[發(fā)明專利]圖像處理模型訓練方法、圖像處理方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110597464.5 | 申請日: | 2021-05-31 |
| 公開(公告)號: | CN113361357A | 公開(公告)日: | 2021-09-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張虹;黃慧娟;宋叢禮 | 申請(專利權(quán))人: | 北京達佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291 | 代理人: | 黃邃 |
| 地址: | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 處理 模型 訓練 方法 裝置 | ||
本公開關(guān)于一種圖像處理模型訓練方法、圖像處理方法及裝置,涉及圖像處理領(lǐng)域。模型訓練方法為:獲取訓練樣本圖像;訓練樣本圖像中包括待處理對象;將訓練樣本圖像輸入初始性別變換模型,得到訓練樣本圖像的內(nèi)容信息和風格信息;風格信息中包括待處理對象的第一性別信息;將內(nèi)容信息與第一性別信息相反的第二性別信息進行圖像融合處理,獲得目標變換圖像;對訓練樣本圖像的內(nèi)容信息進行特征提取處理,得到訓練樣本圖像對應的第一局部特征;對目標變換圖像進行特征提取處理,得到目標變換圖像對應的第二局部特征;根據(jù)第一局部特征與對應的第二局部特征之間的差值,得到整體損失值,根據(jù)整體損失值對初始性別變換模型進行訓練,得到性別變換模型。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像處理模型訓練方法、圖像處理方法及裝置。
背景技術(shù)
圖像風格遷移技術(shù)被應用在圖像處理領(lǐng)域,用戶可以通過圖像風格遷移技術(shù)對圖像進行風格化處理。圖像風格遷移技術(shù)具體可以應用在對圖像進行性別變換。
目前,相關(guān)技術(shù)中的性別變換方法基于cycleGAN(循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)),即在源域和目標域之間建立一種映射關(guān)系,要在男生和女生兩個域之間提取性別相關(guān)的信息進行性別變換。然而,采用相關(guān)技術(shù)中的性別變換方法,會出現(xiàn)處理后的圖像與原圖像不夠相似的問題。
發(fā)明內(nèi)容
本公開實施例提供一種圖像處理模型訓練方法、圖像處理方法及裝置,以提高性別變換后的圖像中對象與原圖像中對象之間的相似度。
本公開實施例的第一方面,提供一種圖像處理模型訓練方法,包括:
獲取訓練樣本圖像;所述訓練樣本圖像中包括待處理對象;
將所述訓練樣本圖像輸入初始性別變換模型,得到所述訓練樣本圖像的內(nèi)容信息和風格信息;所述風格信息中包括所述待處理對象的第一性別信息;
將所述內(nèi)容信息與所述第一性別信息相反的第二性別信息進行圖像融合處理,獲得目標變換圖像;所述目標變換圖像包括對所述待處理對象進行性別變換后的目標對象;
對所述訓練樣本圖像的內(nèi)容信息進行特征提取處理,得到所述訓練樣本圖像對應的第一局部特征;以及,對所述目標變換圖像進行特征提取處理,得到所述目標變換圖像對應的第二局部特征;其中,所述第一局部特征是對所述第二局部特征進行約束的對應特征;
根據(jù)所述第一局部特征與對應的所述第二局部特征之間的差值,得到整體損失值,并根據(jù)所述整體損失值對所述初始性別變換模型進行訓練,得到性別變換模型。
在一種可能的實施方式中,
所述第一局部特征包括以下特征中的一種或多種:
所述訓練樣本圖像的圖像顏色特征、所述待處理對象的眼部輪廓特征、所述待處理對象的嘴部輪廓特征、所述待處理對象的臉部皮膚顏色特征、所述待處理對象的鼻子輪廓特征以及所述待處理對象的眉毛輪廓特征;
所述第二局部特征包括以下特征中的一種或多種:
所述目標變換圖像的圖像顏色特征、所述目標對象的眼部輪廓特征、所述目標對象的嘴部輪廓特征、所述目標對象的臉部皮膚顏色特征、所述目標對象的鼻子輪廓特征以及所述目標對象的眉毛輪廓特征。
在一種可能的實施方式中,當所述第一局部特征為所述訓練樣本圖像的圖像顏色特征和/或所述待處理對象的臉部皮膚顏色特征,對應的所述第二局部特征為所述目標變換圖像的圖像顏色特征和/或所述目標對象的臉部皮膚顏色特征時,則在對所述訓練樣本圖像的內(nèi)容信息進行特征提取處理,得到所述訓練樣本圖像對應的第一局部特征;以及,對所述目標變換圖像進行特征提取處理,得到所述目標變換圖像對應的第二局部特征,包括:
對所述目標變換圖像進行高斯模糊處理,獲得處理后的所述目標變換圖像;以及,對所述訓練樣本圖像進行高斯模糊處理,獲得處理后的所述訓練樣本圖像;
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