摘要
本申请实施例公开了一种变分自编码器的训练方法、视频生成方法及对应装置。其中主要技术方案包括:获取包括多个视频样本的训练数据;利用训练数据训练变分自编码器;其中,训练包括:将视频样本分别输入变分自编码器和视频基础模型,获取变分自编码器中编码器输出的隐空间张量和视频基础模型输出的第一张量;将隐空间张量映射为第二张量,第二张量与第一张量的形状相同;利用第一张量和第二张量确定损失函数的取值,利用损失函数的取值更新变分自编码器的模型参数。通过上述方式变分自编码器能够继承视频基础模型的语义先验,提高变分自编码器的语义理解能力,进而提高基于变分自编码器的视频生成质量。
技术关键词
编码器
视频生成方法
解码器
样本
基础
视频生成装置
语义先验
存储程序指令
处理器
计算机程序产品
噪声
训练装置
数据
可读存储介质
功率
存储器
参数
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检测追踪方法
加权损失函数
样本
实时视频流
卡尔曼滤波算法
烟气余热回收系统
烟气流
热交换器
燃煤电厂烟气
数据
快速原型
特征提取网络
训练神经网络
样本
识别方法
时间卷积网络
故障检测方法
故障检测模型
编码器
数据