[发明专利]生成图像的方法和装置有效
申请号: | 202010065590.1 | 申请日: | 2020-01-20 |
公开(公告)号: | CN111260545B | 公开(公告)日: | 2023-06-20 |
发明(设计)人: | 张赫男;李鑫;李甫;林天威;孙昊;文石磊;章宏武;丁二锐 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 图像 方法 装置 | ||
本公开实施例公开了生成图像的方法和装置。方法包括:接收用户在交互场景中输入的包括人脸的第一图像;向用户呈现第一图像;在后台将第一图像输入预先训练的生成式对抗网络,得到生成式对抗网络输出的第二图像;其中,生成式对抗网络将基于输入的图像生成的人脸属性信息作为约束;响应于在后台得到生成式对抗网络输出的第二图像,向用户呈现第二图像。该方法可以提高生成式对抗网络基于输入的第一图像生成第二图像的准确率和效率,减少误生成图像的概率。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及图像转换技术领域,尤其涉及生成图像的方法和装置。
背景技术
目前市场上有很多数字娱乐产品,其中的自拍特效玩法,比如将人脸变为小孩的人脸,换一种风格的人脸等,具有很大的趣味性,受到人们的喜爱。
目前大多数应用提供的服务是采用人脸模板来生成不同风格的人脸,即根据识别到的用户的五官和脸型,选择不同风格的素材库中与识别到的用户的五官和脸型最类似的素材进行拼装,从而将人脸进行二次元转换,得到不同风格的人脸。
发明内容
本公开实施例提供了生成图像的方法和装置。
第一方面,本公开实施例提供了一种生成图像的方法,包括:一种生成人脸图像的方法,包括:接收用户输入的包括人脸的第一图像;向用户呈现第一图像;在后台将第一图像输入预先训练的生成式对抗网络,得到生成式对抗网络输出的第二图像;其中,生成式对抗网络将基于输入的图像生成的人脸属性信息作为约束;响应于在后台得到生成式对抗网络输出的第二图像,向用户呈现第二图像。
在一些实施例中,在接收用户输入的包括人脸的第一图像之前,方法还包括:在交互场景中,接收变换人脸的指示;向用户呈现输入人脸图像的信息。
在一些实施例中,向用户呈现输入人脸图像的信息包括:向用户呈现人脸自动拍摄界面;以及接收用户输入的包括人脸的第一图像包括:响应于监测到用户在自动拍摄界面输入人脸,触发自动拍照功能,得到第一图像。
在一些实施例中,向用户呈现人脸自动拍摄界面包括以下至少一项:向用户呈现具有预设风格的边框和/或拍照要求的自动拍摄界面;响应于在拍摄界面未检测到人脸,向用户呈现未检测到人脸的提示信息。
在一些实施例中,向用户呈现人脸自动拍摄界面还包括:响应于在拍摄界面检测到人脸,向用户呈现自动拍照倒计时;响应于自动拍照倒计时结束,拍照所检测到的人脸;响应于用户在自动拍照倒计时时间段内未输入人脸,结束倒计时并向用户呈现未识别到脸部的提示信息。
在一些实施例中,向用户呈现第一图像包括:在向用户呈现第一图像预设时间后,在所呈现的第一图像上设置蒙层,并在交互场景中显示人脸变换进度提示信息。
在一些实施例中,预设风格的边框与人脸变换进度提示信息的设计风格相同或相近。
在一些实施例中,将第一图像输入预先训练的生成式对抗网络包括:对第一图像进行不同程度的高斯模糊,将不同程度的高斯模糊后的第一图像输入预先训练的生成式对抗网络;或检测第一图像的纹理特征参数值是否大于纹理阈值,若是,对第一图像进行不同程度的高斯模糊,将不同程度的高斯模糊后的第一图像输入预先训练的生成式对抗网络。
在一些实施例中,生成式对抗网络将基于输入的图像生成的人脸属性信息作为约束包括:生成式对抗网络将基于输入的图像生成的多通道人脸图像作为输入;其中,多通道人脸图像包括输入的图像的RGB三通道图像和输入的图像的以下至少一项图像:人脸关键点的以下两项图像之一:二值图一通道图像或RGB三通道图像;人脸语义分割结果的以下两项图像之一:二值图一通道图像或RGB三通道图像;以及头发的二值图一通道图像。
在一些实施例中,方法还包括:在向用户呈现第二图像预定时间后,同时向用户呈现第一图像和第二图像。
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