CN112581564B - 一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，获取组合素材，组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域。通过将头部区域图像与组合素材进行组合生成个体图像。通过组合素材完全排除了原服饰素材的影响，使得生成的个体图像不会因为无法完全去除原服饰素材存在画面不协调的问题，提高了处理后图像与用户需求的符合程度。

Description

一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
对已有的图像进行处理，生成符合用户需求的图像具有广泛的需求，例如，对已有的个体图像进行着装的变换。虽然可以通过截图或抠图再组合得到新图像，但通过这种方式得到的新图像往往不够理想，无法满足用户需求。例如，对于人像的处理，可能存在组合的新图像中新的服饰素材无法完全覆盖原服饰素材的情况，组合后的服饰素材与人像尺寸不协调的情况等。
可见，现有的图像处理可能存在因无法完全去除原服饰素材，导致处理后图像不符合用户需求的问题。
发明内容
本发明提供一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的图像处理可能存在因无法完全去除原服饰素材，导致处理后图像不符合用户需求的问题，实现使得处理后的图像能够完全去除原服饰素材，得到符合用户需求的图像。
本发明提供一种图像生成方法，包括：获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；
将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之前，还包括：
确定与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度，作为粗调脖颈宽度；
根据所述粗调脖颈宽度对所述组合素材进行粗调，以使得调整后的组合素材中与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度等于所述粗调脖颈宽度。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述生成所述目标个体的个体图像之前，还包括：
根据所述头部区域图像中的颜色信息和/或在包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息，确定与所述头部区域图像相匹配的脖颈颜色信息；
根据所述脖颈颜色信息对所述组合素材中的脖颈区域填充颜色。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之后，还包括：
根据所述头部区域图像对如下至少一种内容进行微调：所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度、所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度、服饰素材的尺寸。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，包括：
获取第一比值；所述第一比值表示个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值；
根据所述第一比值，以及所述头部区域图像中的第一面部特征点之间的第一距离，确定目标脖颈宽度；
根据所述目标脖颈宽度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度等于所述目标脖颈宽度。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度进行微调，包括：
获取第二比值；所述第二比值表示个体的脖颈宽度与脖颈总长之间的比值；
根据所述第二比值，以及所述目标脖颈宽度，确定与所述头部区域图像匹配的脖颈总长，根据预设脖颈漏出系数和所述脖颈总长确定漏出的脖颈区域的长度，作为目标长度；
根据所述目标长度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度等于所述目标长度。
根据本发明提供的一种图像生成方法，所述根据所述头部区域图像对服饰素材的尺寸进行微调，包括：
获取第三比值；所述第三比值表示个体的第二面部特征点之间的距离与个体的肩宽的比值；
根据所述第三比值，以及所述头部区域图像中的第二面部特征点之间的第三距离，确定目标肩宽；
根据所述目标肩宽对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中的服饰素材符合所述目标肩宽。
本发明还提供一种图像生成装置，包括：
获取模块，用于获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；
生成模块，用于将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上任一种所述的图像生成方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一种所述的图像生成方法的步骤。
本发明提供的一种图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，获取组合素材，组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域。通过将头部区域图像与组合素材进行组合生成个体图像。通过组合素材完全排除了原服饰素材的影响，使得生成的个体图像不会因为无法完全去除原服饰素材存在画面不协调的问题，提高了处理后图像与用户需求的符合程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种生成方法的流程示意图之一；
图2是本发明另一实施例提供的人物的头部区域图像中确定的两个接触位置的示意图；
图3是本发明另一实施例提供的图像生成装置的结构框图之一；
