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公开(公告)号：CN118037759A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410115802.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T7/13 , G06T7/55 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标对象图像以及待更新背景的目标背景描述信息；提取目标对象图像中目标主体图像的目标蒙版图像；基于目标对象图像以及目标蒙版图像，确定目标条件图像；目标条件图像包括目标边缘图像、目标深度图像、目标掩码图像中的至少一个；目标边缘图像表征目标对象图像中目标主体的边缘信息，目标深度图像表征目标主体的深度信息，目标掩码图像表征目标主体对应的掩码信息；基于目标对象图像、目标背景描述信息以及目标条件图像，对目标对象图像的背景图像进行更新，得到目标更新图像。本公开提高了目标更新图像的质量。
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公开(公告)号：CN115578587A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211243002.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本公开是关于一种图像处理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将待训练图像样本对应增广待训练图像样本进行特征提取；根据提取的特征向量进行损失处理，得到每个待训练图像样本对应的第一、第二增广待训练图像样本对应的第一分类损失、第二分类损失，以及第一、第二增广待训练图像样本对应的比对损失；根据第一分类损失、第二分类损失以及对比损失，确定每个待训练图像样本所属样本类型；基于课程学习算法，将待训练图像样本，按照所属样本类型从简单、中等困难到困难的顺序，对初始图像分类模型进行迭代训练得到目标图像分类模型。本公开能够解决图像处理模型受噪声样本影响训练效果的问题。
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公开(公告)号：CN119941489A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411833254.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/04 , G06T5/70 , G06T9/00 , G06T3/4038
Abstract: 本申请关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取第一待处理噪声图像、描述文本，以及所述描述文本对应的初始图像序列，将初始图像序列输入自注意力网络，以提取初始图像序列中初始图像间的关联关系，得到第一图像特征信息；基于第一图像特征信息和第一待处理噪声图像进行噪声预测得到第一更新噪声信息；基于第一更新噪声信息进行噪声预测得到第一预测噪声信息，并对第一待处理噪声图像进行图像去噪得到目标图像。本申请能够提取长序列图像中的关联关系，提升文本与生成图像间的一致性，且使生成图像保持较高一致性。
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公开(公告)号：CN115690463A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211173878.6
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种图像数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，所述方法包括：获取初始样本，初始样本中包含多个图像数据；确定每一图像数据对应的出度值；出度值表征初始样本中与图像数据的相似度满足预设相似度条件的其他图像数据的数量；根据每一图像数据对应的出度值，对图像数据进行分类处理，得到分类后的各图像数据组；在各图像数据组中，基于预设的出度值条件确定目标图像数据组，并基于目标图像数据组对应的图像数据，构建目标样本；根据目标样本对预设的图像识别模型进行训练，得到训练完成的图像识别模型。采用本方法，提高了图像识别模型的识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118096573A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410271216.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：获取初始人台模特图像、模特形象指示信息和背景指示信息；确定初始人台模特图像对应的服饰蒙版图、初始人台模特图像对应的边缘检测图和初始人台模特图像对应的深度图；将初始人台模特图像、模特形象指示信息、背景指示信息、服饰蒙版图、边缘检测图和深度图输入多条件可控扩散模型，以使多条件可控扩散模型以服饰蒙版图、边缘检测图和深度图为图像控制条件，以模特形象指示信息和背景指示信息为文本控制条件，对初始人台模特图像进行图像可控编辑处理，得到虚拟模特图像。利用本公开实施例提供的技术方案可以多方面提升虚拟模特图像的质量。
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公开(公告)号：CN115618026A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211124626.4
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种账户特征的生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别账户的历史多媒体资源集；对历史多媒体资源集中的各个历史多媒体资源进行特征提取处理，得到多个历史多媒体资源特征；对多个历史多媒体资源特征进行特征融合处理，得到待识别账户的账户特征，账户特征用于在后续处理待识别账户的关联多媒体资源。本公开通过待识别账户的历史多媒体资源集，提取得到多个历史多媒体资源特征，并将多个历史多媒体资源特征进行融合处理，得到融合特征，该融合特征能够准确地表征账户特征；因此，将该融合特征作为待识别账户的账户特征，提高了账户特征的准确率；从而提高了确定关联多媒体资源的资源特征的准确率。
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公开(公告)号：CN115098725A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210590648.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于任务处理模型确定方法、视频类别确定方法及装置，该方法包括：获取针对待训练任务的多域样本视频；根据多域样本视频，以及所述域标签所对应域的初始分类规则特征向量，对待训练的任务处理模型进行训练；获取针对待训练子任务的多域测试视频；将测试视频输入任务处理模型，确定分类规则特征向量中各个维度的语义信息，基于分类规则特征向量中各个维度的语义信息以及待训练子任务的任务信息的匹配度，确定处理待训练子任务时的子分类规则特征向量。对于不同的子任务，每个域的分类规则特征向量保留了不同的维度，从而形成了适用于该域各个子任务的子分类规则特征向量。在处理子任务时，不需要训练新模型，节省了训练新模型的资源和时间。
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公开(公告)号：CN115098725B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210590648.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于任务处理模型确定方法、视频类别确定方法及装置，该方法包括：获取针对待训练任务的多域样本视频；根据多域样本视频，以及所述域标签所对应域的初始分类规则特征向量，对待训练的任务处理模型进行训练；获取针对待训练子任务的多域测试视频；将测试视频输入任务处理模型，确定分类规则特征向量中各个维度的语义信息，基于分类规则特征向量中各个维度的语义信息以及待训练子任务的任务信息的匹配度，确定处理待训练子任务时的子分类规则特征向量。对于不同的子任务，每个域的分类规则特征向量保留了不同的维度，从而形成了适用于该域各个子任务的子分类规则特征向量。在处理子任务时，不需要训练新模型，节省了训练新模型的资源和时间。
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公开(公告)号：CN116630744A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310583770.2
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置、介质及电子设备。训练方法包括：将输入图像样本输入待训练模型，获取输入图像样本对应的图像特征向量，获取输入图像样本对应的深度特征向量，融合得到输入图像样本对应的多模态特征向量；确定预测目标图像对应的多个像素的位置，从相机焦点向各像素的位置生成虚拟射线，在各虚拟射线上采样多个点；预测目标图像对应的多个像素的色彩信息；对多个像素进行渲染，以得到预测目标图像；对待训练模型的神经网络参数进行更新，以得到图像生成模型。通过本公开实施例的技术方案，可以解决现有技术中渲染得到的新视角图像存在缺陷的问题。
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