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公开(公告)号：CN113962845A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202110985605.0
申请日：2021-08-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为：根据第一目标图像和第二目标图像，生成待处理图像，待处理图像中对象的身份信息与第一目标图像中对象的身份信息匹配；根据第二目标图像和待处理图像，生成解耦图像集，解耦图像集包括与待处理图像中对象的头部区域对应的头部解耦图像和与待处理图像中对象相关的待修复信息对应的修复解耦图像；根据解耦图像集，生成融合图像，融合图像中对象的身份信息和纹理信息分别与待处理图像中对象的身份信息和纹理信息匹配，与融合图像中对象相关的待修复信息已被修复。
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公开(公告)号：CN114049290A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111325365.8
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了图像处理方法、装置设备及存储介质，涉及人工智能领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景下。具体实现方案为：获取参考图像和目标人员头部图；利用目标人员头部替换参考图像中参考人员头部得到待合成图像，待合成图像包括部分参考背景、目标人员头部，以及位于部分参考背景和目标人员头部之间的待填充区域；对参考图像和待合成图像进行特征提取得到肤色样例特征图和填充样例特征图；基于肤色样例特征图、填充样例特征图和待合成图像生成合成图像。通过提取肤色样例特征图和填充样例特征图用于图像合成使得合成图像更加自然、真实。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113344213A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110571871.9
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 束长勇
IPC: G06N20/00
Abstract: 本公开公开了知识蒸馏方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能领域，可应用于图像处理等场景下，其中的方法可包括：将相同的待处理数据分别输入教师网络和学生网络；分别获取教师网络和学生网络针对待处理数据生成的预定信息，并执行以下预定处理：根据所述预定信息构建正样本对和负样本对，根据正样本对和负样本对生成对比损失；根据对比损失更新学生网络。应用本公开所述方案，可提升学生网络的性能等。
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公开(公告)号：CN113962845B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110985605.0
申请日：2021-08-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为：根据第一目标图像和第二目标图像，生成待处理图像，待处理图像中对象的身份信息与第一目标图像中对象的身份信息匹配；根据第二目标图像和待处理图像，生成解耦图像集，解耦图像集包括与待处理图像中对象的头部区域对应的头部解耦图像和与待处理图像中对象相关的待修复信息对应的修复解耦图像；根据解耦图像集，生成融合图像，融合图像中对象的身份信息和纹理信息分别与待处理图像中对象的身份信息和纹理信息匹配，与融合图像中对象相关的待修复信息已被修复。
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公开(公告)号：CN113379627B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110634868.7
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 束长勇
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种图像增强模型的训练方法和对图像进行增强的方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理场景下。图像增强模型的训练方法包括：针对当前训练轮次，以样本图像分别作为教师网络模型和学生网络模型的输入，分别获得第一增强图像和第二增强图像；基于第一增强图像和第二增强图像对学生网络模型进行训练，获得针对当前训练轮次的训练后学生网络模型；以及基于针对当前轮次的训练后学生网络模型参数的第一取值和前一训练轮次确定的图像增强模型参数的第二取值，确定当前训练轮次中图像增强模型参数的取值。其中，图像增强模型的初始模型与学生网络模型的初始模型相同。
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公开(公告)号：CN114066790A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111327211.2
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本公开提供了图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习或计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理或人脸图像识别等场景下。具体实现方案为：获取目标人物的第一图像、所述第一图像中第一面部区域图像、第二图像和所述第二图像中第二面部区域图像；将所述第一图像、所述第一面部区域图像、所述第二图像和所述第二面部区域图像输入至图像生成模型，得到合成图像；通过将所述第一图像、所述第二图像和所述合成图像输入至预先训练的损失计算模型中，计算目标损失，并根据所述目标损失调整所述图像生成模型的参数。本公开实施例可以提高图像生成模型的准确率。
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公开(公告)号：CN113379627A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110634868.7
申请日：2021-06-07
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Inventor： 束长勇
Abstract: 本公开提供了一种图像增强模型的训练方法和对图像进行增强的方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理场景下。图像增强模型的训练方法包括：针对当前训练轮次，以样本图像分别作为教师网络模型和学生网络模型的输入，分别获得第一增强图像和第二增强图像；基于第一增强图像和第二增强图像对学生网络模型进行训练，获得针对当前训练轮次的训练后学生网络模型；以及基于针对当前轮次的训练后学生网络模型参数的第一取值和前一训练轮次确定的图像增强模型参数的第二取值，确定当前训练轮次中图像增强模型参数的取值。其中，图像增强模型的初始模型与学生网络模型的初始模型相同。
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