[发明专利]人脸图片的风格转换方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸图片的风格转换方法，其特征在于，包括：

基于Cycle GAN算法构造第一生成器和第二生成器，以使所述第一生成器实现从第一风格到第二风格的图片风格转换，并以使所述第二生成器实现从第二风格到第一风格的图片风格转换；

根据获取到的第一人脸数据集和第二人脸数据集，对所述第一生成器和第二生成器进行训练，以使所述第一生成器与第二生成器之间的损失值收敛；

获取任意第一风格或第二风格的攻击人脸图片，通过所述第一生成器或第二生成器实现所述攻击人脸图片的图片风格转换。

2.根据权利要求1所述的风格转换方法，其特征在于，所述第一人脸数据集中包含多个第一风格的人脸图片X；

所述根据获取到的第一人脸数据集和第二人脸数据集，对所述第一生成器和第二生成器进行训练，包括：

将所述第一风格的人脸图片X输入至第一生成器中，得到第二风格的人脸图片Y；

将所述第二风格的人脸图片Y输入至第二生成器中，得到第一风格的人脸图片Z；

计算所述人脸图片X与所述人脸图片Z之间的第一相似度损失值；

根据所述第一相似度损失值，进行反向传播以调整所述第一生成器的参数，直至所述第一相似度损失值收敛。

3.根据权利要求1所述的风格转换方法，其特征在于，所述第二人脸数据集中包含多个第二风格的人脸图片X’；

所述根据获取到的第一人脸数据集和第二人脸数据集，对所述第一生成器和第二生成器进行训练，包括：

将所述二风格的人脸图片X’输入至第二生成器中，得到第一风格的人脸图片Y’；

将所述第一风格的人脸图片Y’输入至第一生成器中，得到第二风格的人脸图片Z’；

计算所述人脸图片X’与所述人脸图片Z’之间的第二相似度损失值；

根据所述第二相似度损失值，进行反向传播以调整所述第二生成器的参数，直至所述第二相似度损失值收敛。

4.根据权利要求1所述的风格转换方法，其特征在于，所述获取任意第一风格或第二风格的攻击人脸图片，通过所述第一生成器或第二生成器实现所述攻击人脸图片的图片风格转换，包括：

获取任意第一风格的攻击人脸图片，通过所述第一生成器将所述第一风格的攻击人脸图片转换为第二风格的攻击人脸图片；或者，

获取任意第二风格的攻击人脸图片，通过所述第二生成器将所述第二风格的攻击人脸图片转换为第一风格攻击人脸图片。

5.根据权利要求4所述的风格转换方法，其特征在于，还包括：

根据获取到的第一人脸数据集和第二人脸数据集，以残差网络为骨干网络训练得到判别器；

通过所述判别器确定所述第一生成器是否将第一风格的攻击人脸图片转换为第二风格的攻击人脸图片；或者，

通过所述判别器确定所述第二生成器是否将第二风格的攻击人脸图片转换为第一风格的攻击人脸图片。

6.根据权利要求5所述的风格转换方法，其特征在于，在通过所述判别器确定所述第一生成器是否将第一风格的攻击人脸图片转换为第二风格的攻击人脸图片之后，还包括：

通过所述判别器计算转换前的第一风格的攻击人脸图片与转换后的第二风格的攻击人脸图片之间的第一分类损失值；

根据所述第一分类损失值，进行反向传播以调整所述述第一生成器的参数，直至所述第一分类损失值收敛。

7.根据权利要求5所述的风格转换方法，其特征在于，在通过所述判别器确定所述第二生成器是否将第二风格的攻击人脸图片转换为第一风格的攻击人脸图片之后，还包括：

通过所述判别器计算转换前的第二风格的攻击人脸图片与转换后的第一风格的攻击人脸图片之间的第二分类损失值；

根据所述第二分类损失值，进行反向传播以调整所述述第二生成器的参数，直至所述第二分类损失值收敛。