[发明专利]图像处理模型训练方法、图像处理方法及装置在审
申请号: | 202110597464.5 | 申请日: | 2021-05-31 |
公开(公告)号: | CN113361357A | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
发明(设计)人: | 张虹;黄慧娟;宋丛礼 | 申请(专利权)人: | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄邃 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 模型 训练 方法 装置 | ||
本公开关于一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及装置,涉及图像处理领域。模型训练方法为:获取训练样本图像;训练样本图像中包括待处理对象;将训练样本图像输入初始性别变换模型,得到训练样本图像的内容信息和风格信息;风格信息中包括待处理对象的第一性别信息;将内容信息与第一性别信息相反的第二性别信息进行图像融合处理,获得目标变换图像;对训练样本图像的内容信息进行特征提取处理,得到训练样本图像对应的第一局部特征;对目标变换图像进行特征提取处理,得到目标变换图像对应的第二局部特征;根据第一局部特征与对应的第二局部特征之间的差值,得到整体损失值,根据整体损失值对初始性别变换模型进行训练,得到性别变换模型。
技术领域
本公开涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及装置。
背景技术
图像风格迁移技术被应用在图像处理领域,用户可以通过图像风格迁移技术对图像进行风格化处理。图像风格迁移技术具体可以应用在对图像进行性别变换。
目前,相关技术中的性别变换方法基于cycleGAN(循环生成对抗网络),即在源域和目标域之间建立一种映射关系,要在男生和女生两个域之间提取性别相关的信息进行性别变换。然而,采用相关技术中的性别变换方法,会出现处理后的图像与原图像不够相似的问题。
发明内容
本公开实施例提供一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及装置,以提高性别变换后的图像中对象与原图像中对象之间的相似度。
本公开实施例的第一方面,提供一种图像处理模型训练方法,包括:
获取训练样本图像;所述训练样本图像中包括待处理对象;
将所述训练样本图像输入初始性别变换模型,得到所述训练样本图像的内容信息和风格信息;所述风格信息中包括所述待处理对象的第一性别信息;
将所述内容信息与所述第一性别信息相反的第二性别信息进行图像融合处理,获得目标变换图像;所述目标变换图像包括对所述待处理对象进行性别变换后的目标对象;
对所述训练样本图像的内容信息进行特征提取处理,得到所述训练样本图像对应的第一局部特征;以及,对所述目标变换图像进行特征提取处理,得到所述目标变换图像对应的第二局部特征;其中,所述第一局部特征是对所述第二局部特征进行约束的对应特征;
根据所述第一局部特征与对应的所述第二局部特征之间的差值,得到整体损失值,并根据所述整体损失值对所述初始性别变换模型进行训练,得到性别变换模型。
在一种可能的实施方式中,
所述第一局部特征包括以下特征中的一种或多种:
所述训练样本图像的图像颜色特征、所述待处理对象的眼部轮廓特征、所述待处理对象的嘴部轮廓特征、所述待处理对象的脸部皮肤颜色特征、所述待处理对象的鼻子轮廓特征以及所述待处理对象的眉毛轮廓特征;
所述第二局部特征包括以下特征中的一种或多种:
所述目标变换图像的图像颜色特征、所述目标对象的眼部轮廓特征、所述目标对象的嘴部轮廓特征、所述目标对象的脸部皮肤颜色特征、所述目标对象的鼻子轮廓特征以及所述目标对象的眉毛轮廓特征。
在一种可能的实施方式中,当所述第一局部特征为所述训练样本图像的图像颜色特征和/或所述待处理对象的脸部皮肤颜色特征,对应的所述第二局部特征为所述目标变换图像的图像颜色特征和/或所述目标对象的脸部皮肤颜色特征时,则在对所述训练样本图像的内容信息进行特征提取处理,得到所述训练样本图像对应的第一局部特征;以及,对所述目标变换图像进行特征提取处理,得到所述目标变换图像对应的第二局部特征,包括:
对所述目标变换图像进行高斯模糊处理,获得处理后的所述目标变换图像;以及,对所述训练样本图像进行高斯模糊处理,获得处理后的所述训练样本图像;
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