CN110210501B - 虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像。本公开实施例实现了生成包含目标对象的图像，例如生成各种姿态各异的服饰图像，并且可以降低生成图像的时间，提升用户体验。

Description

虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体而言，本公开涉及一种虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息技术的发展，图像处理技术随之发展，越来愈多的行业都需要用到图像处理技术，例如，设计师行业中需要通过图像处理技术进行服饰等设计，得到设计的服饰图像。

现有技术中，用户一般情况下通过手绘或者计算机中的绘图软件绘制图像，例如，设计师一般情况下都是通过手工绘制或者通过计算机中的绘图软件得到服饰图像，但是通过手绘的方式或者通过计算机中的绘图软件得到需要的图像(服饰图像)需要时间较长，用户体验较差。

发明内容

本公开提供了一种虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决通过手绘或者计算机中的绘图软件得到需要的图像(例如服饰图像)需要的时间较长，用户体验较差的问题。

第一方面，提供了一种虚拟对象 生成方法，该方法包括：

获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息；

基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

在一种可能的实现方式中，获取待生成虚拟对象的各个关键点的相关信息，包括：

基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像，预设虚拟对象所属类型与待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同；

基于查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系；

获取确定出的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

在另一种可能的实现方式中，基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像，包括：

基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap，heatmap中的像素值成高斯分布；

基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

在另一种可能的实现方式中，任一关键点的相关信息包含任一关键点的坐标信息。

在另一种可能的实现方式中，训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的；

获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

第二方面，提供了一种虚拟对象生成装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息；

生成模块，用于基于获取模块获取的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

在一种可能的实现方式中，获取模块包括：查找单元、确定单元以及获取单元，其中，

查找单元，用于基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像，预设虚拟对象所属类型与待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同；

确定单元，用于基于查找单元查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系；

获取单元，用于获取确定单元确定出的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

在另一种可能的实现方式中，生成模块，具体用于基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图 heatmap，heatmap中的像素值成高斯分布；

生成模块，具体还用于基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

在另一种可能的实现方式中，任一关键点的相关信息包含任一关键点的坐标信息。

在另一种可能的实现方式中，训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的；

获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行根据第一方面或者第一方面中的任一可能的实现方式所示的虚拟对象生成方法对应的操作。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面或者第一方面中的任一可能的实现方式所示的虚拟对象生成方法。

本公开提供的技术方案带来的有益效果是：

本公开提供了一种虚拟对象生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，与现有技术中通过手绘或者计算机中安装的绘图软件绘制图像相比，本公开获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。即本公开通过将获取到的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，直接输入至训练后的模型，能够得到包含待生成虚拟对象的图像，例如可以直接得到各种姿态的服饰图像，并且在得到包含待生成的虚拟对象的图像过程中不需要通过人工操作，从而可以降低得到包含待生成虚拟对象的图像的时间，进而可以提升用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对本公开实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本公开实施例提供的一种虚拟对象生成方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种虚拟对象生成装置的结构示意图；

图3为本公开实施例提供的一种虚拟对象生成的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本公开的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

本公开提供的虚拟对象生成方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

本公开实施例提供了一种虚拟对象生成方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101、获取待生成虚拟对象的属性信息。

对于本公开实施例，虚拟对象可以包括：多媒体信息中由像素点组成的对象，例如，待生成虚拟对象可以包括：虚拟服装、虚拟饰品以及虚拟鞋子。在本公开实施例中，若待生成的虚拟对象为虚拟服装，则待生成虚拟对象的属性信息可以包括：衬衫、夹克、毛衣、直筒裤、阔腿裤等；若待生成的虚拟对象为虚拟饰品，则待生成虚拟对象的属性信息可以包括：耳钉、耳环、锁骨链等；若待生成的虚拟对象为虚拟鞋子，则待生成的虚拟对象的属性信息为布鞋、船鞋等。

对于本公开实施例，待生成虚拟对象的属性信息可以通过向量进行表示。

步骤S102、获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，任一关键点的相关信息包含任一关键点的坐标信息。

例如，待生成虚拟对象为虚拟服装，则可以获取虚拟服装对应的各个关键点分别对应的关键点坐标。

对于本公开实施例，步骤S102可以在步骤S101之前执行，还可以在步骤S101之后执行，还可以与步骤S101同时执行。在本公开实施例中不做限定。

步骤S103、基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

对于本公开实施例，基于步骤S101获取的待生成虚拟对象的属性信息以及步骤S102获取的待生成虚拟对象的各个关键点的相关信息，通过训练后的虚拟生成模型，得到包含该待生成虚拟对象的图像。

