[发明专利]图像生成方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像生成方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取第一预设条件以及第一查询向量；将所述第一预设条件和所述第一查询向量输入目标网络中，得到目标图像，所述目标图像满足所述第一预设条件，其中，所述目标网络是基于第二预设条件和随机信息对生成网络进行训练得到的，所述随机信息包括第二查询向量、所述第二查询向量的正向量和所述第二查询向量的负向量。本公开实施例提供的目标网络可以生成多样性的图像。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像生成方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

图像生成是计算机视觉和深度学习领域的重要问题，通过从大量的自然图像中进行学习，可以生成逼真的、符合自然逻辑的图片。图像生成技术具有很多的应用场景，比如图像合成、图像转换、图像的压缩与重构等。多种应用场景使图像生成技术的研究更加广泛的需求。

目前的图像生成技术生成的图像为单一，难以生成多样性的图像。

发明内容

本公开提出了一种图像生成技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像生成方法，包括：

获取第一预设条件以及第一查询向量；将所述第一预设条件和所述第一查询向量输入目标网络中，得到目标图像，所述目标图像满足所述第一预设条件，其中，所述目标网络是基于第二预设条件和随机信息对生成网络进行训练得到的，所述随机信息包括第二查询向量、所述第二查询向量的正向量和所述第二查询向量的负向量。本公开实施例提供的图像生成方法，可以在第二查询向量、第二查询向量的正向量和第二查询向量的负向量的作用下，使生成网络可以在正向量对应的输出和负向量对应输出之间的比对下，实现无监督训练，即可以将比对学习应用到生成网络的训练中，从而由生成网络训练后得到的目标网络可以生成更多样性的图像。

在一个或多个可能的实现方式中，获取所述第一查询向量，包括：对服从预设分布的噪声数据进行采样，形成所述第一查询向量。从而通过对服从预设分布的噪声数据进行采样，可以快速得到第一查询向量。

在一个或多个可能的实现方式中，在所述获取第一预设条件以及第一查询向量之前，所述方法还包括：获取所述第二预设条件和所述随机信息；将所述第二预设条件和所述随机信息输入所述生成网络，得到多个生成图像，所述多个生成图像满足所述第二预设条件；基于所述多个生成图像对所述生成网络进行训练，得到所述目标网络。

通过将第二预设条件和随机信息输入生成网络后得到的多个生成图像，可以实现生成网络的训练，从而在生成网络的训练过程中，可以考虑随机信息包括的不同向量引起的生成图像之间差异，即可以将比对学习应用到生成网络的训练中，对比学习作为无监督表征学习，具有很强的高阶语义特征表征学习能力，可提高生成网络的训练效果，使得到的目标网络可以生成逼真、多样的图像

在一个或多个可能的实现方式中，所述多个生成图像包括与所述第二查询向量对应的第一图像；所述基于所述多个生成图像确定对所述生成网络进行训练，得到所述目标网络，包括：将所述第一图像和所述第二预设条件输入判别网络，得到第一判别结果，其中，所述第一判别结果用于表示所述第一图像的真实程度；基于所述第一判别结果确定所述生成网络的对抗损失；基于所述多个生成图像的图像特征确定所述生成网络的比对损失；根据所述对抗损失和所述比对损失对所述生成网络的网络参数进行调整，得到所述目标网络。通过将对抗损失和比对损失相结合，可以得到更加准确的网络损失，可以进一步提高生成网络的训练效果。