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摘要：本公开关于一种人物图像性别转换模型的训练、图像生成方法及装置，其中，配对图像数据生成模型的训练方法包括：获取非配对图像样本集，非配对图像样本集中包括无配对关系的男性人物图像集和女性人物图像集；将非配对图像样本集输入至第一深度学习模型中进行训练，得到配对图像生成模型；将待配对人物图像输入至配对图像生成模型中，输出目标人物图像；将配对图像样本集输入至第二深度学习模型中进行训练，得到人物性别转换模型，人物性别转换模型用于执行人物性别转换操作。本公开的方案，可以解决相关技术中对人物图像进行性别转换时灵活度较差的问题，可以得到与人物图像性别相反的配对图像数据，为后续生成丰富的魔法表情提供依据。
主权项：1.一种人物图像性别转换模型的训练方法，其特征在于，包括：获取非配对图像样本集，所述非配对图像样本集中包括无配对关系的男性人物图像集和女性人物图像集；所述配对关系表示：任一人物图像经过性别变换且保持背景图像不变，得到的另一人物图像与任一所述人物图像的对应关系；将所述非配对图像样本集输入至第一深度学习模型中进行训练，得到配对图像生成模型，其中，所述第一深度学习模型为循环对抗生成网络，所述配对图像生成模型用于针对所述非配对图像样本集中的各人物图像，分别生成具有所述配对关系的人物图像；将待配对人物图像输入至所述配对图像生成模型中，输出目标人物图像；其中，所述待配对人物图像与所述目标人物图像具有配对关系，构成配对图像样本；将配对图像样本集输入至第二深度学习模型中进行训练，得到人物性别转换模型，其中，所述第二深度学习模型为配对对抗生成网络，所述人物性别转换模型用于执行人物性别转换操作；其中，所述配对对抗生成网络为Pix2Pix网络。
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百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 一种人物图像性别转换模型的训练、图像生成方法及装置
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