例如，待生成虚拟对象为虚拟服饰，该待生成的虚拟服饰对应6个关键点，分别为关键点1、关键点2、关键点3、关键点4、关键点5以及关键点6，待生成虚拟服饰的属性信息可以为衬衫，则可以将6个关键点(关键点1、关键点2、关键点3、关键点4、关键点5以及关键点6)分别对应的坐标以及确定出的待生成虚拟服饰的属性对应的向量表示，通过训练后的虚拟生成模型，得到包含该虚拟衬衫的图像。

本公开实施例提供了一种虚拟对象生成方法，与现有技术中通过手绘或者计算机中安装的绘图软件绘制图像相比，本公开实施例获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。即本公开实施例通过将获取到的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，直接输入至训练后的模型，能够得到包含待生成虚拟对象的图像，例如可以直接得到各种姿态的服饰图像，并且在得到包含待生成的虚拟对象的图像过程中不需要通过人工操作，从而可以降低得到包含待生成虚拟对象的图像的时间，进而可以提升用户体验。

本公开实施例的一种可能的实现方式，步骤S102具体可以包括：步骤S1021(图中未示出)、步骤S1022(图中未示出)以及步骤S1023(图中未示出)，其中，

步骤S1021、基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像。

其中，预设虚拟对象所属类型与待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同。

对于本公开实施例，若待生成虚拟对象为虚拟服装，则待生成虚拟对象的属性信息所属类型可以包括：上衣类型、下衣类型、连衣裙类型；若待生成虚拟对象为虚拟饰品，则虚拟饰品所属类型可以包括：帽子、眼镜、耳饰、项链、胸针等；若待生成虚拟对象为虚拟鞋，则虚拟鞋所属类型包括鞋。

例如，若待生成虚拟服装的属性信息所属类型为上衣，则从数据库中查找上衣图像；若待生成虚拟饰品为帽子，则从数据库中查找帽子图像。

步骤S1022、基于查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

其中，预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系。

例如，查找到的包含预设虚拟对象的图像为上衣图像，则根据图像与图像中包含预设虚拟对象的各个关键点的相关信息之间的关系，确定上衣图像中上衣对应的各个关键点的相关信息。

步骤S1023、获取确定出的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

本公开的另一种可能的实现方式，步骤S102具体还可以包括：基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，确定该类型的虚拟对象对应的各个关键点的关键点信息；获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息为确定出的该类型的虚拟对象对应的各个关键点的关键点信息。

本公开的另一种可能的实现方式，步骤S103具体可以包括：步骤 S1031(图中未示出)以及步骤S1032(图中未示出)，其中，

步骤S1031、基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap。

其中，heatmap中的像素值成高斯分布。

对于本公开实施例，Heatmap可以用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。

对于本公开实施例，待生成虚拟对象对应的热图与待生成虚拟对象对应的关键点相关。在本公开实施例中，若待生成虚拟对象包含的关键点的个数即为该待生成虚拟对象对应的heatmap中通道的个数。

例如，若待生成虚拟对象包含6个关键点，则生成6个通道heatmap。

对于本公开实施例，基于待生成虚拟对象的各个关键点分别对应的坐标，确定各个关键点分别对应的位置，然后以各个关键点分别对应的位置为圆心，以预设值为半径确定出各个关键点分别对应的区域，并且生成的 heatmap会在相应的坐标处生成一个成高斯分布的概率区域，区域的中心值最大，最接近1，越向四周，概率越小。

步骤S1032、基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

对于本公开实施例，将生成的heatmap以及通过向量表示的待生成虚拟对象的属性信息，输入至训练后的虚拟对象生成模型，输出包含待生成虚拟对象的图像。

对于本公开实施例，基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap，并基于生成的heatmap以及待生成的虚拟对象的属性信息，通过训练后的模型，得到包含待生成虚拟对象的图像，由于heatmap包含的信息多于各个关键点的坐标信息，因此基于heatmap生成的包含待生成虚拟对象的图像的准确度较高，并且提升了用户体验。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的。

其中，获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

对于本公开实施例，预设模型可以包括但不限定于生成式对抗网络 (GenerativeAdversarial Networks，GAN)。在本公开实施例中，GAN通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型 (Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始GAN 理论中，并不要求生成模型和判别模型都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为生成模型和判别模型。

上述实施例从方法流程的角度介绍了虚拟对象生成方法，下述从虚拟模块或者虚拟单元的角度介绍虚拟对象生成装置，具体如下所示：

本公开实施例提供了一种虚拟对象生成装置，如图2所示，该虚拟对象生成装置20可以包括：获取模块21以及生成模块22，其中，

获取模块21，用于获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息。

生成模块22，用于基于获取模块21获取的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，获取模块21包括：查找单元、确定单元以及获取单元，其中，

