[发明专利]人像生成方法、装置、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种人像生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取用户端的人像生成请求，所述人像生成请求包括目标人像条件以及随机数种子；提取所述人像生成请求中的随机数种子，并将所述随机数种子输入到随机数生成器中，以使所述随机数生成器根据所述随机数种子产生对应的随机噪声；根据所述目标人像条件，匹配对应的人像生成模型，将所述随机噪声输入到所述对应的人像生成模型中生成得到目标人像，所述人像生成模型为预先训练好的人像生成模型；将所述目标人像发送到所述用户端。本发明无需大规模的对人像进行采集，即可获取到大量的人像数据，提高了人像数据的获取效率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种人像生成方法、装置、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着人脸识别技术研究逐渐深入，各领域人脸识别产品的落地及铺开，在研究人脸识别技术过程中，在开发、测试、展示基于人脸识别的产品时，对人脸图像的需求日益旺盛。现有人脸数据的获取是通过部署在各场景的摄像头对人脸图像进行采集，并录入数据库中得到，但是由于摄像头部署的范围有限，拍摄到的视场范围有限，这样采集到的数据并不全面，数据收集的难度较大，并且还有随之而来的法律、隐私方面的风险，使得大规模的人脸图像数据难以获得，从而连带地影响基于大规模人脸图像数据的研究、开发、测试、展示活动的顺利进行。因此，现有人脸图像数据的获取效率不高。

发明内容

本发明实施例提供一种人像生成方法，能够提高人脸图像数据的获取效率。

第一方面，本发明实施例提供一种人像生成方法，包括：

获取用户端的人像生成请求，所述人像生成请求包括目标人像条件以及随机数种子；

提取所述人像生成请求中的随机数种子，并将所述随机数种子输入到随机数生成器中，以使所述随机数生成器根据所述随机数种子产生对应的随机噪声；

根据所述目标人像条件，匹配对应的人像生成模型，将所述随机噪声输入到所述对应的人像生成模型中生成得到目标人像，所述人像生成模型为预先训练好的人像生成模型；

将所述目标人像发送到所述用户端。

可选的，所述根据所述目标人像条件，匹配对应的人像生成模型，包括：

将所述目标人像条件按预先设置的规则生成对应人像生成模型的请求路径；

根据所述请求路径，得到与所述模型路径相对应的人像生成模型。

可选的，所述目标人像条件包括性别、分辨率以及地区中至少一项人像属性条件，所述人像生成模型对应包括性别、分辨率以及地区中至少一项人像属性信息，所述预先设置的规则为所述人像属性条件的排序规则，所述将所述目标人像条件按预先设置的规则生成对应人像生成模型的请求路径包括：

提取所述人像生成请求中的人像属性条件，并判断所述人像属性条件是否大于一项；

若所述人像属性条件大于一项，则根据所述排序规则，将所述人像属性条件进行排序，生成对应人像生成模型的请求路径。

可选的，所述人像生成模型的训练步骤，包括：

构建人像生成网络以及人像判断网络，所述人像生成网络用于生成人像，所述人像判断网络用于判断人像是否为所述人像生成网络生成的人像；

获取真实人像数据集，所述真实人像数据集作为正样本用于训练所述人像判断网络；

获取通过所述人像生成网络生成的模拟人像数据集，所述模拟人像数据集作为负样本用于训练所述人像判断网络以及作为正样本用于训练所述人像生成网络；

基于所述真实人像数据集以及模拟人像数据集单独训练所述人像判断网络，以使所述人像判断网络学习到对真实人像数据以及模拟人像的判断；