[发明专利]一种人体姿态的迁移方法、移动终端以及计算机存储介质

权利要求书

1.一种人体姿态迁移方法，其特征在于，应用于一移动终端中，包括：

对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图；

对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图；

将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图和所述源视频的姿态估计图输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述源视频的姿态估计图下的姿态迁移图；其中，所述轻量化的对抗生成网络是对对抗生成网络进行改进所得到的网络模型；

利用所述姿态迁移图生成迁移后的视频。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述源视频中包括至少两个人体图像时，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：

对所述源视频进行人体图像的识别，得到所述源视频中所包括的人体图像；

对所述源视频中的每个人体图像进行姿态估计，将得到的所述每个人体图像的姿态估计图确定为所述源视频的姿态估计图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图和所述源视频的姿态估计图输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述源视频的姿态估计图下的姿态迁移图，包括：

从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像；

将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图，所述源视频的姿态估计图和所述目标人体图像输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述目标人体图像的姿态估计图下的姿态迁移图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述源视频中包括至少两个人体图像时，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：

对所述源视频进行人体图像的识别，得到所述源视频中所包括的人体图像；

从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像；

对所述目标人体图像进行姿态估计，将得到的所述目标人体图像的姿态估计图确定为所述源视频的姿态估计图。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像，包括：

接收对所述源视频中人体图像的选取指令；

根据所述选取指令，从所述源视频中所包括的人体图像中选取出所述目标人体图像。

6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像，包括：

获取所述源视频中特定帧的图像；

确定所述特定帧的图像中每个人体图像的画面占比；

将画面占比的最大值对应的人体图像确定为所述目标人体图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图，包括：

对所述待迁移人体图像，采用预设的人体关键点进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图；

相应地，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：

对所述源视频中的人体图像，采用所述预设的人体关键点进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图，包括：

采用预设的人像分割算法进行分割，对所述待迁移人体图像，将分割后的人体部位确定为所述待迁移人体图像的姿态估计图；

相应地，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：

采用所述人像分割算法进行分割，对所述源视频中的人体图像，将分割后的人体部位确定为所述源视频的姿态估计图。