-
公开(公告)号：CN112967174B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110084071.4
申请日：2021-01-21
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本公开关于图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置，该图像生成模型的训练方法包括获取至少两个样本图像集；获取图像生成模型以及每种该图像风格对应的判别器，该模型包括图像生成网络和每种图像风格对应的风格向量；将样本图像和各个风格向量输入图像生成网络，得到每个风格向量对应的风格化图像；将各个风格化图像输入对应的判别器，得到第一判别器损失和第二判别器损失；根据样本图像、风格化图像以及第二判别器损失，得到图像生成损失；根据第一判别器损失训练对应的判别器，根据图像生成损失训练图像生成网络和各个风格向量。本公开可以基于单一网络完成多种图像风格转换，并且占用计算资源和存储资源更少，细节保持能力更强。
-
公开(公告)号：CN113658283B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110950125.0
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开是关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对第一尺寸的原始图像进行分割，得到第二尺寸的多个第一图像块，第一尺寸大于第二尺寸；将每个第一图像块输入到图像处理模型，得到每个第一图像块对应的第二图像块，每个第二图像块的图像尺寸为第二尺寸；对得到的多个第二图像块进行拼接，得到第一尺寸的目标图像。本公开实施例提供的方法，通过将第一尺寸的原始图像分割成多个小尺寸的图像块，对每个图像块进行图像处理后，将处理后的图像块重新拼接为与原始图像的图像尺寸相同的目标图像，在此过程中，无需直接对大尺寸的原始图像进行图像处理，从而降低了对设备性能的需求，增强了适用范围。
-
公开(公告)号：CN113177891B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110469180.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机视觉技术领域，该图像处理方法包括：获取生成图像，生成图像是对原始图像执行图像翻译任务后得到的图像；确定生成图像中的待修复区域，以及原始图像中的目标区域；将随机隐变量输入到生成对抗网络中得到中间图像；确定中间图像中第一区域与目标区域之间的差异为第一差异；确定中间图像中第二区域与非待修复区域之间的差异为第二差异；根据第一差异和第二差异，迭代更新随机隐变量，得到目标隐变量；将目标隐变量输入生成式对抗网络，得到目标图像，以解决现有技术中图像翻译中带来的耦合问题，实现局部编辑的功能。
-
公开(公告)号：CN116246328A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310220611.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开关于一种面部数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：基于输入音频的音频特征和虚拟对象的标准面部数据的面部特征，生成该虚拟对象发出该输入音频时的下半脸运动特征、上半脸运动特征和头部运动特征；基于该下半脸运动特征、该上半脸运动特征和该头部运动特征，生成该虚拟对象发出该输入音频时的面部偏移量；基于该面部偏移量和该标准面部数据，生成该虚拟对象发出该输入音频时的预测面部数据。本公开考虑到面部不同区域针对输入音频的不同反映方式，每个区域的运动特征都对输入音频有更好的灵敏度和适配度，保证了多帧预测面部数据生成的面部动画中虚拟对象的表情变化连贯自然。
-
公开(公告)号：CN114202456A
公开(公告)日：2022-03-18
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
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114170070A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111447522.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/00
Abstract: 本公开关于一种对象属性编辑方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机视觉技术领域。本公开实施例至少解决相关技术中，对象属性编辑中存在特征纠缠的问题。该方法包括：响应于针对待处理图片的目标对象属性编辑指令，提取预置风格特征空间中的目标对象属性对应的第一属性通道；根据第一属性通道，基础图片和风格生成式模型，对初始通道偏移量进行优化，生成目标通道偏移量，基础图片是不包含目标对象属性的图片；将目标通道偏移量与第一属性通道进行叠加运算，将叠加运算的结果与预置风格特征空间重组，并根据重组的第一重组结果、待处理图片和风格生成式模型，生成待处理图片的目标图片，目标图片包含目标对象属性。
-
公开(公告)号：CN112818820A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110118319.4
申请日：2021-01-28
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生成模型训练方法、图像生成方法、装置及电子设备，其中，包括：获取相同的第一原始图像生成器和第二原始图像生成器，获取图像风格不同的第一样本图像和第二样本图像，生成随机向量，将随机向量分别输入第一原始图像生成器和第二原始图像生成器，得到第一输出图像和第二输出图像，根据第一输出图像、第二输出图像、第一样本图像和第二样本图像训练第一原始图像生成器、第一判别器、第二原始图像生成器和第二判别器，得到第一图像生成器和第二图像生成器，第一图像生成器生成的第一图像和第一样本图像风格相同，第二图像生成器生成的第二图像和第二样本图像风格相同。可以方便得到配对图像，且保证了配对图像较高的生成效率。
-
公开(公告)号：CN112669441A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011431958.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种对象重建方法、装置、电子设备和存储介质，其中，对象重建方法包括：将多帧待处理图像输入第一编码器进行特征提取，得到每帧待处理图像对应的第一特征信息；将第一特征信息输入对象重建模型中的特征提取网络进行特征提取，得到非固有特征信息和一个固有特征信息；将每个非固有特征信息分别和固有特征信息进行拼接，得到每帧待处理图像对应的一个全局特征信息；将全局特征信息输入对象重建模型中的渲染器进行渲染处理，得到每帧待处理图像对应的一个三维重建图像。这种方式下，可以使得在对象的特征提取时，将固有特征信息和非固有特征信息进行解耦，便于特征的迁移，如此，可以在渲染器进行图像重建时，得到效果更好的重建图像。
-
公开(公告)号：CN112529913B
公开(公告)日：2024-10-29
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。
-
公开(公告)号：CN112508974B
公开(公告)日：2024-06-11
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
49
records
(took 0.073 seconds)
