[发明专利]图像处理方法、图像合成模型的确定方法、系统及设备在审
申请号: | 202111162107.2 | 申请日: | 2021-09-30 |
公开(公告)号: | CN114004772A | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 赵帅帅 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴(中国)有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 刘戈;柴艳波 |
地址: | 310052 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 合成 模型 确定 系统 设备 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
响应于用户的操作,获取第一图像及第二图像;
确定第一图像合成模型,其中,所述第一图像合成模型通过训练过程学习第二图像合成模型的图像合成结果,所述第二图像合成模型为预先训练好的模型;
将所述第一图像及所述第二图像输入完成训练的所述第一图像合成模型,输出合成图像;
显示所述合成图像。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述第一图像合成模型包括:空间变换网络模块及图像合成网络模块,以及
将所述第一图像及所述第二图像输入所述第一图像合成模型输出合成图像,包括:
将所述第一图像及所述第二图像输入所述空间变换网络模块,输出参照所述第一图像对所述第二图像中的至少部分像素点进行坐标变换后的中间图像;
将所述中间图像及所述第一图像输入所述图像合成网络模块,输出所述合成图像;
其中,所述图像合成网络模块与所述第二图像合成模型共用至少部分参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,确定所述第一图像合成模型,包括:
获取预先训练好的第二图像合成模型、待训练的第一图像合成模型及训练样本;其中,所述训练样本包括第一样本图、第一样本图关联的至少一个第一特征图、第二样本图、第二样本图关联的至少一个第二特征图、第三样本图、第四样本图;所述第一样本图与所述第二样本图经合成能得到与所述第三样本图的图内容相关的合成图;所述第四样本图与所述第三样本图经合成能得到与所述第一样本图的图内容相关的合成图;
将所述第一样本图、所述至少一个第一特征图、所述第二样本图及所述至少一个第二特征图输入所述第二图像合成模型以参考所述至少一个第一特征图及所述至少一个第二特征图对所述第一样本图和所述第二样本图进行合成处理,得到第一输出图;
将所述第一输出图、所述第三样本图及所述第四样本图输入所述第一图像合成模型,输出用于知识蒸馏的第二输出图;
基于所述第二输出图与所述第一样本图,对所述第一图像合成模型进行优化。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述至少一个第一特征图包括如下中的至少一项:采用至少一种分割方法对所述第一样本图进行分割得到的至少一个分割图,所述第一样本图的特征点分布图;
所述至少一个第二特征图包括如下中的至少一项:采用至少一种分割方法对所述第二样本图进行分割得到的至少一个分割图。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一图像合成模型包括:空间变换网络模块及图像合成网络模块,以及
将所述第一输出图、所述第三样本图及所述第四样本图输入所述第一图像合成模型,输出用于知识蒸馏的第二输出图,包括:
将所述第三样本图及所述第四样本图输入所述空间变换网络模块,输出基于所述第三样本图对所述第四样本图中的至少部分像素点进行坐标变换后的第三输出图;
将所述第一输出图及所述第三输出图输入所述图像合成网络模块,得到用于知识蒸馏的第二输出图。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
获取数据集;
基于所述数据集,确定能作为训练样本的图集;
对所述图集中的图像进行处理,以提升所述图集中图像的分辨率;其中,完成处理的图像作为训练样本中的样本图;
对所述图集中完成处理的图像进行分析,以得到图像对应的至少一个特征图。
7.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
响应于用户的图像输入操作,获取第一展示物图像及模特图像;
确定第一图像合成模型,其中,所述第一图像合成模型通过训练过程学习第二图像合成模型的图像合成结果,所述第二图像合成模型为预先训练好的模型;
将所述第一展示物图像及所述模特图像输入所述第一图像合成模型,输出模特展示第一展示物的合成图像;
显示所述合成图像。
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