摘要
本公开提供了一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备,可以应用于计算机技术和图像处理技术领域。该图像生成模型的训练方法,包括:对初始样本图像集进行处理,得到第一中间样本图像集和掩码样本图像,其中,初始样本图像集中的每个初始样本图像各自对应有实际生成图像;根据掩码样本图像,对第一中间样本图像集进行处理,得到第二中间样本图像集,其中,第二中间样本图像集包括与每个初始样本图像各自对应的第二中间样本图像;以及,利用每个初始样本图像各自的第二中间样本图像和实际生成图像,训练深度学习模型,得到图像生成模型。
技术关键词
图像生成模型
样本
训练深度学习模型
图像生成方法
画布
图像缩放
计算机可执行指令
模型超参数
计算机程序产品
感知损失函数
图像生成装置
处理器
数值
图像处理技术
数据
训练装置
输入模块
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空气质量指数预测
排放特征
特征提取模型
工业
企业
语音识别引擎
识别音频流
语种识别
音频特征
分类网络
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多层卷积神经网络
轴承故障诊断系统
故障轴承
一维卷积神经网络
金属表面缺陷
样本生成方法
注意力机制
深度卷积生成对抗网络
融合器