成果名称：	基于W距离的稳定可控图像生成模型训练方法	关键字：		应用行业：
高新技术领域：		所在地：		知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	ZL202010814704	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：		成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：		课题来源：
第一完成单位名称：	河北大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利转让	交易价格(万)：	19.00	所属十强产业：

本发明提供了一种基于W距离的稳定可控图像生成模型训练方法，包括以下步骤：a、对图象数据进行预处理，得到训练集的样本数据；b、构建基于W距离的稳定可控图像生成模型，c、根据各个网络的损失函数搭建整体模型；d、通过梯度下降算法交替迭代模型训练，保证模型参数的正常收敛；e、模型参数收敛后，分别将生成器网络G、编码器网络E、分类器网络C分离出来作为单独的服务类产品使用。本发明是一种端到端的网络模型，从模型结构和分布度量标准两个方面对现有技术中的模型进行了改进，解决了模型训练梯度不稳定和模型梯度下降方向不稳定的问题，能够稳定的定向生成图象样本，提升了模型训练过程中的鲁棒性及生成样本的可控性。