[发明专利]脸型变换模型训练、脸型变换方法及相关装置在审

专利信息
申请号: 202110728844.8 申请日: 2021-06-29
公开(公告)号: CN113379594A 公开(公告)日: 2021-09-10
发明(设计)人: 尚太章;刘家铭;洪智滨 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;G06N3/04;G06N3/08
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: 脸型 变换 模型 训练 方法 相关 装置
【说明书】:

本公开提供了脸型变换模型训练、脸型变换方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域,可应用于人脸图像处理等场景。该方法包括:基于第一脸型特征集和第二脸型特征集,得到第一生成网络和第二生成网络;分别利用第一生成网络和第二生成网络生成与第一样本图像对应的第一目标图像和与第二样本图像对应的第二目标图像;分别利用第二生成网络和第一生成网络生成与第一目标图像对应的第一变换图像、与第二目标图像对应的第二变换图像;控制第一样本图像与第一变换图像、第二样本图像与第二变换图像被判别为相同的图像;将满足要求的生成对抗网络输出为目标脸型变换模型。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于人脸图像处理等场景,尤其涉及一种脸型变换模型训练和脸型变换方法,以及以对应的装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

人脸属性编辑技术涉及到很多不同的编辑内容,比如去掉或者添加眼镜,去掉或者添加刘海,发色编辑,五官编辑,妆容编辑。但是也有一个类别的编辑涉及到脸型的变换,例如脸型的编辑,年龄编辑在变小或者由小孩变大的时候也会涉及到脸型编辑,还有比如换脸的时候也会涉及到脸型的变化。

如何准确的在不变更脸部其它信息的前提下实现脸型变换,是人脸属性编辑中脸型编辑的难点。

发明内容

本公开实施例提出了一种脸型变换模型训练、脸型变换方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

第一方面,本公开实施例提出了一种脸型变换模型训练方法,包括:基于第一脸型特征集和第二脸型特征集,得到第一生成网络和第二生成网络;利用第一生成网络生成与第一样本图像对应的第一目标图像,并控制第一目标图像被判别属于第二脸型;利用第二生成网络生成与第二样本图像对应的第二目标图像,并控制第二目标图像被判别属于第一脸型;分别利用第二生成网络和第一生成网络生成与第一目标图像对应的第一变换图像、与第二目标图像对应的第二变换图像;控制第一样本图像与第一变换图像、第二样本图像与第二变换图像被判别为相同的图像;将满足预设要求的生成对抗网络输出为目标脸型变换模型;其中,第一样本图像和第二样本图像分别属于第一脸型和第二脸型,生成对抗网络包括第一生成网络和第二生成网络。

第二方面,本公开实施例提出了一种脸型变换模型训练装置,包括:生成网络训练单元,被配置成基于第一脸型特征集和第二脸型特征集,得到第一生成网络和第二生成网络;第一一次变换单元,被配置成利用第一生成网络生成与第一样本图像对应的第一目标图像,并控制第一目标图像被判别属于第二脸型;第二一次变换单元,被配置成利用第二生成网络生成与第二样本图像对应的第二目标图像,并控制第二目标图像被判别属于第一脸型;二次变换单元,被配置成分别利用第二生成网络和第一生成网络生成与第一目标图像对应的第一变换图像、与第二目标图像对应的第二变换图像;相同图像控制单元,被配置成控制第一样本图像与第一变换图像、第二样本图像与第二变换图像被判别为相同的图像;目标脸型变换模型输出单元,被配置成将满足预设要求的生成对抗网络输出为目标脸型变换模型;其中,第一样本图像和第二样本图像分别属于第一脸型和第二脸型,生成对抗网络包括第一生成网络和第二生成网络。

第三方面,本公开实施例提出了一种脸型变换方法,包括:获取待变换人脸图像;调用目标脸型变换模型对待变换人脸图像进行脸型变换,脸型变换模型根据如第一方面中任一实现方式描述的脸型变换模型训练方法得到。

第四方面,本公开实施例提出了一种脸型变换装置,包括:待变换人脸图像获取单元,被配置成获取待变换人脸图像;模型调用处理单元,被配置成调用目标脸型变换模型对待变换人脸图像进行脸型变换,脸型变换模型根据如第二方面中任一实现方式描述的脸型变换模型训练装置得到。

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