[发明专利]一种基于生成对抗网络通过文本指导的人物图像生成方法有效
| 申请号： | 201910257463.9 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN110021051B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 周星然;黄思羽;李斌;李英明;张仲非 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络通过文本指导的人物图像生成方法，属于计算机视觉领域。具体包括如下步骤：获取用于训练的人物图像数据集，并定义算法目标；获取人物图像数据集中所有图像的姿态信息，通过聚类算法从所有姿态信息中获取基本姿态；利用基于生成对抗网络的姿态预测器进行从文字到预测姿态的学习；使用S2～S3中学习得到的姿态预测器从文本中预测得到相应人物姿态；利用基于生成对抗网络的人物图片生成器进行符合文本描述的人物图片生成的学习，同时利用多模态误差建立图片子区域与文本之间的映射关系。本发明的基于生成对抗网络通过文本指导的人物图像生成方法，在图片生成、图片编辑、行人重识别等场景中，具有良好的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 通过 文本 指导 人物 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络通过文本指导的人物图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用于训练的人物图像数据集，并定义算法目标；S2、获取人物图像数据集中所有图像的姿态信息，通过聚类算法从所有姿态信息中获取基本姿态；S3、利用基于生成对抗网络的姿态生成器进行从目标文字到预测姿态的学习；S4、使用S2～S3中学习得到的姿态生成器从文本中预测得到相应人物姿态；S5、利用基于生成对抗网络的人物图片生成器进行符合文本描述的人物图片生成的学习，同时利用多模态误差建立图片子区域与文本之间的映射关系。S6、利用S5学习得到的人物图片生成器，输入参考图片和目标图片的描述文本，生成符合文本描述的人物图片。
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