[發明專利]圖像處理模型的訓練方法、圖像處理方法、裝置及介質

在審

• 申請號: 202210304129.6
• 申請日: 2022-03-25
• 公開（公告）號: CN114549728A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 王迪;趙晨;楊少雄
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T15/04
• 分類號: G06T15/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京易光知識產權代理有限公司 11596
• 代理人: 徐升升;閻敏

1.一種圖像處理模型的訓練方法，包括：

將樣本面部圖輸入第一圖像處理模型，獲取所述第一圖像處理模型輸出的所述樣本面部圖的紋理系數；

基于所述紋理系數和紋理基底生成所述樣本面部圖的初始紋理圖；

將從所述樣本面部圖提取的目標區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述樣本面部圖的目標對象偏移特征圖；

基于所述初始紋理圖和所述目標對象偏移特征圖，得到最終紋理圖；

基于所述最終紋理圖生成所述樣本面部圖的渲染圖；

基于所述渲染圖和所述樣本面部圖的標簽渲染圖構建損失函數；

基于所述損失函數分別對所述第一圖像處理模型和所述第二圖像處理模型的參數進行調整。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將從所述樣本面部圖提取的目標區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述樣本面部圖的目標對象偏移特征圖，包括：

將從所述樣本面部圖提取的眉毛區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述樣本面部圖的眉形偏移特征圖。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述渲染圖和所述樣本面部圖的標簽渲染圖構建損失函數，包括：

確定所述渲染圖的第一特征圖和所述標簽渲染圖的第二特征圖；

基于所述渲染圖的第一特征圖和所述標簽渲染圖的第二特征圖，構建損失函數。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述基于所述損失函數分別對所述第一圖像處理模型和所述第二圖像處理模型的參數進行調整，包括：

基于所述損失函數確定所述樣本面部圖對應的所述第一特征圖和所述第二特征圖的損失值；

基于所述損失值調整所述第一圖像處理模型的各層網絡的參數以及所述第二圖像處理模型的各層網絡的參數，直至所述損失值下降至第一預設范圍。

5.根據權利要求3所述的方法，其中，所述基于所述損失函數分別對所述第一圖像處理模型和所述第二圖像處理模型的參數進行調整，包括：

基于所述損失函數確定多個所述樣本面部圖分別對應的所述第一特征圖和所述第二特征圖的損失值；

基于多個所述樣本面部圖分別對應的損失值，確定多個所述樣本面部圖的總損失值；

基于所述總損失值調整所述第一圖像處理模型的各層網絡的參數以及所述第二圖像處理模型的各層網絡的參數，直至所述總損失值下降至第二預設范圍。

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

獲取所述第一圖像處理模型輸出的所述樣本面部圖的形狀系數；

基于所述形狀系數和形狀基底生成所述樣本面部圖的形狀模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述基于所述最終紋理圖生成所述樣本面部圖的渲染圖，包括：

將所述最終紋理圖和所述形狀模型輸入渲染器，得到所述渲染器輸出的所述樣本面部圖的渲染圖。

8.一種圖像處理方法，包括：

將待處理面部圖輸入第一圖像處理模型，獲取所述第一圖像處理模型輸出的所述待處理面部圖的紋理系數；

基于所述紋理系數和紋理基底生成所述待處理面部圖的初始紋理圖；

將從所述待處理面部圖提取的目標區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述待處理面部圖的目標對象偏移特征圖；

基于所述初始紋理圖和所述目標對象偏移特征圖，得到最終紋理圖；

其中，所述第一圖像處理模型和所述第二圖像處理模型采用根據權利要求1至7任一項所述的圖像處理模型的訓練方法得到。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述將從所述待處理面部圖提取的目標區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述待處理面部圖的目標對象偏移特征圖，包括：

將從所述待處理面部圖提取的眉毛區域圖輸入第二圖像處理模型，獲取所述第二圖像處理模型輸出的所述待處理面部圖的眉形偏移特征圖。