查找单元，用于基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像。

其中，预设虚拟对象所属类型与待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同。

确定单元，用于基于查找单元查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

其中，预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系。

获取单元，用于获取确定单元确定出的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，生成模块22，具体用于基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap。

其中，heatmap中的像素值成高斯分布。

生成模块22，具体还用于基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，任一关键点的相关信息包含任一关键点的坐标信息。

本公开实施例的另一种可能的实现方式，训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的。

其中，获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

本公开实施例提供了一种虚拟对象生成装置，与现有技术中通过手绘或者计算机中安装的绘图软件绘制图像相比，本公开实施例获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。即本公开实施例通过将获取到的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，直接输入至训练后的模型，能够得到包含待生成虚拟对象的图像，例如可以直接得到各种姿态的服饰图像，并且在得到包含待生成的虚拟对象的图像过程中不需要通过人工操作，从而可以降低得到包含待生成虚拟对象的图像的时间，进而可以提升用户体验。

本公开实施例的虚拟对象生成装置可执行上述方法实施例提供的虚拟对象生成方法，其实现原理相类似，此处不再赘述。

上述实施例从方法流程的角度介绍了虚拟对象生成方法以及从虚拟模块的角度介绍了虚拟对象生成装置，下述介绍一种电子设备，用于执行上述方法实施例所示的操作，具体如下所示：

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备300 的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端) 等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线 304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3 示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

本公开实施例提供了一种电子设备，本公开实施例中的电子设备包括：存储器和处理器；至少一个程序，存储于所述存储器中，用于被所述处理器执行时，与现有技术相比可实现：本公开实施例获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。即本公开实施例通过将获取到的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，直接输入至训练后的模型，能够得到包含待生成虚拟对象的图像，例如可以直接得到各种姿态的服饰图像，并且在得到包含待生成的虚拟对象的图像过程中不需要通过人工操作，从而可以降低得到包含待生成虚拟对象的图像的时间，进而可以提升用户体验。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与现有技术相比，本公开实施例获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，然后基于待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含待生成虚拟对象的图像。即本公开实施例通过将获取到的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，直接输入至训练后的模型，能够得到包含待生成虚拟对象的图像，例如可以直接得到各种姿态的服饰图像，并且在得到包含待生成的虚拟对象的图像过程中不需要通过人工操作，从而可以降低得到包含待生成虚拟对象的图像的时间，进而可以提升用户体验。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述方法实施例所示的虚拟对象生成方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，查找单元还可以被描述为“查找包含预设虚拟对象的图像的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅是本公开的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。

Claims (10)

1.一种虚拟对象生成方法，其特征在于，包括：

获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息；

基于所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像；

所述基于所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像，包括：

基于所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap，所述heatmap中的像素值成高斯分布；

基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待生成虚拟对象的各个关键点的相关信息，包括：

基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像，所述预设虚拟对象所属类型与所述待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同；

基于查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定所述预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，所述预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系；

获取确定出的所述预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一关键点的相关信息包含所述任一关键点的坐标信息。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的；

所述获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

5.一种虚拟对象生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息；

生成模块，用于基于所述获取模块获取的待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像；

所述生成模块，具体用于基于所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，生成待生成虚拟对象对应的热图heatmap，所述heatmap中的像素值成高斯分布；

所述生成模块，具体还用于基于生成的heatmap以及待生成虚拟对象的属性信息，并通过训练后的虚拟对象生成模型，生成包含所述待生成虚拟对象的图像。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：查找单元、确定单元以及获取单元，其中，

所述查找单元，用于基于待生成虚拟对象的属性信息所属类型，从数据库中查找包含预设虚拟对象的图像，所述预设虚拟对象所属类型与所述待生成虚拟对象的属性信息所属类型相同；

所述确定单元，用于基于所述查找单元查找到的包含预设虚拟对象的图像以及预设关系，确定所述预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息，所述预设关系为图像与图像中包含的预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息之间的关系；

所述获取单元，用于获取所述确定单元确定出的所述预设虚拟对象对应的各个关键点的相关信息作为所述待生成虚拟对象对应的各个关键点的相关信息。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，任一关键点的相关信息包含所述任一关键点的坐标信息。

8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，

所述训练后的虚拟对象生成模型是通过获取到的训练样本对预设模型进行训练后得到的；

所述获取到的训练样本包括：

多个由关键点信息生成的高斯分布图以及多个虚拟对象对应的第一类型信息。

9.一种电子设备，其特征在于，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1～4任一项所述的虚拟对象生成方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1～4任一所述的虚拟对象生成方法。

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