[发明专利]模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质

说明书

本公开提供模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质，涉及图像处理领域，具体涉及计算机视觉、增强现实、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取训练样本集合，训练样本集合包括样本捏脸参数以及对应的样本二维人脸图像；利用训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，第一子模型用于表征捏脸参数与二维人脸图像的对应关系；响应于确定第一子模型训练完成，根据训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练目标模型的第二子模型，第二子模型用于表征二维人脸图像与特征向量的对应关系。本实现方式可以对人脸图像进行半拟真重建。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，具体涉及计算机视觉、增强现实、深度学习技术领域，尤其涉及模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质。

背景技术

3D人脸重建仅仅是创建了一个人脸白模，即由空间点云和蒙皮技术构成的基础人脸重建效果。而越来越多的实际应用需要个性化人脸重建效果，着眼于在一定程度的风格变换基础上进行真实细节的融入，实现重建形状和重建纹理共同的风格迁移，称之为半拟真风格重建。同时包含了美颜化的风格与真实人脸细节，这种效果同时体现在人脸形状和纹理上。

发明内容

提供了一种模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种模型训练方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合包括样本捏脸参数以及对应的样本二维人脸图像；利用训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，第一子模型用于表征捏脸参数与二维人脸图像的对应关系；响应于确定第一子模型训练完成，根据训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练目标模型的第二子模型，第二子模型用于表征二维人脸图像与特征向量的对应关系。

根据第二方面，提供了一种信息输出方法，包括：获取目标二维人脸图像以及初始捏脸参数；根据目标二维人脸图像、初始捏脸参数以及预先训练的目标模型，确定目标二维人脸图像对应的目标捏脸参数，目标模型通过如第一方面所描述的模型训练方法训练得到；输出目标捏脸参数。

根据第三方面，提供了一种模型训练装置，包括：样本获取单元，被配置成获取训练样本集合，训练样本集合包括样本捏脸参数以及对应的样本二维人脸图像；第一训练单元，被配置成利用训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，第一子模型用于表征捏脸参数与二维人脸图像之间的对应关系；第二训练单元，被配置成响应于确定第一子模型训练完成，根据训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练目标模型的第二子模型，第二子模型用于表征二维人脸图像与特征向量之间的对应关系。

根据第四方面，提供了一种信息输出装置，包括：人脸图像获取单元，被配置成获取目标二维人脸图像以及初始捏脸参数；捏脸参数确定单元，被配置成根据目标二维人脸图像、初始捏脸参数以及预先训练的目标模型，确定目标二维人脸图像对应的目标捏脸参数，目标模型通过如第一方面所描述的模型训练方法训练得到；捏脸参数输出单元，被配置成输出目标捏脸参数。

根据第五方面，提供了一种执行模型训练方法的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第六方面，提供了一种执行信息输出方法的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第二方面所描述的方法。

根据第七方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据第八方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据本公开的技术能够对人脸图像进行半拟真风格重建。