公开(公告)号：CN118735846A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202310847444.8

申请日：2023-07-11

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 丁冠祺 ,  邬书哲 ,  王树徽 ,  黄庆明

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种图像生成方法，包括：获取用户输入的缺陷图像；基于缺陷图像，从图像库中确定与缺陷图像相似的K个正常图像；基于缺陷图像和K个正常图像，生成至少一个第一图像，其中，至少一个第一图像中的每个第一图像具有融合特征，融合特征基于缺陷图像中第N层级的特征和正常图像中第M层级的特征生成，N≠M，第N层级的特征与第M层级的特征为不同层级的语义特征；输出至少一个第一图像，第一图像用于训练对物体缺陷进行检测的神经网络模型。该图像生成的过程是对高层次的语义特征的操作和组合，而非低层次的像素的融合与编辑，因此即使缺陷形式复杂，也可实现稳定的生成，提升了缺陷样本生成的准确性，且人工投入量少，提升了缺陷样本生成的效率。

公开(公告)号：CN117292015A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202210672934.4

申请日：2022-06-15

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 丁冠祺 ,  王树徽 ,  黄庆明 ,  杜长德 ,  金鑫

IPC: G06T11/60 ,  G06T5/50 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请实施例提供一种图像编辑方法及相关设备，涉及图像处理领域。电子设备先利用目标特征在M张第二图像中的位置对第一图像中可能出现目标特征的区域进行定位，即确定N个目标区域并呈现N个目标区域。电子设备再从第一图像中裁剪掉至少一个目标区域，可以得到裁剪后的第一图像(即第三图像)，并呈现第三图像。最后电子设备根据第三图像和包括目标特征的图像生成融合图像。可见，本方案在获取融合图像时，不需要生成完整的图像，只需要生成第一图像中被裁剪区域的图像即可，因此，本方案的图像编辑方法对应的模型的训练难度较小，可以有效降低图像编辑难度，而且本方案无需人工介入，提升图像编辑的效率。