入数据；

当所述无条件判别器对应的损失函数达到最小值时，获取所述第一梯度图；

当所述无条件判别器对应的损失函数达到最大值时，获取所述第二梯度图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别网络包括有条件判别器；

所述基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象、所述待判别虚拟对象和所述判别网络对应的损失函数，获取用于修正所述第一网络参数的第一梯度图以及用于修正所述第二网络参数的第二梯度图，包括：

将所述样本源对象的关键点位置信息对应的特征图、所述待判别虚拟对象对应的特征图和所述样本虚拟对象对应的特征图，确定为所述有条件判别器对应的损失函数中的输入数据；

当所述有条件判别器对应的损失函数达到最小值时，获取所述第一梯度图；

当所述有条件判别器对应的损失函数达到最大值时，获取所述第二梯度图。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别网络包括局部判别器；

所述基于所述样本源对象、所述样本虚拟对象、所述待判别虚拟对象和所述判别网络对应的损失函数，获取用于修正所述第一网络参数的第一梯度图以及用于修正所述第二网络参数的第二梯度图，包括：

获取所述待判别虚拟对象的关键点位置信息，根据所述待判别虚拟对象的关键点位置信息截取所述待判别虚拟对象中的关键点局部图像；

在所述样本虚拟对象中，截取与所述关键点局部图像为同类型局部图像的样本关键点局部图像；

将所述关键点局部图像对应的特征图和所述样本关键点局部图像对应的特征图，确定为所述局部判别器对应的损失函数中的输入数据；

当所述局部判别器对应的损失函数达到最小值时，获取所述第一梯度图；

当所述局部判别器对应的损失函数达到最大值时，获取所述第二梯度图。