[發明專利]圖像處理方法、圖像處理模型的訓練方法及裝置

在審

• 申請號: 202211375905.8
• 申請日: 2022-11-04
• 公開（公告）號: CN116127422A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 劉彥宏;馮月;夏粉;蔣寧;吳海英
• 申請（專利權）人: 馬上消費金融股份有限公司
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06F21/62;G06V10/80;G06V10/774;G06V40/16;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 王思超

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取人臉圖像和預定妝容圖像；

將所述人臉圖像和所述預定妝容圖像輸入到圖像處理模型進行圖像處理，得到目標人臉圖像，所述目標人臉圖像包括所述人臉圖像中的人臉特征和所述預定妝容圖像中的妝容信息和對抗噪聲；

將所述人臉圖像替換為所述目標人臉圖像。

2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述圖像處理模型包括：圖像生成子模型、對抗噪聲消除子模型和圖像對比子模型；

所述將所述人臉圖像和所述預定妝容圖像輸入到圖像處理模型進行圖像處理，得到目標人臉圖像，包括：

將所述人臉圖像和所述預定妝容圖像輸入到所述圖像生成子模型中進行第一融合處理并添加對抗噪聲，得到第一目標融合圖像，將所述第一目標融合圖像和所述人臉圖像再次輸入到所述圖像生成子模型中進行第二融合處理并添加對抗噪聲，得到第二目標融合圖像；

將所述第二目標融合圖像輸入到所述對抗噪聲消除子模型中進行噪聲消除處理，得到第三目標融合圖像；

將所述第三目標融合圖像和所述人臉圖像輸入到所述圖像對比子模型中進行圖像對比處理，得到表征所述第三目標融合圖像和所述人臉圖像的相似度的概率值，在所述概率值大于預設閾值的情況下，將所述第一目標融合圖像作為所述目標人臉圖像。

3.一種圖像處理模型的訓練方法，其特征在于，包括：

獲取源人臉圖像樣本集和預定妝容圖像樣本集；

根據所述源人臉圖像樣本集和所述預定妝容圖像樣本集對待訓練的圖像處理模型進行圖像融合迭代訓練，直至待訓練的圖像處理模型的損失函數收斂，得到所述圖像處理模型，其中，每次迭代訓練使用一個源人臉圖像樣本和一個預定妝容圖像樣本，所述圖像融合迭代訓練用于對所述源人臉圖像樣本和所述預定妝容圖像樣本進行融合處理和添加對抗噪聲；

所述損失函數是根據所述源人臉圖像樣本、所述預定妝容圖像樣本和經所述融合處理后的融合圖像確定的。

4.根據權利要求3所述的圖像處理模型的訓練方法，其特征在于，所述圖像處理模型包括圖像生成子模型、對抗噪聲消除子模型和圖像對比子模型，所述根據所述源人臉圖像樣本集和所述預定妝容圖像樣本集對待訓練的圖像處理模型進行圖像融合迭代訓練，包括：

將所述源人臉圖像樣本和所述預定妝容圖像樣本輸入到所述圖像生成子模型對所述源人臉圖像樣本和所述預定妝容圖像樣本進行融合處理并添加對抗噪聲，得到融合圖像；

將所述融合圖像輸入到所述對抗噪聲消除子模型進行噪聲消除處理，得到消除噪聲的融合圖像；

將所述融合圖像、所述消除噪聲的融合圖像、所述源人臉圖像樣本、所述預定妝容圖像樣本輸入到所述圖像對比子模型進行圖像對比處理，得到第一同源分布概率、第二同源分布概率、第三同源分布概率和第四同源分布概率，所述第一同源分布概率為所述源人臉圖像樣本和所述消除噪聲的融合圖像的同源分布的概率，所述第二同源分布概率為所述預定妝容圖像樣本和所述消除噪聲的融合圖像的同源分布的概率，所述第三同源分布概率為所述融合圖像的同源分布的概率，所述第四同源分布概率為所述消除噪聲的融合圖像的同源分布的概率；

根據所述融合圖像、所述消除噪聲的融合圖像、所述源人臉圖像樣本、所述預定妝容圖像樣本、所述第一同源分布概率、所述第二同源分布概率、所述第三同源分布概率和所述第四同源分布概率確定所述損失函數；

根據所述損失函數對所述待訓練的圖像處理模型進行迭代訓練，得到所述圖像處理模型。