[发明专利]基于生成对抗网络的妆容迁移方法

说明书

本发明公开了一种基于生成对抗网络的妆容迁移方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、人脸分割；步骤二、UV映射；步骤三、妆容提取；步骤四、颜色转移；步骤五、图案转移；步骤六、UV逆映射。本发明不仅能够在源图像和参考图像姿态差异较大时取得更好的妆容迁移效果，还能够实现多张参考图像的局部妆容组合转移以及单张参考图像的局部妆容单独转移和图案类极端妆容的迁移，给用户提升了妆容迁移的可控性、灵活性和图像姿态的鲁棒性，更适合实际应用场景。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，涉及一种人脸妆容迁移方法，具体涉及一种基于生成对抗网络的妆容迁移方法。

背景技术

化妆是一种用特定的化妆品来改善面部外表的方式，它可以使人们更具有吸引力，也因此被广泛使用。常见的化妆品有掩盖面部瑕疵的粉底、遮瑕、眼线、眼影以及口红等。化妆品不仅种类繁多，品牌繁杂，颜色也各有不同，使用方法也各不相同。如果没有专业的化妆师提供意见，人们很难找到一种适合自己的化妆风格。如何帮助人们快速而精准地找到个性化的美妆产品逐渐成为研究热点，现实中大多数人没有足够多的时间和经济等试错成本，很难实际购买化妆品并试用挑选。而妆容迁移技术就可以帮助人们通过图像合成的方式来尝试期望的妆容，这一过程也可称为虚拟试妆。除此之外，随着在线购买化妆品的需求不断增长，人们也对虚拟试妆技术越来越感兴趣。如果用户可以通过虚拟试妆找到适合自己的化妆样式，将会大大促进化妆品的销售，不仅有助于商业的发展，也有助于图像风格迁移领域的发展。

虚拟化装应用是一个很方便的工具，它可以帮助用户尝试不同的化妆风格，目前这些应用包括美图秀秀、TAAZ和DailyMakever1等。但这些软件都依赖于预先确定好化妆品，只允许用户从给定的化妆风格集合中选定一种风格，即都局限于一组预设配置或对于特定特征的一组参数中，无法满足用户的个性化需求。事实上，在日常生活中，我们可以从明星的照片中看到许多不同的、美丽的化妆风格，这些都能为用户的化妆风格提供参考。而虚拟妆效迁移算法就可以帮助用户将这些照片中的化妆风格转移到自己的面部图片中，从而可以使得用户简单直接地判断该化妆风格是否适合自己。

人脸妆容迁移是一种在保持人脸姿态、表情和身份不变的情况下，将参考图像(化妆人脸)中的妆容迁移到源图像(未化妆人脸)中的图像生成技术。人脸蕴藏着大量有用信息，基于人脸面部的研究在很多领域都受到了广泛的关注。人脸妆容迁移作为生成对抗网络的一个重要应用，无论在理论研究还是在商业应用领域均具有重要的价值。但是，由于人脸具有复杂的几何形式、不同的姿态、妆容具有不同的颜色变化和不同的纹理变化的特点，使得生成将参考图像的妆容迁移到源图像中的结果图像具有一定的难度，且要实现多种妆容的迁移以及可控妆容迁移又对人脸妆容迁移提出了更高地要求。

妆容迁移任务是一种特定形式的风格迁移任务，是比较新颖与前沿的话题。理想的妆容迁移技术应做到：在保持素颜妆后图像脸部结构不变的同时，尽可能地体现参考妆容的风格。

实现良好的妆容迁移效果需要对人脸面部进行精确的语义分割，以生成逼真的合成图像。传统的方法主要侧重于图像预处理技术，如图像梯度编辑或基于物理过程来操作。Guo等人首次尝试了妆容迁移任务，将图像分解为三个层面，包括面部结构、妆容颜色和皮肤，然后将参考图像的妆容分型转移到源图像中。这个过程需要复杂的预处理步骤和传递过程，且合成的图像具有明显的不自然现象。