图4是本发明另一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本实施例提供的图像生成方法的流程示意图，该图像生成方法可以由终端执行，例如，可以由用于对图像进行处理的终端执行，以对人物制作不同着装要求的证件照。参见图1，该方法包括：
步骤101：获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域。
目标个体可以是人物、动物、人物模型、动物模型等，本实施例对此不做具体限制。头部区域图像可以是从目标个体的图像中通过抠图等方法获取。
组合素材为已经组合好的一体化的脖颈区域和服饰素材的图像。服饰素材包括衣服、首饰等穿戴物。
步骤102：将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
其中，将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，可以具体包括：
通过预先在所述头部区域图像中确定的接触位置，将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合；
其中，所述接触位置为所述头部区域图像与所述组合素材中的脖颈区域接触的位置。
本实施例提供了一种图像生成方法，获取组合素材，组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域。通过将头部区域图像与组合素材进行组合生成个体图像。通过组合素材完全排除了原服饰素材的影响，使得生成的个体图像不会因为无法完全去除原服饰素材存在画面不协调的问题，提高了处理后图像与用户需求的符合程度。
具体地，在通过预先在所述头部区域图像中确定的接触位置之前，还可以包括：
将所述头部区域图像输入识别模型中，得到由所述识别模型从所述头部区域图像中识别出的至少一个接触位置；其中，所述识别模型用于基于输入的头部区域图像，从输入的头部区域图像中识别出至少一个接触位置。
需要说明的是，接触位置可以是头部区域图像中与脖颈区域接触的几个点、接触的线或者接触的区域。例如，图2为人物的头部区域图像中确定的两个接触位置的示意图，图2中的A点和B点即为确定的两个接触位置。
识别模型的训练可以包括：
获取训练样本；其中，所述训练样本包括作为输入的头部区域图像，作为期望输出的标记了接触位置的头部区域图像；
通过若干训练样本进行模型训练，得到所述识别模型。
具体来说，可以预先获取大量标记了图2中A、B两点的人像图片，利用深度学习的方法进行模型训练，使用训练好的模型识别出所输入的头部区域图像中的A、B两点。
由于识别模型是通过大量的训练样本进行机器学习得到的模型，因此，识别模型能够准确地识别出头部区域图像中与脖颈区域接触的接触位置，从而使得基于识别出的接触位置能够将组合素材在正确位置与头部区域图像进行组合，避免因组合位置的偏差导致个体图像不协调。
本实施例中，通过识别模型从头部区域图像中识别出接触位置，根据该接触位置将组合素材与头部区域图像组合起来。通过识别模型能够更加准确地识别出头部区域与颈部区域的正确的接触位置，进而根据识别出的接触位置组合头部区域头像和组合素材，降低了头部区域图像和组合素材中的颈部区域存在结合偏差的风险，提高了组合后图像的协调性和真实性，能够得到符合用户需求的个体图像。同时，通过识别模型自动识别接触位置，实现头部区域图像和组合素材的组合，实现了对图像的自动化处理过程，提高了图像处理效率。
进一步地，在上述实施例的基础上，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之前，还包括：
确定与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度，作为粗调脖颈宽度；
根据所述粗调脖颈宽度对所述组合素材进行粗调，以使得调整后的组合素材中与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度等于所述粗调脖颈宽度。
为了使得头部区域图像和组合素材能够更好组合，在进行组合之前可以先对组合素材进行粗调，以使得组合素材中的颈部区域能够与确定的接触位置更好的吻合。
具体地，可以获取组合素材中脖颈区域最上边左右边界点C和D，对组合素材进行缩放使C和D之间的距离等于确定接触位置A和B之间的距离，便于头部区域图像和组合素材组合在一起时，组合素材中脖颈区域粗细程度符合通过识别模型标记的接触位置所确定的脖颈区域的粗细程度，也即和人物个体本身脖子的粗细程度一致。
本实施例中，在进行头部区域图像和组合素材组合之前，对组合素材进行粗调，使得组合过程中组合素材的脖颈区域能够与头部区域图像更好的吻合，从而增加了个体图像的协调性和真实性。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述生成所述目标个体的个体图像之前，还包括：
根据所述头部区域图像中的颜色信息和/或在包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息，确定与所述头部区域图像相匹配的脖颈颜色信息；
根据所述脖颈颜色信息对所述组合素材中的脖颈区域填充颜色。
颜色信息可以包括LAB颜色空间中表示的颜色信息(其中包括亮度(L)，a和b是两个颜色通道。a包括的颜色是从深绿色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到亮粉红色(高亮度值)；b是从亮蓝色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到黄色(高亮度值))或者RGB颜色空间的颜色信息(其中包括各像素点对应的RGB三元色的值)。
本实施例中，可以将所述头部区域图像中的颜色信息作为所述脖颈颜色信息，例如，当目标个体为人时，可以将头部区域图像中脸部皮肤的颜色信息作为脖颈颜色信息。还可以将包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息作为所述脖颈颜色信息，例如，当目标个体为人时，可以将所述头部区域图像的原生图像中目标个体脖颈区域皮肤的颜色信息作为脖颈颜色信息。
还可以通过如下过程确定脖颈颜色信息：
