摘要
本申请提供了一种模型训练方法、图像生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;方法包括:获取多个样本数据对,通过待训练的图像生成模型,预测目标对象在第一光源下的第一噪声和在第二光源下的第二噪声;基于第一噪声和第二噪声,通过待训练的图像生成模型,确定目标对象在第一光源和第二光源下的融合噪声;确定目标对象在第一光源和第二光源下的参考噪声,并基于融合噪声和参考噪声,确定样本数据对对应的损失值;基于每一样本数据对对应的损失值,对待训练的图像生成模型进行训练。通过本申请,能够提高模型的训练效率和准确性,并提高通过训练后的图像生成模型生成图像的质量。
技术关键词
图像生成模型
光源
样本
图像生成方法
模型训练方法
计算机可执行指令
对象
数据
计算机程序产品
噪声预测
掩码矩阵
可读存储介质
电子设备
模块
图像生成装置
模型训练装置
编码
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神经网络模型
预测类别
辅助分类器
数据识别方法
样本
探头
三维图像处理技术
探伤方法
三维模型
超声波
分类神经网络
法医物证
自动化工作站
样本
图像处理模块