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公开(公告)号：CN108564127B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201810354082.8
申请日：2018-04-19
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V40/16
摘要： 本申请涉及一种图像转换方法，该方法包括：获取当前待处理图像，所述当前待处理图像包括脸部；将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型，所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格，所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的；获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。该图像转换方法无需对训练样本进行标注，训练成本低且准确度高。此外，还提出了一种图像转换装置、计算机设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN110555821A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910833116.6
申请日：2018-01-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及一种模型训练方法、装置和存储介质，包括：获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；将所述第一样本依次经过第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。通过本发明提供的方案训练得到的机器学习模型，提高了对任意两种图像类别的图像之间转化的图像转化效果。
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公开(公告)号：CN108305238A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810078544.8
申请日：2018-01-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC分类号： G06T5/50 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T3/0012 , G06T2207/20221
摘要： 本发明涉及一种图像处理方法、装置、存储介质和计算机设备，包括：获取属于第一图像类别的待处理图像；将所述待处理图像输入第一阶段图像转化模型，得到第一中间图像；通过第二阶段图像转化模型将所述第一中间图像转化为第二中间图像；确定所述第二中间图像对应的第二权重矩阵；确定所述第一中间图像对应的第一权重矩阵；将所述第一中间图像、所述第二中间图像按照对应的第一权重矩阵、第二权重矩阵进行融合，得到与所述待处理图像对应、且属于第二图像类别的目标图像。本发明提供的方案提高了图像转化效果。
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公开(公告)号：CN110555821B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910833116.6
申请日：2018-01-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及一种模型训练方法、装置和存储介质，包括：获取属于第一图像类别的第一样本和属于第二图像类别的第二样本；将所述第一样本依次经过第一阶段图像转化模型和第一阶段图像逆向转化模型，得到第一样本单阶段恢复图像；将所述第二样本依次经过所述第一阶段图像逆向转化模型和所述第一阶段图像转化模型，得到第二样本单阶段恢复图像；按照所述第一样本与所述第一样本单阶段恢复图像的差异，及所述第二样本与所述第二样本单阶段恢复图像的差异，调整所述第一阶段图像转化模型和所述第一阶段图像逆向转化模型，直至满足训练停止条件时结束训练。通过本发明提供的方案训练得到的机器学习模型，提高了对任意两种图像类别的图像之间转化的图像转化效果。
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公开(公告)号：CN108305238B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201810078544.8
申请日：2018-01-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明涉及一种图像处理方法、装置、存储介质和计算机设备，包括：获取属于第一图像类别的待处理图像；将所述待处理图像输入第一阶段图像转化模型，得到第一中间图像；通过第二阶段图像转化模型将所述第一中间图像转化为第二中间图像；确定所述第二中间图像对应的第二权重矩阵；确定所述第一中间图像对应的第一权重矩阵；将所述第一中间图像、所述第二中间图像按照对应的第一权重矩阵、第二权重矩阵进行融合，得到与所述待处理图像对应、且属于第二图像类别的目标图像。本发明提供的方案提高了图像转化效果。
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公开(公告)号：CN108564127A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810354082.8
申请日：2018-04-19
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请涉及一种图像转换方法，该方法包括：获取当前待处理图像，所述当前待处理图像包括脸部；将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型，所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格，所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的；获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。该图像转换方法无需对训练样本进行标注，训练成本低且准确度高。此外，还提出了一种图像转换装置、计算机设备及存储介质。
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