[发明专利]一种图像生成方法、装置以及存储介质有效
申请号: | 201910837251.8 | 申请日: | 2019-09-05 |
公开(公告)号: | CN110555896B | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 张凯皓;马林;李志锋;刘威 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T11/60 | 分类号: | G06T11/60 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 生成 方法 装置 以及 存储 介质 | ||
1.一种图像生成方法,其特征在于,包括:
获取原始图像中的目标对象的关键数据;所述目标对象的关键数据包括关键点数据以及关键部位数据;
基于关键部位调整信息调整所述关键数据,根据调整后的关键数据生成调整对象特征;所述调整对象特征是指对象调整图像对应的特征,所述对象调整图像是由合成模型对编码融合后的数据进行解码所得到的,所述编码融合后的数据是基于所述合成模型对所述关键点数据对应的第一辅助图像、关键部位遮掩数据对应的第二辅助图像以及关键部位调整数据对应的第三辅助图像进行编码融合得到;所述关键部位遮掩数据是根据所述关键部位调整信息对所述关键部位数据进行遮掩得到,所述关键部位调整数据是根据所述关键部位调整信息对所述关键部位数据进行调整得到;
获取图像风格信息,生成所述图像风格信息对应的风格特征;
融合所述调整对象特征和所述风格特征,得到目标特征,在图像生成模型中,基于所述目标特征输出与所述关键部位调整信息和所述图像风格信息相关联的目标图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于关键部位调整信息调整所述关键数据,根据调整后的关键数据生成调整对象特征,包括:
根据所述关键部位调整信息对所述关键部位数据进行遮掩,得到关键部位遮掩数据;所述关键部位遮掩数据中的遮掩区域至少包括所述关键部位调整信息中的待调整部位;
根据所述关键部位调整信息对所述关键部位数据中的待调整部位进行部位调整,得到关键部位调整数据;
将所述关键部位数据、所述关键部位遮掩数据以及所述关键部位调整数据确定为调整后的关键数据,根据调整后的关键数据生成调整对象特征。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像风格信息为风格图像,所述获取图像风格信息,生成所述图像风格信息对应的风格特征,包括:
获取所述风格图像,将所述风格图像输入风格提取模型;
基于所述风格提取模型从所述风格图像中提取所述风格特征。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取图像风格信息,生成所述图像风格信息对应的风格特征,包括:
获取噪声信息和图像风格信息,将所述图像风格信息和所述噪声信息输入风格映射模型;
在所述风格映射模型中将所述噪声映射为具有所述图像风格信息的风格特征。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取第一样本图像,对所述第一样本图像的样本关键数据进行调整,得到调整后的样本关键数据,所述调整后的样本关键数据包括关键点样本数据、关键部位遮掩样本数据以及关键部位调整样本数据;
生成所述关键点样本数据对应的第一辅助样本图像,生成所述关键部位遮掩样本数据对应的第二辅助样本图像,生成所述关键部位调整样本数据对应的第三辅助样本图像;
基于样本合成模型将所述第一辅助样本图像、所述第二辅助样本图像以及所述第三辅助样本图像进行编码融合,对编码融合后的样本数据进行解码,得到样本对象调整图像;
根据所述第一样本图像、所述第一辅助样本图像、所述第二辅助样本图像、所述第三辅助样本图像以及所述样本对象调整图像生成合成模型损失值,根据合成模型损失值训练所述样本合成模型,得到所述合成模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述合成模型损失值包括:第一损失值和第二损失值;
根据所述第一样本图像、所述第一辅助样本图像、所述第二辅助样本图像、所述第三辅助样本图像以及所述样本对象调整图像生成合成模型损失值,包括:
根据所述第一样本图像、所述第一辅助样本图像、所述第二辅助样本图像以及所述第三辅助样本图像,确定所述第一损失值;
根据所述第一样本图像和所述样本对象调整图像,确定所述第二损失值;
根据所述第一损失值和第二损失值,生成所述合成模型损失值。
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