[发明专利]基于人工智能的图像生成方法、装置、电子设备有效
申请号: | 202010317848.2 | 申请日: | 2020-04-21 |
公开(公告)号: | CN111524207B | 公开(公告)日: | 2023-01-06 |
发明(设计)人: | 刘博安;唐永毅 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T11/60 | 分类号: | G06T11/60;G06T5/00;G06N3/04 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 崔晓岚;张颖玲 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 图像 生成 方法 装置 电子设备 | ||
本发明提供了一种基于人工智能的图像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:获取待成像的对象的成像风格和成像条件;将成像风格对应的风格隐码和成像条件进行融合处理,得到包含成像条件的风格向量;对包含成像条件的风格向量、以及对象的模板特征图进行正则化处理,得到正则化后的特征图;对正则化后的特征图以及噪声进行融合处理,得到包含噪声的特征图;对包含噪声的特征图、以及包含成像条件的风格向量进行正则化处理,得到具有成像风格且符合成像条件的对象图像。通过本发明,能够生成符合用户需求的对象图像、提高生成图像的实用性。
技术领域
本发明涉及人工智能技术,尤其涉及一种基于人工智能的图像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个综合技术,通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法,使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科,涉及领域广泛,例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向,随着技术的发展,人工智能技术将在更多的领域得到应用,并发挥越来越重要的价值。
在基于人工智能的图像处理技术中,图像生成是一个重要的研究方向,能够自动生成用户所需的图像,无需用户手动生成图像。但是,相关技术生成的图像的内容没有针对性,往往不符合用户的需求,实用性低。
发明内容
本发明实施例提供一种基于人工智能的图像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,能够生成符合用户需求的对象图像、提高生成图像的实用性。
本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供一种基于人工智能的图像生成方法,包括:
获取待成像的对象的成像风格和成像条件;
将所述成像风格对应的风格隐码和所述成像条件进行融合处理,得到包含所述成像条件的风格向量;
对所述包含成像条件的风格向量、以及所述对象的模板特征图进行正则化处理,得到正则化后的特征图;
对所述正则化后的特征图以及噪声进行融合处理,得到包含噪声的特征图;
对所述包含噪声的特征图、以及所述包含成像条件的风格向量进行正则化处理,得到具有所述成像风格且符合所述成像条件的对象图像。
本发明实施例提供一种基于人工智能的图像生成方法,包括:
呈现待呈现对象的设置界面;
响应于在所述设置界面中接收的成像风格和成像条件,调用与所述成像风格对应的图像生成模型,并
在所述图像生成模型中融合所述成像条件,以生成具有所述成像风格且符合所述成像条件的对象图像;
呈现所述对象图像。
本发明实施例提供一种基于人工智能的图像生成装置,包括:
获取模块,用于获取待成像的对象的成像风格和成像条件;
融合模块,用于将所述成像风格对应的风格隐码和所述成像条件进行融合处理,得到包含所述成像条件的风格向量;
处理模块,用于对所述包含成像条件的风格向量、以及所述对象的模板特征图进行正则化处理,得到正则化后的特征图;
对所述正则化后的特征图以及噪声进行融合处理,得到包含噪声的特征图;
对所述包含噪声的特征图、以及所述包含成像条件的风格向量进行正则化处理,得到具有所述成像风格且符合所述成像条件的对象图像。
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