本申請涉及圖像處理，具體涉及一種訓練樣本的構建方法、模型的訓練方法、電子設備及介質(zhì)。

背景技術：

1、在圖像處理領域，有些處理過程會導致圖像中出現(xiàn)鋸齒現(xiàn)象。例如，經(jīng)過渲染處理的圖像中可能存在鋸齒現(xiàn)象，經(jīng)過編解碼處理的圖像中也可能存在鋸齒現(xiàn)象。圖像中鋸齒現(xiàn)象的存在會降低用戶的觀感，而利用現(xiàn)有的去鋸齒方法去除圖像中的鋸齒時，容易對圖像造成負面影響，如降低圖像的整體質(zhì)量，導致圖像失真等。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種訓練樣本的構建方法、模型的訓練方法及裝置，能夠降低構建模擬失真鋸齒的過程對訓練樣本中其他區(qū)域的圖像質(zhì)量的損傷，提高訓練樣本的質(zhì)量。

2、第一方面，本申請的實施例提供了一種訓練樣本的構建方法，包括：獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，其中，第一圖形具有模擬失真鋸齒；獲取相較于基礎圖像具有第二圖形的第二圖像，其中，第一圖像和第二圖像作為訓練樣本，第二圖形在第二圖像中的位置與第一圖形在第一圖像中的位置相對應，且第二圖形的形狀與第一圖形的形狀之間的差異包括，第二圖形不具有模擬失真鋸齒。

3、第二方面，本申請的實施例提供了一種模型的訓練方法，包括：根據(jù)第一方面所述的訓練樣本的構建方法構建訓練樣本；利用訓練樣本訓練初始模型，得到目標模型。

4、第三方面，本申請的實施例提供了一種模型的部署方法，包括：向服務器發(fā)送模型獲取請求，模型獲取請求攜帶有失真鋸齒類型信息，失真鋸齒類型信息用于表征失真鋸齒的指定類型，服務器用于根據(jù)失真鋸齒類型信息獲取目標模型，目標模型用于去除指定類型的失真鋸齒；接收服務器發(fā)送的目標模型，以將目標模型部署在目標終端上。

5、第四方面，本申請的實施例提供了一種模型的部署方法，包括：接收目標終端發(fā)送的模型獲取請求，模型獲取請求攜帶有失真鋸齒類型信息，失真鋸齒類型信息用于表征失真鋸齒的指定類型；根據(jù)失真鋸齒類型信息獲取目標模型，其中，目標模型用于去除指定類型的失真鋸齒；向目標終端發(fā)送目標模型，以在目標終端上部署目標模型。

6、第五方面，本申請的實施例提供了一種訓練樣本的構建裝置，包括：第一獲取模塊用于獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，其中，第一圖形具有模擬失真鋸齒；第二獲取模塊用于獲取相較于基礎圖像具有第二圖形的第二圖像，其中，第一圖像和第二圖像作為訓練樣本，第二圖形在第二圖像中的位置與第一圖形在第一圖像中的位置相對應，且第二圖形的形狀與第一圖形的形狀之間的差異包括，第二圖形不具有模擬失真鋸齒。

7、第六方面，本申請的實施例提供了一種模型的訓練裝置，包括：構建模塊用于根據(jù)第一方面所述的訓練樣本的構建方法構建訓練樣本；訓練模塊用于利用訓練樣本訓練初始模型，得到目標模型。

8、第七方面，本申請的實施例提供了一種模型的部署裝置，包括：發(fā)送模塊用于向服務器發(fā)送模型獲取請求，模型獲取請求攜帶有失真鋸齒類型信息，失真鋸齒類型信息用于表征失真鋸齒的指定類型，服務器用于根據(jù)失真鋸齒類型信息獲取目標模型，目標模型用于去除指定類型的失真鋸齒；接收模塊用于接收服務器發(fā)送的目標模型，以將目標模型部署在目標終端上。

9、第八方面，本申請的實施例提供了一種模型的部署裝置，包括：接收模塊用于接收目標終端發(fā)送的模型獲取請求，模型獲取請求攜帶有失真鋸齒類型信息，失真鋸齒類型信息用于表征失真鋸齒的指定類型；獲取模塊用于根據(jù)失真鋸齒類型信息獲取目標模型，其中，目標模型用于去除指定類型的失真鋸齒；發(fā)送模塊用于向目標終端發(fā)送目標模型，以在目標終端上部署目標模型。

