[发明专利]图像转换方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像转换方法，所述方法包括：

获取当前待处理图像，所述当前待处理图像包括脸部；

将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型，所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格，所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的；

所述原始脸部图像转换模型包括正向脸部图像转换模型和反向脸部图像转换模型，所述判别网络模型包括与正向脸部图像转换模型的输出相连接的第一判别网络模型，和与反向脸部图像转换模型的输出相连接的第二判别网络模型；所述正向脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格，所述反向脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由所述第二风格转换为所述第一风格；

所述目标脸部图像转换模型是对所述正向脸部图像转换模型进行训练得到；所述正向脸部图像转换模型根据对抗损失值进行训练；所述对抗损失值是根据第一概率、第二概率、第三概率和第四概率计算得到的；所述第一概率是通过将所述当前第一风格图像依次经过正向脸部图像转换模型、第一判别模型得到的；所述第二概率是通过将所述当前第二风格图像依次经过反向脸部图像转换模型、第二判别模型得到的；所述第三概率是通过将当前第一风格图像输入第二判别模型得到的；所述第四概率是通过将当前第二风格图像输入第一判别模型处理得到的；

获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一判别网络模型用于计算输入图像属于所述第二风格的状态信息，所述第二判别网络模型用于计算输入图像属于所述第一风格的状态信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标脸部图像转换模型的训练步骤包括：

获取训练数据集，所述训练数据集包括第一风格图像集和第二风格图像集，所述第一风格图像集和第二风格图像集中的各个图像都包含有脸部；

根据所述第一风格图像集获取当前第一风格图像，根据所述第二风格图像集获取当前第二风格图像；

将所述当前第一风格图像依次经过正向脸部图像转换模型、第一判别模型得到对应输出的第一概率；

将所述当前第二风格图像依次经过反向脸部图像转换模型、第二判别模型得到对应输出的第二概率；

将当前第一风格图像输入第二判别模型得到对应输出的第三概率，将当前第二风格图像输入第一判别模型处理得到对应输出的第四概率；

根据所述第一概率、第二概率、第三概率和第四概率计算得到对抗损失值；

根据所述对抗损失值对所述正向脸部图像转换模型、反向脸部图像转换模型、第一判别模型和第二判别模型中的参数进行调整；

更新所述当前第一风格图像和当前第二风格图像，返回将所述当前第一风格图像依次经过正向脸部图像转换模型、第一判别模型处理得到对应的第一概率，依此循环，直到满足收敛条件，将训练完成得到的正向脸部图像转换模型作为所述目标脸部图像转换模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述对抗损失值对正向脸部图像转换模型、反向脸部图像转换模型、第一判别模型和第二判别模型中的参数进行调整之后，还包括：

将所述当前第一风格图像经过正向脸部图像转换模型输出的第一输出图像作为调整后的所述反向脸部图像转换模型的输入，获取输出的第三输出图像；

将所述当前第二风格图像经过反向脸部图像转换模型输出的第二输出图像作为调整后的所述正向脸部图像转换模型的输入，获取输出的第四输出图像；

计算所述当前第一风格图像和第三输出图像之间的第一差异值、当前第二风格图像和第四输出图像之间的第二差异值；

根据所述第一差异值和所述第二差异值计算得到循环损失值；

根据所述循环损失值对所述正向脸部图像转换模型和反向图像转换模型中的参数进行再次调整。