申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所

申请日：2021-04-07

公开（公告）日：2021-07-16

公开（公告）号：CN113129231A

主分类号：G06T5/00(20060101)

分类号：G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.30#授权;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本发明提出一种基于对抗生成网络生成高清图像的方法及系统。针对高清图像的合成过程，在PGGAN分阶段提升分辨率的设计思想的基础上，在较高分辨率的单张图片生成过程中采用分区块逐步生成的方式，将待细化的图像作为结构草图，参考已经生成的部分区块生成新的区块，使得生成网络能够保持适中的输入输出规模，进而突破分辨率进一步提升的瓶颈，且能够使GAN网络的训练更加稳定。

主权项：1.一种基于对抗生成网络生成高清图像的方法，其特征在于，包括：步骤1、将真实图像的特征图连接随机噪声后输入该第一生成器，生成第一对抗样本，将第一对抗样本与下采样后的真实样本输入第一判别器，计算网络判别器损失函数，交替训练第一生成器和第一阶段判别器，直到达到预设要求，保存当前该第一生成器作为第一图片生成器；步骤2、使用第一图片生成器生成的第一对抗样本，将该第一图片生成器生成的第一对抗样本进行上采样处理，得到上采样本，复制该上采样本，得到复制样本，并将该上采样本、该复制样本和该真实图像进行图像分区；步骤3、选取复制样本中连续的分区图像同时作为第一输入和第二输入送入第二生成器，得到初始对抗样本，通过第二判别器计算该真实图像中对应分区图像位置的图像块和该初始对抗样本间的损失，以交替训练该第二生成器与该第二判别器，直到达到预设要求，将当前初始对抗样本替换该复制样本中对应分区图像位置的图像；步骤4、选取该复制样本中已替换的分区图像及其未替换的邻域区块，作为第一输入，并从该上采样本中选取对应第一输入位置的图像，作为第二输入，将该第一输入和该第二输入送入该第二生成器，生成第二对抗样本，通过该第二判别器计算该真实图像对应第一输入位置的图像块和该第二对抗样本间的损失，以交替训练该第二生成器与该第二判别器，直到达到预设要求，将该第二对抗样本替换该复制样本中位于该位置的分区图像；步骤5、重复执行步骤4，直到该复制样本中的分区图像均被替换，更新该真实图像；步骤6，循环执行该步骤2到步骤5，直到该第二判别器计算的损失收敛，级联当前该第一图片生成器和该第二生成器，作为清晰度提升模型，将待清晰度提升的图像输入该清晰度提升模型，得到该待清晰度提升的图像对应的高清图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种基于对抗生成网络生成高清图像的方法及系统

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