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公开(公告)号：CN114202456B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202111371705.0
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本公开关于一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取预设对象编码和目标风格的目标风格编码；基于风格融合网络中预设数量个网络层对应的网络融合参数，对目标风格编码和预设对象编码进行风格融合处理，得到目标风格融合编码；网络融合参数为基于预设数量个网络层对应的融合数据和目标融合权重确定的，目标融合权重为基于目标风格编码和预设对象编码进行融合权重学习得到的；将所述目标风格融合编码输入目标图像生成网络进行图像生成处理，得到所述目标风格对应的预设对象风格图像。利用本公开实施例可以快速生成高质量的对象风格图像，提升多风格的对象风格图像自适应生成效率。
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公开(公告)号：CN113409342B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202110519685.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像风格迁移模型的训练方法、装置及电子设备，方法包括：获取原始图像和真实图像；将原始图像输入图像风格迁移模型的生成器，得到风格化图像；提取风格化图像中目标对象的第一边缘区域，以及真实图像中目标对象的第二边缘区域，根据第一边缘区域和第二边缘区域，训练生成器和图像风格迁移模型的判别器，并将训练后的生成器作为图像风格迁移模型。本申请中，模型的训练过程可以仅以边缘区域为输入，使得模型可以仅处理边缘区域的特征，降低了计算量。另外，训练过程可以更加聚焦于图像风格迁移过程中的边缘区域融合，使得边缘区域的细节纹理的变化可以轻易的被捕捉，提高了图像风格化结果的边缘区域修复效果。
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公开(公告)号：CN113723480B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202110949361.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像处理技术领域，以至少解决相关技术中压缩奖惩模块的缺点是对基于深度学习的图像风格迁移网络中深层特征的准确率提升较明显，但是对基于深度学习的图像风格迁移网络中较浅特征的准确率提升不明显的问题。该方法包括：采用编码器对原始图像进行特征提取，获得原始图像在编码器的每一层次结构的编码特征；其中，编码特征包括浅层特征；将编码特征输入到解码器中，并执行第一操作，得到结果特征图；其中，编码器和解码器内包含的层次结构的总数相同；根据结果特征图，确定原始图像的处理结果。
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公开(公告)号：CN112669202B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011569028.9
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入图像风格迁移模型中的编码器进行特征编码，得到待处理图像的特征向量；将特征向量分别输入图像风格迁移模型中的第一类解码器和第二类解码器进行特征解码，得到多个解码结果，第二类解码器用于对第二图像区域进行特征解码，多个解码结果中包括第一类解码器的解码结果和第二类解码器的解码结果，基于多个解码结果，得到风格转换后的图像。通过本申请，解决了相关技术中在图像风格转换中，采用多个神经网络分别处理需与原图细节保持一致和不一致的区域，导致数据计算量大影响硬件运行效率，处理效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN116128902A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310119312.3
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像中头发区域的处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于第二对象的面部在第二图像中的角度信息对第一图像中的第一对象进行角度调整，得到第三图像，对第二图像和第三图像分别进行掩码分割，得到第一对象的头发区域对应的第一头发掩码和身体区域对应的身体掩码，将第一头发掩码和身体掩码进行拼接，得到目标掩码，基于第二图像、第三图像和目标掩码确定第四图像，基于第三图像的头发细节空间信息对第四图像进行重建，得到第五图像，第五图像的头发细节空间信息和第三图像的头发细节空间信息匹配。本申请可以使得头发迁移后的第五图像中的头发的发型和细节与第一图像中的头发发型和细节更匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113870269A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010615631.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T7/10
Abstract: 本公开关于一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待处理的目标视频；分别在n取值为0至m的每一个整数时，执行如下过程：将目标视频的第n*k+1帧图像，输入第一图像分割模型，得到第n*k+1帧图像的分割图像；将第n*k+2至(n+1)*k帧图像中的每一帧图像，分别与其相邻的前一帧图像的传递信息，一同输入至第二图像分割模型，得到第n*k+2至(n+1)*k帧图像中的每一帧图像的分割图像，其中，一帧图像的传递信息包括从该帧图像的分割图像中提取的至少部分图像特征。本公开实施例提供的技术方案，在降低视频实时分割的计算量、缩短处理时间的同时，还可在一定程度上保障视频分割算法的精度。
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公开(公告)号：CN112529913A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011476003.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像分割模型训练方法、图像处理方法及装置。该训练方法包括在图像分割模型的训练阶段，采用样本图像的目标分割结果以及样本图像的仿射变换图像对待训练图像分割模型进行训练，在模型训练阶段不仅采用目标分割结果进行监督学习，还结合了仿射变换图像的分割结果进行一致性训练学习，由此能够使图像分割模型进行泛化，学习到不同情况下的分割结果，从而提高图像分割模型的分割精度。
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公开(公告)号：CN112508974A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011475015.5
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于图像分割模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取包括第一图像和第二图像的训练样本，第一图像包括对应于目标对象的目标区域和目标区域之外的背景区域，第一图像对应的标准分割图像用于指示目标区域和背景区域的相对位置关系；将训练样本输入待训练模型，以获取待训练模型对训练样本中的目标对象进行分割处理后输出的第一分割图像和第二分割图像；根据第一分割图像和标准分割图像确定独立分割损失，并根据第一分割图像和第二分割图像确定关联分割损失；结合上述两损失得到综合分割损失，并据此训练上述待训练模型以得到图像分割模型。该方法训练所得图像分割模型适用场景广泛且分割稳定性较高。
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公开(公告)号：CN119232694A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411498449.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04L51/046 , G06F3/0481 , H04L51/10 , H04L51/52
Abstract: 本公开关于一种信息展示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法可包括：展示第一界面；所述第一界面包括第一图像输入控件；响应于基于所述第一图像输入控件对基准图像的输入操作，展示第二界面；所述第二界面包括第二图像输入控件，所述基准图像中包括第一对象；响应于基于所述第二图像输入控件对附加图像的输入操作，在所述附加图像与所述基准图像满足预设图像关联条件的情况下，展示目标提示信息；满足所述预设图像关联条件的附加图像为包含所述第一对象且和所述基准图像相似的图像；所述目标提示信息表征基于所述基准图像以及所述附加图像成功生成与所述第一对象对应的视频生成模型。本公开能够提高视频生成的多样性以及灵活性。
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公开(公告)号：CN117835007A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410015889.4
申请日：2024-01-03
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/81 , H04N21/44 , H04N21/466 , H04N21/4402
Abstract: 本公开实施例提供一种视频生成方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待处理视频和描述文本，待处理视频包括多个视频帧，每个视频帧均包括目标对象；所述多个视频帧按时间顺序依次排列；将多个视频帧平均划分为一个或多个视频帧组，将多个视频帧中的第一个视频帧添加至各个视频帧组中，作为各个视频帧组的第一个视频帧；针对每一视频帧组，将视频帧组和描述文本输入至视频风格转换模型中，基于视频帧组中的第一个视频帧中的目标对象的对象特征对各个视频帧进行风格转换处理，生成目标视频帧；根据各个视频帧组对应的除第一个目标视频帧以外的其他目标视频帧生成目标视频。该方法可以提升生成视频的时序稳定性。
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