数据获取方法、电子设备、存储介质及程序产品与流程

本公开涉及计算机，本公开尤其涉及一种数据获取方法、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、近年来，随着sd的横空出世，aigc(artificial intelligence generatedcontent，生成式人工智能)领域有了许多重大突-破，不仅可以随机生成美女照片，甚至可以训练指定的角色模型，生成指定人物的照片。同时各种风格化模型也争相斗艳，为图像生成领域打开了新世纪大门。很多设计公司或游戏公司也想通过sd模型定制化生成固定的角色图片，这样可以节约大量的设计成本和交付时间。但基础的sd模型距离生成这种定制化的需求照片还很遥远，需要根据定制化的需求对模型进行精细化的微调，目前成本最低廉且速度最快的方案为lora训练。根据lora训练的需求，需要准备至少20张的角色图，其中包含指定角色的不同角度，不同动作，不同景别等需求，在训练现有角色的需求下，该方案可以直接执行，但在生成新角色的需求下，在收集指定角色的数据时就会出现难题。

2、市场上的生图需求大多围绕风格化的图片，即生成二次元、国风、3d卡通等风格的形象。目前已有的数据收集方案大致分为：方案1、使用多个现有角色形象进行图像融合生成；方案2、使用开源的多个lora模型权重，进行加权求和已获得新的lora模型权重，生成新的角色形象；方案3、找原画师设计出图；方案4、利用sd等生图模型，通过prompt描述和参数调整控制生成角色的一致性。

3、以上方案中，方案1、方案2以及方案4需要经过大量的实验测试才能找到合适的参数或权重系数来达到一致性的要求，这需要耗费大量的时间和人力成本，同时还可能涉及侵权问题。方案3则需要支付昂贵的设计费用，同时出图周期也相对较长。

技术实现思路

1、本公开提供了一种数据获取方法、电子设备、存储介质及程序产品。

2、本公开的一个方面，提供了一种数据获取方法，包括：

3、获取图像样本集；

4、获取所述图像样本集的特征信息；

5、基于所述特征信息对所述图像样本集中的图像进行风格转换，得到第二图像样本集；

6、基于所述第二图像样本集得到目标数据。

7、根据本公开一种优选的实施方式，获取图像样本集，包括：

8、获取子图像样本，一个子图像样本中至少包括一个角色以及所述角色的不同角度、不同动作以及不同景别；

9、将多个子图像样本作为所述图像样本集。

10、根据本公开一种优选的实施方式，获取所述图像样本集的特征信息，包括：

11、获取所述图像样本集中图像的文本描述和图像特征；以及

12、将所述文本描述和图像特征作为所述图像样本集中图像的特征信息。

13、根据本公开一种优选的实施方式，基于所述特征信息对所述图像样本集进行风格转换，得到第二图像样本集，包括：

14、获取与所述文本描述对应的第一子风格；

15、基于所述第一子风格对所述图像样本集中的图像进行风格转换，得到第二图像样本集。

16、根据本公开一种优选的实施方式，所述文本描述包括语义描述和关键词描述。

17、根据本公开一种优选的实施方式，基于所述特征信息对所述图像样本集进行风格转换，得到第二图像样本集，还包括：

18、获取与所述图像特征对应的第二子风格；

19、基于所述第二子风格对所述图像样本集中的图像进行风格转换，得到第二图像样本集。

20、根据本公开一种优选的实施方式，所述图像特征与所述第二子风格之间为一一对应关系。

21、根据本公开一种优选的实施方式，所述图像特征包括静态图像特征和动态图像特征。

22、根据本公开一种优选的实施方式，基于所述第二图像样本集得到目标数据，包括：

23、基于预设图像特征信息对所述第二图像样本集进行调整，得到所述目标数据。

24、根据本公开一种优选的实施方式，基于所述第二图像样本集得到目标数据，还包括：

25、对所述第二图像样本集中的图像进行目标特征和非目标特征的标注；

26、基于标注后的第二图像样本集得到目标数据。

27、根据本公开一种优选的实施方式，所述目标数据用于lora模型的训练数据。

28、本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

29、存储器，所述存储器存储执行指令；

30、处理器，所述处理器执行所述存储器存储的执行指令，使得所述处理器执行上述任一项所述的数据获取方法。

31、本公开的还一方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现上述任一项所述的数据获取方法。

32、本公开的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任一项所述的数据获取方法。

技术特征：

1.一种数据获取方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，获取图像样本集，包括：

3.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，获取所述图像样本集的特征信息，包括：

4.根据权利要求3所述的数据获取方法，其特征在于，基于所述特征信息对所述图像样本集进行风格转换，得到第二图像样本集，包括：

5.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，基于所述第二图像样本集得到目标数据，包括：

6.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，基于所述第二图像样本集得到目标数据，还包括：

7.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述目标数据用于lora模型的训练数据。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的数据获取方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的数据获取方法。

技术总结
本公开提供了一种数据获取方法、电子设备、存储介质及程序产品。本公开的数据获取方法包括：获取图像样本集；获取图像样本集的特征信息；基于特征信息对图像样本集中的图像进行风格转换，得到第二图像样本集；以及基于第二图像样本集得到目标数据。

技术研发人员：刘聪,李志飞
受保护的技术使用者：上海墨百意信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/12