[發明專利]圖像的生成方法、裝置、存儲介質和電子設備

有效

• 申請號: 201910523643.7
• 申請日: 2019-06-17
• 公開（公告）號: CN110349081B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 胡歡;劉兆祥;廉士國
• 申請（專利權）人: 達闥科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06V40/16;G06V40/10;G06V10/774
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 魏云鹿

1.一種圖像的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

提取源圖像中包括的源人物的初始人臉特征向量和初始人體關鍵點，所述源圖像為包括所述源人物的源視頻中的任一幀圖像；

根據所述初始人臉特征向量和預設的人臉生成網絡，獲取目標人物的目標人臉特征點；

根據訓練視頻，將所述初始人體關鍵點轉換為所述目標人物的目標人體關鍵點，所述訓練視頻為包括所述目標人物的視頻；

根據所述目標人臉特征點、所述目標人體關鍵點和預設的人體生成網絡，獲取包括所述目標人物的目標圖像，所述目標圖像中所述目標人物的特征與所述源圖像中所述源人物的特征相同；

所述根據所述初始人臉特征向量和預設的人臉生成網絡，獲取目標人物的目標人臉特征點包括：

獲取第一轉換圖像，所述第一轉換圖像與所述源圖像的大小相同，且所述第一轉換圖像不包括任何圖像信息；

將所述初始人臉特征向量映射到所述第一轉換圖像中；

將所述第一轉換圖像作為所述人臉生成網絡的輸入，以獲取所述人臉生成網絡輸出的包括所述目標人臉特征點的第二轉換圖像；

所述根據所述目標人臉特征點、所述目標人體關鍵點和預設的人體生成網絡，獲取包括所述目標人物的目標圖像包括：

根據所述目標人臉特征點和所述目標人體關鍵點的位置關系，將所述目標人體關鍵點映射到所述第二轉換圖像中；

將所述第二轉換圖像作為所述人體生成網絡的輸入，以獲取所述人體生成網絡輸出的所述目標圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述初始人臉特征向量和預設的人臉生成網絡，獲取目標人物的目標人臉特征點之前，所述方法還包括：

根據所述訓練視頻對第一生成式對抗網絡GAN進行訓練，以使所述第一GAN中的生成器能夠生成包括所述目標人物的人臉特征點的圖像，并將訓練后的所述第一GAN中的生成器作為所述人臉生成網絡；

在所述根據所述目標人臉特征點、所述目標人體關鍵點和預設的人體生成網絡，獲取包括所述目標人物的目標圖像之前，所述方法還包括：

根據所述訓練視頻對第二GAN進行訓練，以使所述第二GAN中的生成器能夠生成包括所述目標人物的圖像，并將訓練后的所述第二GAN中的生成器作為所述人體生成網絡。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據訓練視頻，將所述初始人體關鍵點轉換為所述目標人物的目標人體關鍵點，包括：

根據所述初始人體關鍵點對應的坐標，確定第一關鍵點與第二關鍵點的初始距離，所述第一關鍵點為所述初始人體關鍵點中的任一關鍵點，所述第二關鍵點為所述初始人體關鍵點中除所述第一關鍵點之外的任一關鍵點；

提取所述訓練視頻中每一幀訓練圖像包括的所述目標人物的訓練人體關鍵點；

根據每一幀所述訓練圖像包括的所述訓練人體關鍵點對應的坐標，確定每一幀所述訓練圖像中第三關鍵點與第四關鍵點的訓練距離，所述第三關鍵點為所述第一關鍵點對應在所述訓練人體關鍵點中的關鍵點，所述第四關鍵點為所述第二關鍵點對應在所述訓練人體關鍵點中的關鍵點；

確定多幀所述訓練圖像的所述訓練距離的最大距離和最小距離；

根據所述初始距離、最大距離和最小距離，對所述初始人體關鍵點進行歸一化，以得到所述目標人體關鍵點。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第二轉換圖像作為所述人體生成網絡的輸入，以獲取所述人體生成網絡輸出的所述目標圖像，包括：

將所述第二轉換圖像與歷史目標圖像組合為第三轉換圖像，所述歷史目標圖像為，所述源視頻中在所述源圖像之前的至少一幀圖像對應的目標圖像；

將所述第三轉換圖像作為所述人體生成網絡的輸入，以獲取所述人體生成網絡輸出的第四轉換圖像；

從所述第四轉換圖像中刪除所述歷史目標圖像，以獲取所述目標圖像。