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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請的專利對象屬性編輯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114170070B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111447522.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)對象屬性編輯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)是由孫鵬;郭益林;宋叢禮;萬鵬飛;鄭文設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本對象屬性編輯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于一種對象屬性編輯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。本公開實(shí)施例至少解決相關(guān)技術(shù)中，對象屬性編輯中存在特征糾纏的問題。該方法包括：響應(yīng)于針對待處理圖片的目標(biāo)對象屬性編輯指令，提取預(yù)置風(fēng)格特征空間中的目標(biāo)對象屬性對應(yīng)的第一屬性通道；根據(jù)第一屬性通道，基礎(chǔ)圖片和風(fēng)格生成式模型，對初始通道偏移量進(jìn)行優(yōu)化，生成目標(biāo)通道偏移量，基礎(chǔ)圖片是不包含目標(biāo)對象屬性的圖片；將目標(biāo)通道偏移量與第一屬性通道進(jìn)行疊加運(yùn)算，將疊加運(yùn)算的結(jié)果與預(yù)置風(fēng)格特征空間重組，并根據(jù)重組的第一重組結(jié)果、待處理圖片和風(fēng)格生成式模型，生成待處理圖片的目標(biāo)圖片，目標(biāo)圖片包含目標(biāo)對象屬性。

本發(fā)明授權(quán)對象屬性編輯方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種對象屬性編輯方法，其特征在于，包括：響應(yīng)于針對待處理圖片的目標(biāo)對象屬性編輯指令，提取預(yù)置風(fēng)格特征空間中的目標(biāo)對象屬性對應(yīng)的第一屬性通道；所述預(yù)置風(fēng)格特征空間為通過預(yù)置反轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)將預(yù)置樣本壓縮到風(fēng)格特征空間得到的，所述預(yù)置風(fēng)格特征空間為具有第一預(yù)置維度的列向量，所述第一屬性通道為具有第二預(yù)置維度的列向量；所述預(yù)置樣本包括：包含所述目標(biāo)對象屬性的正樣本和不包含所述目標(biāo)對象屬性的負(fù)樣本；將初始通道偏移量與所述第一屬性通道進(jìn)行疊加運(yùn)算，將所述疊加運(yùn)算的結(jié)果與所述預(yù)置風(fēng)格特征空間重組，并根據(jù)所述重組的第二重組結(jié)果、基礎(chǔ)圖片和風(fēng)格生成式模型，生成目標(biāo)屬性圖片，所述基礎(chǔ)圖片是根據(jù)所述風(fēng)格生成式模型生成的不包含所述目標(biāo)對象屬性的圖片，所述初始通道偏移量是將隨機(jī)初始值輸入全連接層得到的；所述風(fēng)格生成式模型是根據(jù)所述預(yù)置樣本預(yù)先訓(xùn)練得到的；根據(jù)屬性分類器對所述目標(biāo)屬性圖片是否包含所述目標(biāo)對象屬性的判斷結(jié)果，更新所述全連接層的參數(shù)，并將所述隨機(jī)初始值重新輸入更新后的全連接層得到目標(biāo)通道偏移量；將所述目標(biāo)通道偏移量與所述第一屬性通道進(jìn)行疊加運(yùn)算，將所述疊加運(yùn)算的結(jié)果與所述預(yù)置風(fēng)格特征空間重組，并根據(jù)所述重組的第一重組結(jié)果、所述待處理圖片和所述風(fēng)格生成式模型，生成所述待處理圖片的目標(biāo)圖片，所述目標(biāo)圖片包含所述目標(biāo)對象屬性。

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