[发明专利]对象属性编辑方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开关于一种对象属性编辑方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机视觉技术领域。本公开实施例至少解决相关技术中，对象属性编辑中存在特征纠缠的问题。该方法包括：响应于针对待处理图片的目标对象属性编辑指令，提取预置风格特征空间中的目标对象属性对应的第一属性通道；根据第一属性通道，基础图片和风格生成式模型，对初始通道偏移量进行优化，生成目标通道偏移量，基础图片是不包含目标对象属性的图片；将目标通道偏移量与第一属性通道进行叠加运算，将叠加运算的结果与预置风格特征空间重组，并根据重组的第一重组结果、待处理图片和风格生成式模型，生成待处理图片的目标图片，目标图片包含目标对象属性。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种对象属性编辑方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

对象属性编辑是通过调整人脸图像中的单个或多个元素(如，鼻子、嘴巴、眼睛、眉毛、胡子、头发、身高或胖瘦等)，生成满足目标人脸属性的新的人脸图像，可以应用于娱乐、社交、面部动画、人脸识别等领域，其中，目标人脸属性可以为：姿势、年龄、表情或性别。

在相关技术中，可以采用构建生成对抗网络和自编码器相结合的对象属性编辑模型；自编码器作为生成器，对象属性编辑模型的输入为图片和属性；使用瓦瑟斯坦生成式模型WGAN-GP对生成式模型GAN损失进行优化，实现使用单个生成器进行多个属性编辑的任务；使用属性分类器使生成的图像正确拥有预期的属性；采用多尺度判别器指导生成器生成细节，在原图上捕捉细节信息；将重建损失，属性分类损失和多尺度的生成式模型GAN损失结合用于对象属性编辑中。

上述技术方案，将属性分类损失结合用于对象属性编辑中，对单个生成器中进行多个属性编辑任务进行优化，但是仍然不能解决特征纠缠的问题。

发明内容

本公开提供一种对象属性编辑方法、装置、电子设备及可读存储介质，以至少解决相关技术中，对象属性编辑中存在特征纠缠的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种对象属性编辑方法，包括：响应于针对待处理图片的目标对象属性编辑指令，提取预置风格特征空间中的目标对象属性对应的第一属性通道；预置风格特征空间为通过预置反转网络将预置样本压缩到风格特征空间得到的，预置风格特征空间为具有第一预置维度的列向量，第一属性通道为具有第二预置维度的列向量；预置样本包括：包含目标对象属性的正样本和不包含目标对象属性的负样本；根据第一属性通道，基础图片和风格生成式风格生成式模型，对初始通道偏移量进行优化，生成目标通道偏移量，基础图片是根据风格生成式模型生成的不包含目标对象属性的图片，初始通道偏移量是将随机初始值输入全连接层得到的；风格生成式模型是根据预置样本预先训练得到的；将目标通道偏移量与第一属性通道进行叠加运算，将叠加运算的结果与预置风格特征空间重组，并根据重组的第一重组结果、待处理图片和风格生成式模型，生成待处理图片的目标图片，目标图片包含目标对象属性。

可选的，上述“响应于针对待处理图片的目标对象属性编辑指令，提取预置风格特征空间中的目标对象属性对应的第一属性通道”之前，上述对象属性编辑方法还包括：根据预置样本，训练风格生成式模型；将预置样本通过预置反转网络压缩至预置风格特征空间。

可选的，上述“根据第一属性通道，基础图片和风格生成式模型，对初始通道偏移量进行优化，生成目标通道偏移量”，包括：将初始通道偏移量与第一属性通道进行叠加运算，将叠加运算的结果与预置风格特征空间重组，并根据重组的第二重组结果、基础图片和风格生成式模型，生成目标属性图片；根据属性分类器对目标属性图片是否包含目标对象属性的判断结果，更新全连接层的参数，并将随机初始值重新输入更新后的全连接层得到目标通道偏移量。

可选的，上述“根据属性分类器对目标属性图片是否包含目标对象属性的判断结果，更新全连接层的参数，并将随机初始值重新输出全连接层得到目标通道偏移量”之前，上述对象属性编辑方法还包括：根据预置样本，训练目标对象属性的属性分类器，属性分类器用于判断图片是否包含目标对象属性。