将所述头部区域图像中脸部皮肤的第一颜色信息转换到LAB颜色空间中，并将包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的第二颜色信息转换到LAB颜色空间中，计算所述第一颜色信息与所述第二颜色信息之间的相似度，若所述相似度小于预设颜色阈值，则将包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息作为所述脖颈颜色信息，否则，将头部区域图像中脸部皮肤的颜色信息作为脖颈颜色信息。
具体地，当个体为人物时，可以通过如下方法确定填充到脖颈区域图像的颜色：
(1)将脸部除五官以外区域皮肤的颜色转换到LAB颜色空间，便于颜色区分。
(2)根据皮肤检测计算用户本身脖子区域的颜色，并转换到LAB颜色空间。
(3)计算步骤(1)得到的脸部皮肤颜色和步骤2得到的脖子区域颜色之间的相似度。如果相似度较小，则脖子区域的颜色用用户本身脖子颜色填充。如果相似度较大，则将用户脖子肤色矫正到接近脸部区域颜色，然后用脖子矫正后的颜色填充到生成的脖子区域。
本实施例中，通过对组合素材中的脖颈区域填充颜色，增加组合素材与头部区域图像的协调性，从而有利于使得处理后的图像满足用户需求。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之后，还包括：
根据所述头部区域图像对如下至少一种内容进行微调：所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度、所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度、服饰素材的尺寸。
具体地，通过粗调调整组合素材中脖颈区域的宽度以达到适配的目的，但是由于脖颈连接点的检测提取还是可能存在误差或者不准确的情况，因此可以在组合后对脖颈区域的宽度进行进一步地微调。除此之外，还可以对漏出的脖颈区域的长度和服饰素材的尺寸进行微调，以使得得到的个体图像具有更好的协调性和真实性。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，包括：
获取第一比值；所述第一比值表示个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值；
根据所述第一比值，以及所述头部区域图像中的第一面部特征点之间的第一距离，确定目标脖颈宽度；
根据所述目标脖颈宽度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度等于所述目标脖颈宽度。
其中，第一面部特征点可以是头部区域图像中的外眼角所在的点、眉尾所在的点等。第一比值可以通过统计大量人物个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值确定。例如，通过对大量人物个体的统计，得到人两个眼外眼角的宽度值W1和脖子的宽度值W2之间的比值满足比值范围[r1，r2]，则取中间值r＝(r1+r2)/2作为所述第一比值。
通过面部区域图像中测量得到的外眼角的宽度值(即面部特征点之间的距离)除以所述第一比值即可得到所述目标脖颈宽度，进而可以对组合后的图像中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调。
举例来说，在证件照app用户实际拍摄时，利用人脸的关键点可以计算得出外眼角的宽度W，以及外眼角宽度和脖子宽度的比例r，可以计算脖子的宽度Wn，根据外眼角宽度和脖子宽度的比例值r＝W/Wn,可以计算脖子的宽度Wn＝W/r。本实施例中，通过对服饰素材的调整进一步地增加了个体图像中服饰素材与头部区域图像之间的协调性和真实性。
本实施例中，通过对组合后的图像中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，提高了个体图像的协调性和真实性。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度进行微调，包括：
获取第二比值；所述第二比值表示个体的脖颈宽度与脖颈总长之间的比值；
根据所述第二比值，以及所述目标脖颈宽度，确定与所述头部区域图像匹配的脖颈总长，根据预设脖颈漏出系数和所述脖颈总长确定漏出的脖颈区域的长度，作为目标长度；
根据所述目标长度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度等于所述目标长度。
其中，第二比值可以根据个体的结构特征确定，例如，对于人体而言，两眉眉尾之间的水平距离w1’，眉峰和下巴中间水平线之间的垂直距离h1之间的比值r1’等于脖颈宽度w2’和脖颈总长h2的第二比值，即w1’/h1＝w2’/h2。基于这一关系，可以通过测量所述头部区域图像中两眉眉尾之间的水平距离w1’，以及眉峰和下巴中间水平线之间的垂直距离h1，得到第二比值r1’，该第二比值r1’＝w2’/h2。
根据所述目标脖颈宽度w2’，基于r1’＝w2’/h2可以确定脖颈总长h2。
脖颈漏出系数通常根据经验确定，例如，脖颈漏出系数可以确定为1/3，则目标长度等于脖颈总长与脖颈漏出系数的乘积。
在确定目标长度后，可以上下移动组合素材以调整漏出的脖颈区域的长度，使得漏出的脖颈区域的长度等于所述目标长度。
本实施例中，通过对组合后的图像中漏出的脖颈区域的长度进行微调，提高了个体图像的协调性和真实性。
进一步地，在上述各实施例的基础上，所述根据所述头部区域图像对服饰素材的尺寸进行微调，包括：
获取第三比值；所述第三比值表示个体的第二面部特征点之间的距离与个体的肩宽的比值；
根据所述第三比值，以及所述头部区域图像中的第二面部特征点之间的第三距离，确定目标肩宽；
根据所述目标肩宽对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中的服饰素材符合所述目标肩宽。
其中，第二面部特征点可以是头部区域图像中的外眼角所在的点、眉尾所在的点等。第三比值可以通过统计大量人物个体的第二面部特征点之间的距离与肩宽的比值确定。例如，通过对大量人物个体的统计，得到人两个眼外眼角的宽度值W1”和肩膀的宽度值W2”之间的比值满足比值范围[r1”，r2”]，则取中间值r”＝(r1”+r2”)/2作为所述第三比值。
