[发明专利]用于生成目标人物的姿态图像的方法和装置

说明书

本发明公开了一种用于生成目标人物的姿态图像的方法和装置。所述方法包括：获取当前人物的当前人物图像；根据获取的当前人物图像，获取表示当前人物的姿态的姿态信息；通过预先训练的生成式神经网络根据所述姿态信息，生成目标人物在所述姿态下的图像作为目标人物的姿态图像。根据本发明的用于生成目标人物的姿态图像的方法和装置，能够通过预先训练的神经网络根据当前人物的姿态，实时生成目标人物的与当前人物的姿态相同姿态的图像，提高了生成目标人物的姿态图像的便捷性和高效性，并能够提高包括影视、游戏等的娱乐领域、包括电子商务等的商务领域、包括教学演示等教育领域以及包括场景采集等其他应用领域中的用户的用户体验。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别地，涉及一种用于生成目标人物的姿态图像的方法和装置。

背景技术

随着图像处理技术和人工智能的发展，通过神经网络对图像进行处理变得越来越普遍。尤其是在需要对当前场景中的人物的动作、即姿态进行跟随以生成目标图像的领域中、例如在体感游戏等领域中，通过使用神经网络能够比较方便地生成跟随当前场景中的人物的动作的目标图像。

通常，首先获得当前场景中的人物的图像，然后确定获得的图像中的人物的动作，从而将确定的动作信息输入到神经网络，进而通过神经网络生成跟随该动作的目标图像。

然而，目前通过神经网络生成的目标图像为动画图像。而动画图像的纹理结构相对单一，与真实人物相差较大，导致用户在观看生成的动画图像时感受不够真实、生动，使得用户体验不佳。

因此，现有的对当前场景中的人物的图像进行处理，以生成跟随当前场景中的人物动作的目标图像的方式，不能满足用户需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于生成目标人物的姿态图像的方法和装置。

根据本发明的一方面，提供了一种用于生成目标人物的姿态图像的方法，所述方法包括：获取当前人物的当前人物图像；根据获取的当前人物图像，获取表示当前人物的姿态的姿态信息；通过预先训练的生成式神经网络根据所述姿态信息，生成目标人物在所述姿态下的图像作为目标人物的姿态图像。

可选地，所述生成式神经网络能够生成与至少一个目标人物对应的姿态图像，其中，所述方法还包括：接收对所述至少一个目标人物中的目标人物的选择，其中，通过所述生成式神经网络根据所述姿态信息，生成所选择的目标人物在所述姿态下的图像作为所选择的目标人物的姿态图像。

可选地，根据获取的当前人物图像，获取表示当前人物的姿态的姿态信息的步骤包括：通过对当前人物图像中的当前人物进行关键点标注，来获取当前人物的标注图像作为所述姿态信息。

可选地，通过预定标注算法或预先训练的标注神经网络对当前人物图像中的当前人物进行关键点标注，来获取当前人物的标注图像。

可选地，通过以下训练数据来训练所述生成式神经网络和/或所述标注神经网络：与各个目标人物对应的目标人物图像的集合和表示各个目标人物图像中的目标人物的姿态的标注姿态信息。

可选地，所述生成式神经网络是属于生成式对抗神经网络和/或变分自编码神经网络的神经网络。

可选地，所述方法还包括：显示生成的姿态图像；或者同时显示所述当前人物图像和生成的姿态图像。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于生成目标人物的姿态图像的装置，所述装置包括：图像获取单元，其被配置为能够获取当前人物的当前人物图像；姿态获取单元，其被配置为能够根据获取的当前人物图像，获取表示当前人物的姿态的姿态信息；图像生成单元，其被配置为能够通过预先训练的生成式神经网络根据所述姿态信息，生成目标人物在所述姿态下的图像作为目标人物的姿态图像。