[发明专利]图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置

权利要求书

1.一种图像生成模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取训练样本图像和与所述训练样本图像对应的目标生成图像；

将所述训练样本图像输入图像生成模型的生成器，输出训练结果图像，所述训练结果图像与所述目标生成图像均为基于所述训练样本图像生成的图像内容相同、图像风格不同的图像；

根据所述目标生成图像中各像素点的像素值与所述训练结果图像中相对应的各像素点的像素值，以及预设的损失函数阈值，确定所述训练样本图像中各像素点相对应的预设的辅助损失函数，所述辅助损失函数表示最小化绝对误差损失函数或最小化平方误差损失函数；

根据所述图像生成模型的优化损失函数、所述辅助损失函数和所述辅助损失函数的权重得到所述生成器的最终损失函数；

根据所述最终损失函数对所述生成器进行训练，直至将所述训练样本图像输入训练后的生成器，输出新的训练结果图像的各像素点的像素值与所述目标生成图像中相对应的各像素点的像素值满足预设的收敛条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标生成图像中各像素点的像素值与所述训练结果图像中相对应的各像素点的像素值，以及预设的损失函数阈值，确定所述训练样本图像中各像素点相对应的预设的辅助损失函数的步骤，包括：

按照预设的第一转换函数将所述目标生成图像中各像素点的像素值转换为第一转换结果，并按照预设的第二转换函数将所述训练结果图像中各像素点的像素值转换为第二转换结果；

将所述目标生成图像中各像素点的所述第一转换结果与所述训练结果图像中相对应的各像素点的所述第三转换结果之间的差值，与所述损失函数阈值进行比较得到比较结果；

根据所述比较结果确定所述训练样本图像中各像素点相对应的所述辅助损失函数；

其中，所述第一转换函数表示Y1＝(Y/255.0–0.5)/0.5，所述Y1表示所述目标生成图像中各像素点的所述第一转换结果，所述Y表示所述目标生成图像中各像素点的像素值，所述Y≥0，且所述Y≤255；所述第二转换函数表示双曲正切函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述辅助损失函数还表示最小化立方绝对误差损失函数；

所述根据所述比较结果确定所述训练样本图像中各像素点相对应的所述辅助损失函数的步骤，包括：

当所述比较结果表示所述差值小于或等于所述损失函数阈值时，确定所述训练样本图像中与所述比较结果对应的像素点相对应的所述辅助损失函数为所述最小化绝对误差损失函数；

当所述比较结果表示所述差值大于所述损失函数阈值时，确定所述训练样本图像中与所述比较结果对应的像素点相对应的所述辅助损失函数为所述最小化平方误差损失函数或所述最小化立方绝对误差损失函数；

其中，所述最小化绝对误差损失函数表示所述最小化平方误差损失函数表示所述最小化立方绝对误差损失函数表示所述len(delta)表示所述目标生成图像和所述训练结果图像中相对应的像素点的数量，所述i表示所述目标生成图像和所述训练结果图像中相对应的像素点的序号，所述delta_i表示所述目标生成图像和所述训练结果图像中相对应的各像素点的所述差值。