[发明专利]基于人工智能的图像处理方法、装置、介质及电子设备

说明书

本公开提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、介质及电子设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取原始人脸图像，对所述原始人脸图像进行特征提取以获取人脸区域图像；将所述人脸区域图像输入至生成网络模型，通过所述生成网络模型对所述人脸区域图像进行特征提取，并基于所提取的特征生成第一图像；其中所述第一图像中目标对象的特征不同于所述原始人脸图像中所述目标对象的特征；将所述第一图像与所述原始人脸图像对齐叠加，以获取第二图像。本公开能够对接收到的人脸图像进行实时处理，另外能够保持生成图像的分辨率与原始人脸图像的分辨率相同，提高了生成图像的质量，进而提升了用户体验。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的图像处理方法、基于人工智能的图像处理装置、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机技术的变革以及人工智能的迅速发展，人工智能技术广泛应用于各种电子产品上，如智能手机、人像处理软件、扫地机器人等等。

目前，人们在拍照时喜欢使用诸如美颜相机之类的人像处理软件，希望能够对所拍摄的人像进行改变，例如对眼睛、鼻子、嘴巴、头发等部位进行修改优化，但是现有的人像处理软件很难实时在脸部角度变化时模拟出逼真的三维效果，并且可选择的特效较少、生成图像的分辨率低于原始图像，降低了用户体验。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的基于人工智能的图像处理方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的实施例提供了一种基于人工智能的图像处理方法、基于人工智能的图像处理装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以实时对人脸图像模拟三维效果，并且保持生成图像各部分的分辨率，进一步提高用户体验。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的图像处理方法，包括：获取原始人脸图像，对所述原始人脸图像进行特征提取以获取人脸区域图像；将所述人脸区域图像输入至生成网络模型，通过所述生成网络模型对所述人脸区域图像进行特征提取，并基于所提取的特征生成第一图像；其中所述第一图像中目标对象的特征不同于所述原始人脸图像中所述目标对象的特征；将所述第一图像与所述原始人脸图像对齐叠加，以获取第二图像。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的图像处理装置，包括：图像获取模块，用于获取原始人脸图像，对所述原始人脸图像进行特征提取以获取人脸区域图像；图像处理模块，用于将所述人脸区域图像输入至生成网络模型，通过所述生成网络模型对所述人脸区域图像进行特征提取，并基于所提取的特征生成第一图像；其中所述第一图像中目标对象的特征不同于所述原始人脸图像中所述目标对象的特征；图像叠加模块，用于将所述第一图像与所述原始人脸图像对齐叠加，以获取第二图像。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述图像获取模块配置为：检测所述原始人脸图像中的人脸区域，并对所述人脸区域进行特征配准以确定人脸特征点；根据所述人脸特征点的位置信息确定所述人脸特征点对应的特征区域；将所述特征区域扩大预设倍数，并根据扩大后的特征区域确定所述人脸区域图像。

在本公开的一些实施例中，基于前述方案，所述图像处理模块包括：通道图像生成单元，用于对所述人脸区域图像进行特征提取以获取轮廓特征及五官特征，基于所述轮廓特征和所述五官特征获取RGB通道图像和α通道图像，并将所述RGB通道图像和所述α通道图像、所述RGB通道图像作为所述第一图像；或者，用于对所述人脸区域图像进行特征提取以获取轮廓特征及五官特征，基于所述轮廓特征和所述五官特征获取RGB通道图像，并将所述RGB通道图像作为所述第一图像。