一种基于类比学习的图像转化方法和装置

摘要

本发明提出了一种基于类比学习的图像转化方法和装置。本方法首先将待转换的两类非配对的图像整理为源图像集合和目标图像集合，然后构造图像转化网络，然后使用类比损失函数作为训练过程损失函数的一部分，然后对源图像进行图像转化。本方法通过使用类比损失函数，一方面保证了生成图像和源图像跨类别的差异，另一方面也保证了任意两个源图像之间的差异可以保留到生成图像中；基于共享权重的生成式对抗网络结构，让中间的隐变量可以在相同的度量空间中进行类比。同时，共享权重还可以减少模型学习参数，提高运行速度。本发明能够使用非配对图像训练图像转化网络，并获得真实的目标图像。