[发明专利]图像生成方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开关于一种图像生成方法、装置、电子设备以及存储介质，属于图像处理技术领域，该方法首先获取第一图像和第二图像中用于指示对象身体部分的多个尺度的特征，再基于第一图像与第二图像之间多个尺度的光流信息，对第一图像的多个第一特征进行变形，达到对第一对象进行姿态变化的目的，进而基于变形后的特征来进行图像的生成，由于上述图像生成过程中的变形是在保留了图像的完整特征信息的情况下的变形，也就保证了在进行大幅度的姿态变换时，生成的目标图像中纹理的准确性，提升了生成的目标图像的质量。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像生成方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的不断发展，很多用户希望通过图像处理技术，将自己拍摄的图像转化为不同的形式。例如，一些用户希望将原始图像中人物的姿态或衣服进行变换，生成新的图像，对人物衣服的变换即为图像纹理变换。相关技术中，图像生成的方法，一般采用基于属性分解的生成对抗网络(attribute-decomposed gan，ADGAN)，该方法通过将原始图像、目标姿态与目标纹理图像输入ADGAN网络中，生成姿态和纹理变化后的目标图像。

上述技术中，ADGAN方法直接将目标纹理特征与目标姿态特征进行结合，在进行大幅度的姿态变换时，会在生成的目标图像中出现错误的纹理，生成的目标图像质量较差。

发明内容

本公开提供一种图像生成方法、装置、电子设备以及存储介质，能够在进行大幅度的姿态变换时，保证生成的目标图像中纹理的准确性，提升生成的目标图像的质量。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像生成方法，该方法包括：

获取第一图像的多个第一特征，该多个第一特征包括该第一图像中第一对象的多个身体部分所对应的特征，每个第一对象的身体部分对应的特征包括多个尺度的特征；

获取第二图像，该第二图像用于提供该第一对象的目标姿态；

获取该第二图像和该第一图像之间的光流信息，该光流信息用于表示同一像素在不同图像中的变形信息；

基于该光流信息，对该多个第一特征进行变形，得到多个第二特征；

对该多个第二特征进行处理，得到目标图像。

本公开实施例提供的技术方案，首先获取第一图像和第二图像中用于指示对象身体部分的多个尺度的特征，再基于第一图像与第二图像之间多个尺度的光流信息，对第一图像的多个第一特征进行变形，达到对第一对象进行姿态变化的目的，进而基于变形后的特征来进行图像的生成，由于上述图像生成过程中的变形是在保留了图像的完整特征信息的情况下的变形，也就保证了在进行大幅度的姿态变换时，生成的目标图像中纹理的准确性，提升了生成的目标图像的质量。

在一些实施例中，该获取第一图像的多个第一特征包括：

基于该第一图像，获取该第一图像中第一对象的各个身体部分图像；

基于该第一对象的各个身体部分图像，获取该多个第一特征。

通过身体各个部分的图像，分别获取了不同身体部分的第一特征，使得后续进行姿态变化的时候，只需要分别将对应的身体部分的特征进行变形，就能够实现对整体对象的姿态变化，提高了特征的可控性。

在一些实施例中，该基于该第一对象的各个身体部分图像，获取该多个第一特征包括：

将该第一对象的各个身体部分图像分别输入特征提取子模型，对于该第一对象的任一身体部分图像，得到该特征提取子模型中多个网络层输出的多个尺度的第一特征。

对于每个身体部分图像，均获取多个尺度的第一特征，保留了图像中的更多信息，从而使基于变形后的第一特征生成的目标图像的质量更高。