[發明專利]人臉圖像轉換方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010493200.0
• 申請日: 2020-06-03
• 公開（公告）號: CN111833240B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 楊少雄;趙晨
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06N3/0475;G06N3/094
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王萌

1.一種人臉圖像轉換方法，包括：

獲取待轉換的人臉圖像；

根據所述人臉圖像，確定轉換后的人臉圖像的標簽信息，其中，?所述標簽信息用于表示轉換需求，包括但不限于性別、頭發長度、顏色、姿態、臉型、人臉角度；

將所述標簽信息輸入頭發圖像生成模型，獲取所述頭發圖像生成模型生成的帶人臉的第一頭發圖像；

根據所述帶人臉的第一頭發圖像生成不帶人臉的第二頭發圖像；以及，

結合所述第一頭發圖像和所述第二頭發圖像，對所述人臉圖像進行轉換，得到轉換后的人臉圖像，其中，確定所述第一頭發圖像和所述人臉圖像之間的變形映射關系，根據所述變形映射關系，對所述第二頭發圖像進行變形處理，得到第三頭發圖像，去除所述人臉圖像中的頭發部分，得到不帶頭發的人臉圖像，將所述第三頭發圖像和所述不帶頭發的人臉圖像進行整合，得到轉換后的人臉圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據所述帶人臉的第一頭發圖像生成不帶人臉的第二頭發圖像，包括：

將所述第一頭發圖像輸入至人臉去除模型以對所述第一頭發圖像進行人臉去除，并生成不帶人臉的第二頭發圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，在將所述標簽信息輸入頭發圖像生成模型之前，還包括：

獲取條件生成對抗網絡模型，其中，所述條件生成對抗網絡模型包括所述頭發圖像生成模型和所述人臉去除模型；

獲取訓練數據；

采用所述訓練數據對所述條件生成對抗網絡模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述條件生成對抗網絡模型還包括：第一判別模型和第二判別模型，其中，所述第一判別模型用于判別生成的帶人臉的第一頭發圖像的真實度，所述第二判別模型用于判別生成的不帶人臉的第二頭發圖像的真實度。

5.根據權利要求4所述的方法，所述訓練數據中的每個訓練樣本包括：帶人臉的樣本頭發圖像、對應的不帶人臉的樣本頭發圖像、以及所述樣本頭發圖像對應的標簽信息，其中，

所述采用所述訓練數據對所述條件生成對抗網絡模型進行訓練，包括：

針對所述訓練數據中的每個樣本，將所述樣本中的標簽信息輸入所述頭發圖像生成模型和所述人臉去除模型，獲取帶人臉的生成頭發圖像和不帶人臉的生成頭發圖像；

將所述帶人臉的生成頭發圖像和所述帶人臉的樣本頭發圖像輸入第一判別模型，獲取第一判別結果；

將所述不帶人臉的生成頭發圖像和所述不帶人臉的樣本頭發圖像輸入第二判別模型，獲取第二判別結果；

根據所述第一判別結果和所述第二判別結果，對所述條件生成對抗網絡模型的系數進行調整，以實現訓練。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述確定所述第一頭發圖像和所述人臉圖像之間的變形映射關系，包括：

確定所述第一頭發圖像中各個人臉關鍵點的第一位置關系；

確定所述人臉圖像中各個人臉關鍵點的第二位置關系；

根據所述第一位置關系和所述第二位置關系，確定所述第一頭發圖像和所述人臉圖像之間的變形映射關系。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將所述第三頭發圖像和所述不帶頭發的人臉圖像進行整合，得到轉換后的人臉圖像，包括：

確定所述第三頭發圖像和所述人臉圖像之間的關鍵點映射關系；

根據所述關鍵點映射關系，確定所述第三頭發圖像中各個關鍵點在所述不帶頭發的人臉圖像中的位置信息；

按照所述第三頭發圖像中各個關鍵點在所述不帶頭發的人臉圖像中的位置信息，將所述第三頭發圖像和所述不帶頭發的人臉圖像進行整合，得到轉換后的人臉圖像。