基于对抗生成的多任务图像合成方法、电子设备及介质

本发明提供了一种基于对抗生成的多任务图像合成方法、电子设备及介质，本发明将原始图像、姿态变量、类别变量、背景变量作为输入，训练深度学习网络模型，得到图像合成模型；深度学习网络模型包括生成器、判别器和Unet网络；生成器包括编码器、第一生成网络、第二生成网络、第三生成网络。本发明通过类别‑背景匹配，实现前景与背景的有效分离和语义分割，使模型不依赖监督信息下，生成高语义的掩模和准确的目标分割；通过聚类分析和互信息量化，保证了特征的独立性和多样性。本发明采用单一生成器、判别器和分割网络，降低了计算成本，使得该方法更适合在资源受限的场景应用。