[发明专利]图标处理方法、装置、可读存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种图标处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取不同风格的图标集合，并按照风格分组，标注各自风格类别；

根据所述风格类别训练生成网络和鉴别网络，使所述生成网络携带目标风格信息，且能将图标转换成所述图标集合中任一风格的图标；使所述鉴别网络既能鉴别所生成图标的真假，且能分类为某一风格；

获取用户选定的当前要生成的图标风格，将所有应用程序的原始图标送入所述生成网络的输入，以输出具有当前要生成的图标风格的图标，并替换所述原始图标。

2.根据权利要求1所述的图标处理方法，其特征在于，所述根据所述风格类别训练生成网络和鉴别网络，使所述生成网络携带目标风格信息，且能将图标转换成所述图标集合中任一风格的图标；使所述鉴别网络既能鉴别所生成图标的真假，且能分类为某一风格的步骤包括：

从所述图标集合中取出图标x，所述图标x的风格类别为c_x，从所述图标集合中随机选择一个与c_x不同的风格类别c_y，作为本次样本训练的目标类别；

将所述图标x和风格类别c_y输入所述生成网络，输出为一个既与原图标相似又具有类别c_y风格的图标

将图标和风格类别c_x输入所述生成网络，输出为一个既与相似又具有风格类别c_x的图标

将所述图标x通过所述鉴别网络，得到可信度参数D_src(x)以及类别D_cls(x)，其中，期望可信度参数D_src(x)趋于识别为真，期望类别D_cls(x)符合c_x，将图标通过所述鉴别网络，得到可信度参数以及类别其中，期望可信度参数趋于识别为假，期望类别符合c_y；

重复上述步骤，以训练得到所述生成网络和所述鉴别网络。

3.根据权利要求2所述的图标处理方法，其特征在于，衡量所述鉴别网络识别真假能力，具有损失函数Loss_adv；

Loss_adv＝E_x[logD_src(x)]+E_x,c[log(1-D_src(G(x,c)))]，其中G(x,c)即

衡量所述鉴别网络识别风格分类的能力，具有损失函数Loss_cls，其中，分别计算D_cls(x)和c_x之间的交叉熵以及和c_y之间的交叉熵，把它们的和作为损失函数Loss_cls；

衡量所述鉴别网络重建能力，具有损失函数Loss_rec；

所述鉴别网络的最终损失函数Loss＝αLoss_adv+βLoss_cls+γLoss_rec；

其中，α、β、γ分别为Loss_adv、Loss_cls、Loss_rec的权重系数。

4.根据权利要求1所述的图标处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在服务器的数据库中保存所述应用程序的标识名与当前要生成的图标风格、以及具有当前要生成的图标风格的图标的映射数据字段；

将生成的图标集合作为主题图标包发布，以替换所述原始图标。

5.根据权利要求4所述的图标处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断已安装的应用程序中是否存在所述主题图标包未覆盖的应用程序；

若是，则将所述主题图标包未覆盖的应用程序的标识名及其原始图标上传至所述服务器，以使所述服务器从所述数据库中查找是否存在对应风格的已转换图标；

若所述数据库中存在对应风格的已转换图标，则所述服务器将该对应风格的已转换图标作为返回，替换所述主题图标包未覆盖的应用程序的原始图标；

若所述数据库中不存在对应风格的已转换图标，则将所述主题图标包未覆盖的应用程序的原始图标送入所述生成网络的输入得到转换图标，替换所述主题图标包未覆盖的应用程序的原始图标。