[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像处理模型的训练样本集，所述图像处理模型包含第一生成网络和第二生成网络，所述第一生成网络和所述第二生成网络具备相同的特征提取结构；所述训练样本集包含第一样本集和第二样本集，所述第一样本集包括N个第一样本图像，每个第一样本图像均包含目标头像；所述第二样本集包括M个第二样本图像，每个第二样本图像包含一个样本头像，M、N均为正整数；

从所述第一样本集中选取第一样本图像x_i，调用所述第一生成网络对所述第一样本图像x_i进行生成处理，得到第一预测图像x′_i；所述第一预测图像x′_i包含目标头像，且所述第一预测图像x′_i中的目标头像的属性与所述第一样本图像x_i中的目标头像的属性保持一致，i为正整数且i≤N；

从所述第二样本集中选取第二样本图像y_k，调用所述第一生成网络对所述第二样本图像y_k进行生成处理，得到第二预测图像y′_k；其中，所述第二预测图像y′_k包含目标头像，且所述第二预测图像y′_k中的目标头像的属性与所述第二样本图像y_k中的样本头像的属性保持一致，k为正整数且k≤M；

调用所述第二生成网络对所述第二样本图像y_k进行生成处理，得到第三预测图像y″_k；所述第三预测图像y″_k与所述第二样本图像y_k包含相同的样本头像；

根据所述第一样本图像x_i与所述第一预测图像x′_i之间的差异，所述第二样本图像y_k与所述第二预测图像y′_k之间的差异，以及所述第二样本图像y_k与所述第三预测图像y″_k之间的差异，更新所述图像处理模型的参数；

令i＝i+1且k＝k+1，迭代上述训练流程直至所述图像处理模型达到收敛，其中，i+1≤N，k+1≤M。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一生成网络包括编码器和第一解码器；所述调用所述第一生成网络对所述第一样本图像x_i进行生成处理，得到第一预测图像x′_i，包括：

调用所述编码器对所述第一样本图像x_i进行编码处理，得到第一特征向量，所述第一特征向量蕴含所述第一样本图像x_i中的目标头像的属性；

调用所述第一解码器对所述第一特征向量进行解码处理，得到第一生成图像及所述第一生成图像的区域分割信息，所述区域分割信息用于指示所述第一生成图像中的头像区域；

按照所述第一生成图像的区域分割信息，从所述第一生成图像中提取第一预测图像x′_i。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一生成网络包括编码器和第一解码器；所述调用所述第一生成网络对所述第二样本图像y_k进行生成处理，得到第二预测图像y′_k，包括：

调用所述编码器对所述第二样本图像y_k进行编码处理，得到第二特征向量，所述第二特征向量蕴含所述第二样本图像y_k中的样本头像的属性；

调用所述第一解码器对所述第二特征向量进行解码处理，得到第二生成图像及所述第二生成图像的区域分割信息，所述区域分割信息用于指示所述第二生成图像中的头像区域；

按照所述第二生成图像的区域分割信息，从所述第二生成图像中提取第二预测图像y′_k。