10、第九方面，本申請的實施例提供了一種電子設備，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器，其中，處理器用于執(zhí)行上述的訓練樣本的構建方法，模型的訓練方法，或模型的部署方法。

11、第十方面，本申請的實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，計算機程序用于執(zhí)行上述的訓練樣本的構建方法，模型的訓練方法，或模型的部署方法。

12、第十一方面，本申請的實施例提供了一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品中包括指令，所述指令被計算機設備的處理器執(zhí)行時，使得所述計算機設備能夠執(zhí)行上述的訓練樣本的構建方法，模型的訓練方法，或模型的部署方法。

13、第十二方面，本申請的實施例提供了一種芯片，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器，其中，處理器用于執(zhí)行上述的訓練樣本的構建方法，模型的訓練方法，或模型的部署方法。

14、本申請實施例提供了一種訓練樣本的構建方法、模型的訓練方法及裝置，通過獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，以及獲取相較于基礎圖像具有第二圖形的第二圖像，可將第一圖像和第二圖像作為訓練樣本，其中，第一圖形具有模擬失真鋸齒，第二圖形不具有模擬失真鋸齒。由于第一圖形可位于第一圖像中的指定區(qū)域，第二圖形可位于第二圖像中的指定區(qū)域，因此可以降低構建模擬失真鋸齒的過程對訓練樣本中其他區(qū)域的圖像質(zhì)量的損傷，提高訓練樣本的質(zhì)量，即獲得有針對性的訓練樣本。利用該訓練樣本對模型進行訓練，可提高模型去除失真鋸齒的效果，降低模型在去除失真鋸齒的同時對圖像整體質(zhì)量的影響。

技術特征：

1.一種訓練樣本的構建方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的訓練樣本的構建方法，其特征在于，所述訓練樣本用于訓練目標模型，所述目標模型用于去除指定類型的失真鋸齒，所述方法還包括：

3.根據(jù)權利要求1或2所述的訓練樣本的構建方法，其特征在于，所述獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的訓練樣本的構建方法，其特征在于，所述圖像高頻細節(jié)信息包括字符、圖案中的至少一種。

5.根據(jù)權利要求1所述的訓練樣本的構建方法，其特征在于，所述獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的訓練樣本的構建方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.一種模型的訓練方法，其特征在于，包括：

8.一種模型的部署方法，其特征在于，包括：

9.一種模型的部署方法，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權利要求9所述的模型的部署方法，其特征在于，所述根據(jù)所述失真鋸齒類型信息獲取目標模型，包括：

11.根據(jù)權利要求9所述的模型的部署方法，其特征在于，所述根據(jù)所述失真鋸齒類型信息獲取目標模型，包括：

12.根據(jù)權利要求9至11中任一項所述的模型的部署方法，其特征在于，還包括：

13.一種電子設備，其特征在于，包括：

14.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執(zhí)行上述權利要求1至6中任一項所述的訓練樣本的構建方法，權利要求7所述的模型的訓練方法，或權利要求8至12中任一項所述的模型的部署方法。

技術總結
本申請?zhí)峁┝艘环N訓練樣本的構建方法、模型的訓練方法、電子設備及介質(zhì)，該訓練樣本的構建方法包括：獲取相較于基礎圖像具有第一圖形的第一圖像，其中，第一圖形具有模擬失真鋸齒；獲取相較于基礎圖像具有第二圖形的第二圖像，其中，第一圖像和第二圖像作為訓練樣本，第二圖形在第二圖像中的位置與第一圖形在第一圖像中的位置相對應，且第二圖形的形狀與第一圖形的形狀之間的差異包括，第二圖形不具有模擬失真鋸齒。本申請的技術方案能夠降低構建模擬失真鋸齒的過程對訓練樣本中其他區(qū)域的圖像質(zhì)量的損傷，提高訓練樣本的質(zhì)量。

技術研發(fā)人員：邵緯航,劉國棟,王豪
受保護的技術使用者：阿里巴巴（中國）有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19