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申请/专利权人：中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种基于量子生成对抗网络的图像生成方法及装置，其中，该方法包括：提取训练样本集中样本图像的特征向量，利用量子编码器将特征向量转换为量子态，得到图像特征量子态；根据图像特征量子态，对生成器和判别器进行训练，得到训练后的量子生成对抗网络；利用量子生成对抗网络生成图像。根据该技术方案，突破了传统生成对抗网络中参数极多的痛点，解决了传统生成对抗网络无需预先建模，过于自由而导致训练难以收敛、不稳定、梯度过小等问题，通过量子生成对抗网络可以便捷地对预期图像进行快速生成。

主权项：1.一种基于量子生成对抗网络的图像生成方法，其特征在于，包括：提取训练样本集中样本图像的特征向量，利用量子编码器将所述特征向量转换为量子态，得到图像特征量子态；根据所述图像特征量子态，对生成器和判别器进行训练，得到训练后的量子生成对抗网络；利用所述量子生成对抗网络生成图像；其中，所述利用量子编码器将所述特征向量转换为量子态，得到图像特征量子态进一步包括：利用量子编码器，计算所述特征向量与标准数据库中的各个标准特征向量之间的距离；根据所述特征向量与标准数据库中的各个标准特征向量之间的距离，确定所述图像特征量子态；所述根据所述图像特征量子态，对生成器和判别器进行训练，得到训练后的量子生成对抗网络进一步包括：将随机产生的噪声数据输入至所述生成器，得到生成量子态；利用所述判别器对所述图像特征量子态和所述生成量子态进行判别，得到判别结果；根据所述判别结果、所述生成器的损失函数以及所述判别器的损失函数，调节所述生成器和所述判别器的参数，得到训练后的量子生成对抗网络；在得到训练后的量子生成对抗网络之前，所述方法还包括：计算所述图像特征量子态的矩阵密度与所述生成量子态的矩阵密度之间的距离以及判别量子态的保真度；根据所述距离和所述保真度判断是否满足收敛条件；所述得到训练后的量子生成对抗网络进一步包括：若满足收敛条件，则得到训练后的量子生成对抗网络。

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