通过面部区域图像中测量得到的外眼角的宽度值(第二即面部特征点之间的距离)除以所述第三比值即可得到所述目标肩宽，进而可以将服饰素材进行调整，使得个体图像中服饰素材符合该目标肩宽。
举例来说，在证件照app用户实际拍摄时，利用人脸的关键点可以计算得出外眼角的宽度W,以及外眼角宽度和肩膀宽度的比例r”，可以计算肩膀的宽度Ws,根据外眼角宽度和肩膀宽度的比例值r”＝W/Ws,可以计算肩膀的宽度Ws＝W/r”。
本实施例中，通过对服饰素材的调整进一步地增加了个体图像中服饰素材与头部区域图像之间的协调性和真实性。
需要说明的是，带脖子服饰素材(即组合素材)可以分男女，具体可以根据用户选择的性别来提供带脖子服饰素材给用户，也可以通过图像识别技术，识别用户当前图像的性别，提供带脖子服饰素材给用户。
以下以基于上述各实施例提供的图像生成方法，提供一种证件照换装的过程，该过程不需要用户手动调整即可得到符合用户需求的图像。该过程包括：
步骤1、获取图片中人的头部区域图片；
首先，在终端上获取到拍照指令以后，根据用户选择的证件照规格，比如一寸照，二寸照，签证照等规格，按照此规格的证件照要求将人头按照比例缩放调整到合适大小，并按照规格放到照片中合适的位置。
随后，将人物图片，按照人头部区域的掩码，抠出人的头部区域包括脸部区域以及头发眼镜。根据用户选择获取背景色，将底部图层设置为用户选择的背景颜色，最上面的图层设置为抠取的人头部分。
步骤2、获取脖子边界处根节点和人脸下边界处的2个连接点，将带有脖子的衣服素材中的脖子左右根处和人头脖颈连接点进行对齐叠放在人头层之下。
步骤3、根据人外眼角的距离和人脖子的粗细调整素材脖子的粗细。
步骤4、根据人脸的肤色，调整素材中脖子区域的肤色。
步骤5、根据人眼外眼角的距离计算衣服两肩部之间的宽度，调整服装的尺寸以达到衣服尺寸的自动适配。
步骤6、根据获取的人像脖子长度，计算素材脖子的长度，保证素材脖子长度的适配。
本实施例中，通过服饰素材包括脖子(即采用了包括脖颈区域的组合素材)，将头部抠图和带脖子服饰素材基于两个连接点进行组合，并对组合素材中漏出的脖颈宽度、脖颈长度和服饰素材的尺寸进行调整，增加了处理后图像的协调性和真实性。
图3为实施例提供的图像生成装置的结构框图，参见图3，该图像生成装置包括获取模块301和生成模块302，其中，
获取模块301，用于获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；
生成模块302，用于将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
本实施例提供的图像生成装置适用于上述各实施例提供的图像生成方法，在此不再赘述。
本实施例提供了一种图像生成装置，获取组合素材，组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域。通过将头部区域图像与组合素材进行组合生成个体图像。通过组合素材完全排除了原服饰素材的影响，使得生成的个体图像不会因为无法完全去除原服饰素材存在画面不协调的问题，提高了处理后图像与用户需求的符合程度。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之前，还包括：
确定与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度，作为粗调脖颈宽度；
根据所述粗调脖颈宽度对所述组合素材进行粗调，以使得调整后的组合素材中与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度等于所述粗调脖颈宽度。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述生成所述目标个体的个体图像之前，还包括：
根据所述头部区域图像中的颜色信息和/或在包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息，确定与所述头部区域图像相匹配的脖颈颜色信息；
根据所述脖颈颜色信息对所述组合素材中的脖颈区域填充颜色。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之后，还包括：
根据所述头部区域图像对如下至少一种内容进行微调：所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度、所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度、服饰素材的尺寸。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，包括：
获取第一比值；所述第一比值表示个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值；
根据所述第一比值，以及所述头部区域图像中的第一面部特征点之间的第一距离，确定目标脖颈宽度；
根据所述目标脖颈宽度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度等于所述目标脖颈宽度。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度进行微调，包括：
获取第二比值；所述第二比值表示个体的脖颈宽度与脖颈总长之间的比值；
根据所述第二比值，以及所述目标脖颈宽度，确定与所述头部区域图像匹配的脖颈总长，根据预设脖颈漏出系数和所述脖颈总长确定漏出的脖颈区域的长度，作为目标长度；
根据所述目标长度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度等于所述目标长度。
根据本发明提供的一种图像生成装置，所述根据所述头部区域图像对服饰素材的尺寸进行微调，包括：
获取第三比值；所述第三比值表示个体的第二面部特征点之间的距离与个体的肩宽的比值；
根据所述第三比值，以及所述头部区域图像中的第二面部特征点之间的第三距离，确定目标肩宽；
