[发明专利]图像生成器的处理方法、图像生成方法及装置

权利要求书

1.一种图像生成器的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标属性的样本图像和已训练的图像生成器；

通过所述图像生成器，将用于生成图像的原始数据映射为隐编码向量；

基于当前的属性编辑参数将所述隐编码向量朝目标属性的方向进行转换，获得携带目标属性的目标隐编码向量后，通过所述图像生成器，生成与所述目标隐编码向量对应的目标图像；

基于待训练的图像属性判别器所确定的所述样本图像与所述目标图像各自对应的目标属性相关程度，构建目标属性损失；

根据所述目标属性损失更新所述图像属性判别器的网络参数和所述属性编辑参数后，返回所述获取目标属性的样本图像的步骤继续训练，直至训练结束时，根据所述图像生成器与训练结束时获得的与目标属性对应的属性编辑参数，获得对应目标属性的图像属性转换器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像生成器，将用于生成图像的原始数据映射为隐编码向量，包括：

初始化隐向量空间；

从所述隐向量空间中的隐向量随机采样，获得用于生成图像的原始隐向量；

将所述原始隐向量输入所述图像生成器中的特征映射网络；

通过所述特征映射网络将所述原始隐向量映射为所述隐编码向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前的属性编辑参数将所述隐编码向量朝目标属性的方向进行转换，获得携带目标属性的目标隐编码向量，包括：

读取当前的属性编辑参数；

从属性转换幅度集合中的属性转换幅度随机采样，获得属性转换幅度；

根据所述当前的属性编辑参数和所述属性转换幅度，将所述隐编码向量朝目标属性的方向进行转换，获得携带目标属性的目标隐编码向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像生成器，生成与所述目标隐编码向量对应的目标图像，包括：

将所述目标隐编码向量输入所述图像生成器中的特征合成网络；

通过所述特征合成网络输出与所述目标隐编码向量对应的目标图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待训练的图像属性判别器所确定的所述样本图像与所述目标图像各自对应的目标属性相关程度，构建目标属性损失，包括：

通过所述图像属性判别器，确定所述样本图像的目标属性相关程度相对于所述目标图像的目标属性相关程度的第一偏移程度，以及所述目标图像的目标属性相关程度相对于所述样本图像的目标属性相关程度的第二偏移程度；

基于所述第一偏移程度以及所述第二偏移程度，构建所述目标属性损失。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标属性损失更新所述图像属性判别器的网络参数和所述属性编辑参数，包括：

根据所述目标属性损失更新所述图像属性判别器的网络参数；

通过所述图像生成器的图像真伪判别器，确定所述样本图像与所述目标图像各自对应的图像真伪程度，基于所述样本图像与所述目标图像各自对应的图像真伪程度，构建图像真伪损失；

根据所述图像真伪损失与所述目标属性损失所确定的目标损失，更新所述属性编辑参数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标属性损失更新所述图像属性判别器的网络参数和所述属性编辑参数，包括：

根据所述目标属性损失更新所述图像属性判别器的网络参数；

通过待训练的图像身份判别器，确定所述目标图像与所述原始数据对应的原始图像各自对应的身份类别，基于所述目标图像与所述原始图像各自对应的身份类别，构建身份分类损失；

根据所述身份分类损失更新所述图像身份判别器的网络参数；

根据所述身份分类损失与所述目标属性损失所确定的目标损失，更新所述属性编辑参数。