모델 트레이닝 방법 및 장치, 아이덴티티 익명화 방법 및 장치, 디바이스, 저장 매체, 그리고 프로그램 제품

• Main Authors: ZHU JUNWEI, WANG CHENGJIE, HE KEKE, TAI YING, LUO YUCHEN, CHU WENQING
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 19.09.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

본 출원은 클라우드 기술, 인공 지능, 지능형 교통 및 보조 운전과 같은 다양한 시나리오에 적용될 수 있는 모델 트레이닝 방법 및 장치, 아이덴티티 익명화 방법 및 장치, 디바이스, 저장 매체, 그리고 프로그램 제품을 제공한다. 상기 방법은, 타깃 네트워크 모델의 투사 모듈의 타깃 공간에 대해 샘플링을 수행하여 N개의 가상 아이덴티티 벡터를 획득하는 단계; 타깃 네트워크 모델의 속성 모듈을 사용하여, 처리 대상 이미지에 대해 속성 벡터 추출을 수행하여 M개의 속성 벡터를 획득하는 단계; 및 타깃 네트워크 모델의 융합 모듈을 사용하여 N개의 가상 아이덴티티 벡터 및 M개의 속성 벡터에 기반한 이미지 생성을 수행하여, 처리 대상 이미지의 아이덴티티가 익명화된 이미지를 획득하는 단계를 포함한다. This application provides a model training method and apparatus, an identity anonymization method and apparatus, a device, a storage medium, and a program product, which may be applied to various scenarios such as cloud technologies, artificial intelligence, intelligent traffic, and aided driving. The method includes: performing sampling on a target space of a projection module in a target network model to obtain N virtual identity vectors; performing, by using an attribute module in the target network model, attribute vector extraction on a to-be-processed image to obtain M attribute vectors; and performing, by using a fusion module in the target network model, image generation based on the N virtual identity vectors and the M attribute vectors to obtain an identity-anonymized image of the to-be-processed image.