申请/专利权人：上海大学

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746178A

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于形状空间理论的图像生成方法，包括以下步骤：输入图像数据集和随机噪声，构建图像生成模型和预形状空间，图像生成模型包括生成器和判别器；从图像数据集中随机挑选一组图像，输入判别器得到训练特征，投影训练特征得到数据特征，在预形状空间上构造测地曲面，依据随机生成的采样权重获取样本特征；通过高斯分布采样生成随机噪声，通过随机噪声和样本特征计算锚点特征，并构建锚点图像和插值图像，提取锚点特征和插值图像特征；通过样本特征、锚点特征和插值图像特征，构造损失，并更新生成器和判别器；通过更新后的生成器和判别器，输入随机噪声，生成图像。与现有技术相比，本发明不需要额外信息用于训练，生成的图像质量高。

主权项：1.一种基于形状空间理论的图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入图像数据集和随机噪声，构建图像生成模型和预形状空间，图像生成模型包括生成器和判别器；S2：从图像数据集中随机挑选一组图像，输入判别器得到训练特征，投影训练特征得到数据特征，根据数据特征在预形状空间上构造测地曲面，从测地曲面依据随机生成的采样权重获取样本特征；S3：通过高斯分布采样生成随机噪声，通过随机噪声和样本特征计算锚点特征，并构建锚点图像和插值图像，提取锚点特征和插值图像特征；S4：通过样本特征、锚点特征和插值图像特征，构造损失，并更新生成器和判别器；S5：通过更新后的生成器和判别器，输入随机噪声，生成图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于形状空间理论的图像生成方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD