[发明专利]根据真人人脸照片生成3D人脸模型的方法与装置

说明书

本申请提供了一种根据真人人脸照片生成3D人脸模型的方法与装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待处理的真人人脸照片，利用训练好的对抗神经网络模型对所述待处理的真人人脸照片进行处理，得到目标人脸图像；根据目标人脸图像生成3D人脸模型，能够根据真人人脸照片自动生成内容与真人人脸照片内容一致且风格为指定风格的3D人脸模型。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种根据真人人脸照片生成3D人脸模型的方法与装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着计算机图像学的快速发展和游戏引擎的进步，制作逼真的3D游戏形象成为可能，游戏玩家在追求游戏可玩性的同时，对游戏画面和个性化体验的要求也越来越高。用户需要能够自主创建丰富逼真的虚拟游戏角色形象，满足其游戏中个性化体验，同时增强其参与度和游戏乐趣，为此游戏项目中一般提供多种方式，满足玩家自定义创建游戏角色需求。现有方式中以捏脸制作游戏人物最为主流，所谓捏脸，指游戏中提供大量人物脸部部位可调参数滑竿，用户通过操作滑竿，实现对应游戏人物脸部五官形状、位置、细节调整，使用该方法可以满足用户精确操作人物五官，如眼角、鼻尖，脸型等特征，实现个性虚拟游戏人物创建，进一步提高玩家的沉浸感和用户体验。

然而为实现细节逼真的人物创建，游戏中人物捏脸系统会提供上百捏脸参数，为创建更好的捏脸效果，往往需要用户花费数小时来调整参数，耗时耗力，且很难捏出理想效果，而且整个流程操作复杂，甚至可能导致用户流失。

因此，如何提供一种方案，以根据真人人脸照片自动生成内容与真人人脸照片内容一致且风格为指定风格的3D人脸模型，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术存在的技术问题，本申请实施例提供一种根据真人人脸照片生成3D人脸模型的方法与装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种根据真人人脸照片生成3D人脸模型的方法，包括：

获取待处理的真人人脸照片，利用训练好的对抗神经网络模型对所述待处理的真人人脸照片进行处理，得到目标人脸图像，其中，若所述对抗神经网络模型为第一对抗神经网络模型，所述第一对抗神经网络模型包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器，所述第一生成器用于根据所述待处理的真人人脸照片生成中间人脸图像，所述第二生成器用于根据所述中间人脸图像生成所述目标人脸图像，所述中间人脸图像与目标人脸图像的风格均为第一应用风格，所述目标人脸图像与真人人脸照片内容一致，所述第一判别器和第二判别器分别用于评判所述第一生成器和第二生成器生成的图像的好坏程度，在训练所述第一对抗神经网络模型时，使所述第一生成器和第二生成器，与所述第一判别器和第二判别器相互对抗，达到纳什均衡；或者若所述对抗神经网络模型为第二对抗神经网络模型，所述第二对抗神经网络模型包括第三生成器，所述第三生成器包括映射网络和生成网络，所述映射网络用于将所述待处理的真人人脸照片对应的输入向量编码为中间向量，所述生成网络用于根据所述中间向量生成所述目标人脸图像，所述目标人脸图像的风格为第二应用风格，在训练所述第二对抗神经网络模型时，通过冻结所述生成网络的至少一个网络层进行训练；

根据目标人脸图像生成3D人脸模型。

第二方面，本申请实施例还提供了一种根据真人人脸照片生成3D人脸模型的装置，包括：