根据所述目标肩宽对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中的服饰素材符合所述目标肩宽。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)401、通信接口(Communications Interface)402、存储器(memory)403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信。处理器401可以调用存储器403中的逻辑指令，以执行如下方法：获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
此外，上述的存储器403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
进一步地，本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；
将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像；
其中，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之后，还包括：
根据所述头部区域图像对如下至少一种内容进行微调：所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度、所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度、服饰素材的尺寸；
根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，包括：
获取第一比值；所述第一比值表示个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值；
根据所述第一比值，以及所述头部区域图像中的第一面部特征点之间的第一距离，确定目标脖颈宽度；
根据所述目标脖颈宽度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度等于所述目标脖颈宽度。
2.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之前，还包括：
确定与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度，作为粗调脖颈宽度；
根据所述粗调脖颈宽度对所述组合素材进行粗调，以使得调整后的组合素材中与所述头部区域图像接触的脖颈区域的脖颈宽度等于所述粗调脖颈宽度。
3.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述生成所述目标个体的个体图像之前，还包括：
根据所述头部区域图像中的颜色信息和/或在包含所述头部区域图像的原生图像中所述目标个体脖颈区域的颜色信息，确定与所述头部区域图像相匹配的脖颈颜色信息；
根据所述脖颈颜色信息对所述组合素材中的脖颈区域填充颜色。
4.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度进行微调，包括：
获取第二比值；所述第二比值表示个体的脖颈宽度与脖颈总长之间的比值；
根据所述第二比值，以及所述目标脖颈宽度，确定与所述头部区域图像匹配的脖颈总长，根据预设脖颈漏出系数和所述脖颈总长确定漏出的脖颈区域的长度，作为目标长度；
根据所述目标长度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度等于所述目标长度。
5.根据权利要求1所述的图像生成方法，其特征在于，所述根据所述头部区域图像对服饰素材的尺寸进行微调，包括：
获取第三比值；所述第三比值表示个体的第二面部特征点之间的距离与个体的肩宽的比值；
根据所述第三比值，以及所述头部区域图像中的第二面部特征点之间的第三距离，确定目标肩宽；
根据所述目标肩宽对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中的服饰素材符合所述目标肩宽。
6.一种图像生成装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标个体的头部区域图像，以及待组合的组合素材；其中，所述组合素材包括一体化的服饰素材和脖颈区域；
生成模块，用于将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合，生成所述目标个体的个体图像；
其中，所述将所述头部区域图像与所述组合素材进行组合之后，还包括：
根据所述头部区域图像对如下至少一种内容进行微调：所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度、所述组合素材中漏出的脖颈区域的长度、服饰素材的尺寸；
根据所述头部区域图像对所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度进行微调，包括：
获取第一比值；所述第一比值表示个体的第一面部特征点之间的距离与脖颈宽度的比值；
根据所述第一比值，以及所述头部区域图像中的第一面部特征点之间的第一距离，确定目标脖颈宽度；
根据所述目标脖颈宽度对所述组合素材进行微调，以使得所述组合素材中漏出的脖颈区域的脖颈宽度等于所述目标脖颈宽度。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的图像生成方法的步骤。
8.一种非暂态可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的图像生成方法的步骤。
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JP4468404B2 (ja) * 2007-05-02 2010-05-26 キヤノン株式会社 情報処理装置の制御方法、情報処理装置及びプログラム
CN108717719A (zh) * 2018-05-23 2018-10-30 腾讯科技（深圳）有限公司 卡通人脸图像的生成方法、装置及计算机存储介质
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