[发明专利]一种基于属性迁移的图像合成方法有效
| 申请号： | 201910124721.6 | 申请日： | 2019-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN109816048B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 杨辉;罗长志;郑军 | 申请（专利权）人： | 聚时科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06T5/50 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200082 上海市杨浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于属性迁移的图像合成方法，用于将属性图像带有的稀疏属性特征迁移至正常图像中，包括以下步骤：1)获取待合成的正常图像和属性图像；2)利用一训练好的属性迁移模型对所述待合成的正常图像和属性图像进行处理，获得合成图像；所述属性迁移模型为一卷积网模型，包括图像生成器、判别器单元和基于attention损失的分类网络，该属性迁移模型基于由正常图像和属性图像组成的样本对训练获得。与现有技术相比，本发明具有解决小样本生成问题、属性迁移效率高、精确度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 迁移 图像 合成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于属性迁移的图像合成方法，其特征在于，用于将属性图像带有的稀疏属性特征迁移至正常图像中，包括以下步骤：1)获取待合成的正常图像和属性图像；2)利用一训练好的属性迁移模型对所述待合成的正常图像和属性图像进行处理，获得合成图像；所述属性迁移模型为一卷积网模型，包括图像生成器、判别器单元和基于attention损失的分类网络，该属性迁移模型基于由正常图像和属性图像组成的样本对训练获得。
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