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申请/专利权人：天津一道自动化设备有限公司

摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的无条件生成模型的优化方法，构建包含真实和生成图像的训练集，并进行数据预处理；训练一个初步的生成对抗网络模型，包括一个具有生成图像功能的生成器G和一个具有区分真实图像和生成图像功能的判别器D；利用生成器G产生的潜在代码，通过判别器D进行重构，得到重构的潜在代码，并且计算一致潜在表示损失；对真实图像使用生成器G进行重建，计算重建损失，并通过这两个额外的损失项更新生成器G和判别器D的参数；循环执行上述步骤，直至模型收敛。本发明通过引入一致性潜在表示和重构机制，显著改善了训练过程的稳定性，同时提高了生成图像的多样性和保真度。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的无条件生成模型的优化方法，其特征在于，包含如下步骤：S100、构建包含真实和生成图像的训练集，并进行数据预处理；S200、训练一个初步的生成对抗网络模型，包括一个具有生成图像功能的生成器G和一个具有区分真实图像和生成图像功能的判别器D；S300、利用生成器G产生的潜在代码，通过判别器D进行重构，得到重构的潜在代码，并且计算一致潜在表示损失；S400、对真实图像使用生成器G进行重建，计算重建损失，并通过一致潜在表示损失和重建损失更新生成器G和判别器D的参数；S500、循环执行上述步骤，直至模型收敛；步骤S300中，包括如下步骤：首先，利用生成器G从随机噪声中生成图像；接着，将生成器G产生的图像输入判别器D，计算一致潜在表示损失，一致潜在表示损失的损失函数为； ；式中代表了真实的隐空间表示，代表了由判别器提取的隐空间表示，代表了两个变量之间的距离度量，代表的是训练的生成对抗网络模型在进行隐空间一致性表示时所计算得到的损失函数；步骤S400中，包括如下步骤：首先，选择真实图像数据集中的图像作为输入，通过生成器重建真实图像；对于每一对原始真实图像和通过生成器重建的图像，计算它们之间的差异作为重建损失，重建损失的损失函数表示为： ；式中代表了真实的图片，代表了由生成器重构的图片，代表的是训练的生成对抗网络模型在进行图像重建时计算得到的损失函数；在步骤S500中，包括如下步骤：对损失函数进行优化，所述损失函数对应的生成器和判别器参数的梯度分别是： ； ； 代表了判别器在优化过程中的梯度，代表了判别器训练过程的梯度，代表了判别器进行隐空间对齐得到的梯度；代表了生成器在优化过程中的梯度，代表了判别器判断生成的图片而产生的梯度，代表了生成器通过隐空间代码进行重建而产生的梯度。

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