[發明專利]圖像處理模型的訓練方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010156852.5
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111353546B
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發明（設計）人: 朱俊偉;倪輝;邰穎;曹赟;陳旭;葛彥昊;汪鋮杰;李季檁
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06V40/16;G06T3/00
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃晶晶

本申請涉及一種圖像處理模型的訓練方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：獲取三元組樣本，三元組樣本包括源圖像、第一圖像和目標圖像；源圖像和目標圖像對應相同的身份屬性，第一圖像和源圖像對應不同的身份屬性；第一圖像和目標圖像對應相同的非身份屬性；將源圖像和第一圖像輸入圖像處理模型中的生成器，得到輸出圖像；將源圖像、第一圖像、目標圖像和輸出圖像輸入圖像處理模型中的判別器，得到圖像屬性判別結果；根據圖像屬性判別結果調整生成器的參數和判別器的參數并繼續訓練，當滿足預設條件時停止訓練，得到訓練好的圖像處理模型。采用本方法訓練得到的圖像處理模型能夠提高圖像和合成視頻的質量。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像處理模型的訓練方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著人工智能和計算機技術的發展，出現了人臉轉換技術，人臉轉換是指將目標圖像中的人臉的身份換成源圖像中的人，同時保持目標圖像的姿態、表情、妝容、背景等元素。用戶通過人臉轉換可以體驗虛擬換服裝、換發型和視頻換臉等，給用戶帶了樂趣。

由于視頻是連續的圖像序列，自然拍攝的視頻通常在形狀、光照、動作等因素的變化上都比較自然流暢，而現有的人臉轉換通常會把臉部區域摳出進行單獨處理，之后再把結果融合回原視頻，會導致合成視頻中的換臉區域在形狀、光照、動作等方面與原視頻不一致的情況。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高合成圖像或合成視頻質量的圖像處理模型的訓練方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種圖像處理模型的訓練方法，所述方法包括：

獲取三元組樣本，所述三元組樣本包括源圖像、第一圖像和目標圖像；所述源圖像和所述目標圖像對應相同的身份屬性，所述第一圖像和所述源圖像對應不同的身份屬性；所述第一圖像和所述目標圖像對應相同的非身份屬性；

將所述源圖像和所述第一圖像輸入圖像處理模型中的生成器，得到輸出圖像；

將所述源圖像、所述第一圖像、所述目標圖像和所述輸出圖像輸入所述圖像處理模型中的判別器，得到圖像屬性判別結果；所述圖像屬性包括偽造圖像和非偽造圖像；

根據所述圖像屬性判別結果調整所述生成器的參數和所述判別器的參數并繼續訓練，當滿足預設條件時停止訓練，得到訓練好的圖像處理模型。

在一個實施例中，所述獲取所述輸出圖像和所述目標圖像之間的特征向量相似度，包括：

將所述輸出圖像和所述目標圖像轉換為對應的特征向量，得到所述輸出圖像的特征向量和所述目標圖像的特征向量；

確定所述輸出圖像的特征向量和所述目標圖像的特征向量之間的相似度，得到所述輸出圖像和所述目標圖像之間的特征向量相似度。

在一個實施例中，獲取所述輸出圖像和所述源圖像之間的特征向量相似度，包括：

將所述輸出圖像和所述源圖像轉換為對應的特征向量，得到所述輸出圖像的特征向量和所述源圖像的特征向量；

確定所述輸出圖像的特征向量和所述源圖像的特征向量之間的相似度，得到所述輸出圖像和所述源圖像之間的特征向量相似度。

一種圖像處理模型的訓練裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取三元組樣本，所述三元組樣本包括源圖像、第一圖像和目標圖像；所述源圖像和所述目標圖像對應相同的身份屬性，所述第一圖像和所述源圖像對應不同的身份屬性；所述第一圖像和所述目標圖像對應相同的非身份屬性；

生成模塊，用于將所述源圖像和所述第一圖像輸入圖像處理模型中的生成器，得到輸出圖像；