[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和介质

说明书

本公开涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和介质，其中，图像处理方法包括：根据第一图像和第二图像，得到先验图像；将第一图像、第二图像和先验图像输入换脸网络模型中，得到换脸目标图像，其中，换脸网络模型中包括：多个先验处理模块，先验处理模块的输入包括：第一融合特征信息、第一图像的第一身份特征信息、对应采样率的第二图像的第一属性特征信息、对应采样率的先验图像的第一先验特征信息。即，通过先验处理模块对身份特征信息、属性特征信息和先验特征信息进行竞争学习，使得换脸目标图像更好地融合了第一图像的身份特征和第二图像的属性特征，提高了换脸目标图像的真实性和自然性，从而，提升了换脸效果。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和介质。

背景技术

随着人工智能和计算机技术的发展，换脸逐渐成为用户社交娱乐的热点。换脸是指将第一图像的身份特征替换到第二图像中得到换脸后的换脸目标图像，使得换脸目标图像既具有第一图像的身份特征，又兼具第二图像的人脸表情、姿势等属性特征。

目前，常用的换脸方法包括：利用三维(3-Dimension，3D)建模技术对第一图像和第二图像进行三维面部重建，得到新的人脸三维模型，生成换脸目标图像；或者，针对指定的换脸对象，获取大量的包含换脸对象的人脸图像，对神经网络模型进行训练，利用训练得到的模型进行换脸。

然而，采用现有技术的方法，得到的换脸目标图像不够真实自然，换脸效果较差。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备和介质。

第一方面，本公开提供一种图像处理方法，包括：

根据第一图像和第二图像，得到先验图像；

将所述第一图像、所述第二图像和所述先验图像输入换脸网络模型中，得到换脸目标图像，其中，所述换脸网络模型中包括：多个先验处理模块，所述先验处理模块的输入包括：第一融合特征信息、所述第一图像的第一身份特征信息、对应采样率的第二图像的第一属性特征信息、对应采样率的先验图像的第一先验特征信息，第一个先验处理模块输入的第一融合特征信息为对应采样率的先验图像的第一先验特征信息，其余先验处理模块输入的第一融合特征信息为前一个先验处理模块输出的目标融合特征信息。

可选的，所述将所述第一图像、所述第二图像和所述先验图像输入换脸网络模型中，得到换脸目标图像，包括：

获取所述第一图像的第一身份特征信息；

获取所述第二图像的不同采样率的第一属性特征信息；

获取所述先验图像的不同采样率的第一先验特征信息；

根据所述第一融合特征信息、所述第一身份特征信息、对应采样率的第一属性特征信息和对应采样率的第一先验特征信息，得到目标融合特征信息；

根据所述目标融合特征信息，得到换脸目标图像。

可选的，所述根据所述第一融合特征信息、所述第一身份特征信息、对应采样率的第一属性特征信息和对应采样率的第一先验特征信息，得到目标融合特征信息，包括：

根据所述第一融合特征信息、所述第一身份特征信息、对应采样率的第一属性特征信息和对应采样率的第一先验特征信息，得到第二身份特征信息、对应采样率的第二属性特征信息和对应采样率的第二先验特征信息；

根据所述第一融合特征信息，得到注意力掩膜；

根据所述第一身份特征信息和对应采样率的第二先验特征信息，得到身份特征权重参数；

根据所述注意力掩膜、所述身份特征权重参数、所述第二身份特征信息、对应采样率的第二属性特征信息和对应采样率的第二先验特征信息，得到目标融合特征信息。