[發明專利]生成人臉屬性變化圖像的方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202111597494.2
• 申請日: 2021-12-24
• 公開（公告）號: CN114332119A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 陳仿雄
• 申請（專利權）人: 深圳數聯天下智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/168;G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市六加知識產權代理有限公司 44372
• 代理人: 孟麗平

1.一種生成人臉屬性變化圖像的方法，其特征在于，包括：

獲取第一人臉圖像；

采用所述第一人臉圖像和初步訓練好的生成式對抗網絡，對特征潛碼生成網絡進行訓練，得到特征潛碼生成模型，所述特征潛碼生成模型輸出第一特征潛碼；

采用所述第一特征潛碼和所述第一人臉圖像，對所述初步訓練好的生成式對抗網絡進行訓練，得到圖像生成模型；

獲取第二特征潛碼，所述第二特征潛碼是通過編輯所述第一特征潛碼得到的；

將所述第二特征潛碼輸入所述圖像生成模型，得到人臉屬性變化圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

構建所述第一人臉圖像的圖像金字塔；

所述采用所述第一人臉圖像和初步訓練好的生成式對抗網絡，對特征潛碼生成網絡進行訓練，得到特征潛碼生成模型，包括

采用所述圖像金字塔和所述初步訓練好的生成式對抗網絡，對所述特征潛碼生成網絡進行訓練，得到所述特征潛碼生成模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述圖像金字塔和所述初步訓練好的生成式對抗網絡，對所述特征潛碼生成網絡進行訓練，得到所述特征潛碼生成模型，包括：

循環遍歷所述圖像金字塔中的圖像層，將所述圖像層輸入所述特征潛碼生成網絡，得到中間特征潛碼；

將所述中間特征潛碼輸入所述初步訓練好的生成式對抗網絡，得到中間人臉圖像；

采用第一損失函數計算所述中間人臉圖像和所述第一人臉圖像之間的第一損失；

根據所述第一損失，對所述特征潛碼生成網絡進行迭代調參，直至所述特征潛碼生成網絡收斂，得到所述特征潛碼生成模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一損失函數包括第一圖像感知損失和結構相似性損失，其中，所述結構相似性損失用于衡量所述中間人臉圖像和所述圖像層之間的結構相似度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述結構相似性損失為亮度相似值、對比度值和結構性相似值的乘積。

6.根據權利要求1-5任意一項所述的方法，其特征在于，所述采用所述第一特征潛碼和所述第一人臉圖像，對所述初步訓練好的生成式對抗網絡進行訓練，得到圖像生成模型，包括：

將所述第一特征潛碼輸入所述初步訓練好的生成式對抗網絡，得到還原圖像；

采用第二損失函數計算所述第一人臉圖像和所述還原圖像之間的第二損失；

根據所述第二損失，對所述初步訓練好的生成式對抗網絡進行迭代調參，直至所述初步訓練好的生成式對抗網絡收斂，得到所述圖像生成模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二損失函數包括第二圖像感知損失和正則項損失。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取包括人臉的圖像；

采用人臉關鍵點算法，獲取所述圖像中人臉的關鍵點；

根據所述圖像中人臉的關鍵點，將所述圖像中的人臉調整為正臉，并截取人臉有效區域，得到所述第一人臉圖像。

9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器以及一個或多個處理器，所述一個或多個處理器用于執行存儲在所述存儲器中的一個或多個計算機程序，所述一個或多個處理器在執行所述一個或多個計算機程序時，使得所述電子設備實現如權利要求1-8任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被處理器執行時使所述處理器執行如權利要求1-8任一項所述的方法。