[发明专利]训练人脸图像合成模型的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了训练人脸图像合成模型的方法和装置，涉及图像处理领域。该方法包括：获取包括身份特征提取网络、待训练的纹理特征提取网络和待训练的解码器的待训练的人脸图像合成模型；将样本人脸图像输入至待训练的纹理特征提取网络和身份特征提取网络进行特征提取；拼接样本人脸图像的纹理特征和身份特征得到拼接特征，基于待训练的解码器对拼接特征解码得到样本人脸图像对应的合成人脸图像；提取合成人脸图像的身份特征，基于样本人脸图像的身份特征和对应的合成人脸图像的身份特征的差异确定人脸图像合成误差，基于人脸图像合成误差迭代调整待训练的纹理特征提取网络和待训练的解码器的参数。该方法能获得性能良好的人脸图像合成模型。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理技术领域，尤其涉及训练人脸图像合成模型的方法和装置。

背景技术

图像合成是图像处理领域的一项重要技术。在目前的图像处理技术中，图像合成一般是通过“抠图”，将一幅图像中的一部分内容分割出来并粘贴至另一幅图像中。

人脸图像的合成可以灵活地应用于创建虚拟角色，能够丰富图像和视频类应用的功能。针对人脸图像的合成，由于抠图技术需要繁琐的人工操作，且抠图获得的人脸图像的姿态、表情通常呈现不自然的状态，合成的人脸图像质量较差。

发明内容

本公开的实施例提出了训练人脸图像合成模型的方法和装置、电子设备和计算机可读介质。

第一方面，本公开的实施例提供了一种训练人脸图像合成模型的方法，包括：获取待训练的人脸图像合成模型，待训练的人脸图像合成模型包括身份特征提取网络、待训练的纹理特征提取网络以及待训练的解码器，身份特征提取网络基于人脸识别网络构建；将样本人脸图像分别输入至待训练的纹理特征提取网络和身份特征提取网络，得到样本人脸图像的纹理特征和身份特征；对样本人脸图像的纹理特征和身份特征进行拼接得到拼接特征，基于待训练的解码器对拼接特征解码，得到样本人脸图像对应的合成人脸图像；提取样本人脸图像对应的合成人脸图像的身份特征，基于样本人脸图像的身份特征和对应的合成人脸图像的身份特征之间的差异确定人脸图像合成误差，并基于人脸图像合成误差迭代调整待训练的纹理特征提取网络和待训练的解码器的参数。

第二方面，本公开的实施例提供了一种训练人脸图像合成模型的装置，包括：获取单元，被配置为获取待训练的人脸图像合成模型，待训练的人脸图像合成模型包括身份特征提取网络、待训练的纹理特征提取网络以及待训练的解码器，身份特征提取网络基于人脸识别网络构建；提取单元，被配置为将样本人脸图像分别输入至待训练的纹理特征提取网络和身份特征提取网络，得到样本人脸图像的纹理特征和身份特征；解码单元，被配置为对样本人脸图像的纹理特征和身份特征进行拼接得到拼接特征，基于待训练的解码器对拼接特征解码，得到样本人脸图像对应的合成人脸图像；误差反向传播单元，被配置为提取样本人脸图像对应的合成人脸图像的身份特征，基于样本人脸图像的身份特征和对应的合成人脸图像的身份特征之间的差异确定人脸图像合成误差，并基于人脸图像合成误差迭代调整待训练的纹理特征提取网络和待训练的解码器的参数。

第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面提供的训练人脸图像合成模型的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现第一方面提供的训练人脸图像合成模型的方法。