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申请/专利权人：第四范式(北京)技术有限公司
申请日：2020-11-20
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN112418310B
主分类号：G06V30/40
分类号：G06V30/40;G06V30/19;G06N20/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.26#公开
摘要：提供了一种文本风格迁移模型训练方法和系统及图像生成方法和系统。所述图像生成方法包括：获取根据预定规则生成的包含文本的第一图像集；基于第一图像集利用预先训练的用于对图像中的文本的风格进行迁移的机器学习模型生成包含文本的第二图像集，其中，第二图像集中的文本的风格不同于第一图像集中的文本的风格，其中，所述机器学习模型是基于包含文本的真实图像集以及根据预定规则生成的包含文本的模板图像集利用生成式对抗网络进行训练而获得的。
主权项：1.一种训练用于文本风格迁移的机器学习模型的方法，包括：获取包含文本的真实图像集以及根据预定规则生成的包含文本的模板图像集，其中，模板图像集中的文本的风格不同于真实图像集中的文本的风格；基于真实图像集和模板图像集利用生成式对抗网络对所述机器学习模型进行训练，其中，所述生成式对抗网络包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器，其中，第一生成器用于基于模板图像生成图像，第二生成器用于基于真实图像生成图像，第一判别器用于判别生成的图像是否为模板图像，第二判别器用于判别生成的图像是否为真实图像，其中，用于训练所述机器学习模型的损失函数被配置为包括生成器的损失和判别器的损失，其中，判别器的损失被配置为包括第一判别器的损失和第二判别器的损失，生成器的损失被配置为等于以下三项之和：第一生成器的损失、第二生成器的损失、以及用于重建真实图像和模板图像的损失与预定正则项的乘积，其中，第一生成器的损失被配置为等于第一判别器对第二生成器基于真实图像生成的图像的打分平均值与-1的乘积，第二生成器的损失被配置为等于第二判别器对第一生成器基于模板图像生成的图像的打分平均值与-1的乘积，用于重建真实图像和模板图像的损失被配置为等于对真实图像先后通过第一生成器和第二生成器之后得到的图像与真实图像之间的差值取平均所得的值与对模板图像先后通过第二生成器和第一生成器之后得到的图像与模板图像之间的差值取平均所得的值之和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 第四范式(北京)技术有限公司 文本风格迁移模型训练方法和系统及图像生成方法和系统
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