[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及介质，其中的方法包括：获取样本数据，调用图像处理模型将标注真实人脸图像A_i转换为重构卡通人脸图像B'_i，将非标注真实人脸图像C_i转换为重构卡通人脸图像B”_i；将重构卡通人脸图像B”_i逆转换为重构真实人脸图像C”_i；将标注卡通人脸图像B_i逆转换为重构真实人脸图像C'_i；根据B'_i与B_i之间的差异性获取第一损失；根据B'_i、B”_i及B_i获取第二损失；根据C_i与C'_i获取第三损失；以及根据C_i与C”_i之间的差异性获取第四损失；基于第一损失、第二损失、第三损失和第四损失，训练图像处理模型。本申请可以提升模型训练效果，提升训练好的图像处理模型的通用性和稳定性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域，具体涉及一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种图像处理设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

二次元文化在年轻群体中的发展非常迅猛，随着越来越多Z世代(即互联网世代)步入社会，二次元文化将逐渐成为主流，因此，为互联网用户提供二次元定制服务在泛娱乐场景下具有重要意义。二次元定制服务是指向互联网用户提供将真实人脸图像转换为卡通人脸图像的服务。

基于二次元定制服务的需求，可通过对常规的图像处理模型进行训练，并采用训练好的图像处理模型来响应需求。实践发现，目前针对用于实现二次元定制服务的图像处理模型的训练包括无监督训练和监督训练两种主流方案，无监督训练方案是指从互联网中获取大量的无标注训练数据作为样本数据来对模型进行训练的方案，这种方案训练得到的模型的通用性较差，无法实现卡通风格的定制；而监督训练方案是指通过大量的标注数据作为样本数据进行模型训练的方案，但目前卡通域空间的标注数据需要通过画师绘制，绘制成本较高，这使得监督训练方案的成本较高，通用性较差。由此可见，目前针对二次元定制服务的模型训练效果较差，训练好的模型并不能较好地实现二次元定制服务。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及介质，可以提升模型训练效果，提升训练好的图像处理模型的通用性和稳定性。

一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，该图像处理方法包括：

获取用于模型训练的样本数据，样本数据包括标注真实人脸图像A_i、与标注真实人脸图像A_i相匹配的标注卡通人脸图像B_i，以及非标注真实人脸图像C_i；

调用图像处理模型对标注真实人脸图像A_i进行转换处理，得到标注真实人脸图像A_i对应的重构卡通人脸图像B'_i；调用图像处理模型对非标注真实人脸图像C_i进行转换处理，得到非标注真实人脸图像C_i对应的重构卡通人脸图像B”_i；并调用图像处理模型对重构卡通人脸图像B”_i进行逆转换处理，得到非标注真实人脸图像C_i对应的重构真实人脸图像C”_i；以及调用图像处理模型对标注卡通人脸图像B_i进行逆转换处理，得到标注卡通人脸图像B_i对应的重构真实人脸图像C'_i；