CN113222841A - 一种图像处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种图像处理方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113222841A CN113222841A CN202110500411.7A CN202110500411A CN113222841A CN 113222841 A CN113222841 A CN 113222841A CN 202110500411 A CN202110500411 A CN 202110500411A CN 113222841 A CN113222841 A CN 113222841A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- sample
- model
- target
- segmentation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 87
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 18
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 210000000697 sensory organ Anatomy 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 1
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 210000000216 zygoma Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本公开实施例涉及一种图像处理方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：获取用户图像；采用图像美化模型对用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；其中，图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。本公开能够降低用户创作成本，提高图像美化效果。
Description
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、设备及介质。
背景技术
随着科技的发展，针对图像中人脸的美化功能，已经成为影像应用中必不可少的一项。目前，图像美化主要依赖策略驱动，策略驱动是指先利用大量数据训练人脸处理模型，而后用训练好的模型识别图像中的人脸关键点，再对人脸关键点进行美化处理，以输出最终的美化图像。然而，在策略驱动的图像美化方式中，以人脸关键点作为美化对象，会导致五官比例失调而降低人脸自然度，图像整体性变差，美化效果生硬；而且，该方式不支持针对鼻子、嘴巴等部位的调整。为了满足用户对局部调整的个性化需求，还需要针对每个部位额外提供一一对应的美化模型，额外提供的多个美化模型不但需要大量的训练数据，还会在实际应用中增加用户的创作成本。
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、设备及介质。
本公开实施例提供了一种图像处理方法，包括：
获取用户图像；
采用图像美化模型对所述用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；
其中，所述图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；所述第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；所述图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
可选的，所述基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整，包括：
获取所述第一样本图像和目标图像；
利用图像处理模型生成所述第一样本图像对应的第二样本图像；其中，所述图像处理模型包括第一子模型和第二子模型，且所述第一子模型用于进行图像整体美化，所述第二子模型用于基于所述目标图像进行图像元素的调整。
可选的，所述图像美化模型的训练过程包括：
将所述第一样本图像和所述第二样本图像确定为所述训练样本对；
基于所述训练样本对对所述图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对所述用户图像执行所述美化操作；其中，所述美化操作包括：目标图像的图像风格特征和/或目标部位的调整。
可选的，所述利用图像处理模型生成所述第一样本图像对应的第二样本图像，包括：
利用所述第一子模型对所述第一样本图像进行整体美化，得到待编辑图像；
利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像。
可选的，所述利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像，包括：
将所述目标图像和所述待编辑图像输入至所述第二子模型；
通过所述第二子模型基于所述目标图像，对所述待编辑图像的图像风格进行转换，得到第二样本图像；其中，所述第二样本图像同时包括所述待编辑图像的风格特征和所述目标图像的图像风格特征。
可选的，所述方法还包括：
基于所述目标图像得到第一分割图像；
基于待编辑图像得到第二分割图像；
将所述第一分割图像、第二分割图像、所述目标图像和所述待编辑图像输入至第二子模型得到第二样本图像。
可选的，所述利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像，包括：
对所述目标图像进行人脸分割，得到初始分割图像；按照所述初始分割图像上的分割部位，对所述初始分割图像添加不同的标识，得到具有不同标识的多张第一分割图像；其中，所述标识用于表示所述第一分割图像上作为美化目标的部位；
对所述待编辑图像进行人脸分割，得到第二分割图像；
利用所述第二子模型，将所述第二分割图像的目标部位与所述第一分割图像中标识所表示的第一部位进行处理，得到第二样本图像；其中，所述目标部位与所述第一部位为人脸的相同部位。
可选的，所述方法还包括：
根据所述第一分割图像的标识，确定所述第一分割图像上作为美化目标的第一部位；
在所述第二分割图像上确定与所述第一部位相同的第二部位，并确定所述第二部位为所述待编辑图像的目标部位。
可选的，所述获取所述第一样本图像和目标图像，包括：
获取第一图像集合和第二图像集合；其中，所述第一图像集合中包括未美化的图像，所述第二图像集合中包括已美化的图像，且所述第二图像集合中的图像数量少于所述第一图像集合中的图像数量；
从所述第一图像集合中获取任意一张未美化的图像，作为第一样本图像；
从所述第二图像集合中获取任意一张已美化的图像，作为目标图像；其中，所述目标图像作为所述第一样本图像的美化目标。
可选的，所述方法还包括：
利用所述第一子模型生成与所述第一图像集合中未美化的图像相对应的生成图像，并由各个所述生成图像确定第三图像集合；
将所述第三图像集合中的图像与所述第二图像集合中已美化的图像进行任意组合，得到不同的多个图像组合；其中，在所述图像组合中，属于所述第三图像集合的图像为第三样本图像，属于所述第二图像集合的图像为第四样本图像；
利用不同的图像组合重复如下训练操作，直至满足预设条件时停止：
将所述图像组合输入至待训练的第二子模型生成第五样本图像；
确定所述第五样本图像与所述第四样本图像之间的损失函数；
基于所述损失函数对所述待训练的第二子模型进行收敛，直至所述损失函数收敛至预设值时确定满足预设条件并停止训练；
将停止训练时得到的第二子模型作为训练好的第二子模型。
可选的，所述图像美化模型应用于移动终端。
本公开实施例还提供了一种图像处理装置，包括：
图像获取模块，用于获取用户图像；
图像生成模块，用于采用图像美化模型对所述用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；
其中，所述图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；所述第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；所述图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现如本公开实施例提供的图像处理方法。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的图像处理方法。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及介质，该技术方案采用图像美化模型对用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；其中，所述图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；该第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像，且图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。在该方案中，整体美化能够较好地保持图像美化前后的五官比例，提高美化后用户图像的自然度、整体性；图像元素的调整能够提高美化后用户图像的图像风格多样性和局部部位的美化效果，丰富了图像编辑功能，为用户提供了个性化的美化方案；基于此，本方案通过图像美化模型即可满足用户对图像整体、局部和图像风格的多重美化需求，明显降低了用户创作成本，提高了图像美化效果。同时，相比于现有方案中所需的多个美化模型，本实施例只需训练图像美化模型这一个模型即可，显然，一个图像美化模型所需的训练样本对的数据量，要远少于多个美化模型所需的训练数据的数据量。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开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简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的一种图像处理过程示意图；
图3为本公开实施例提供的一种第一分割图像的示意图；
图4为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
目前，依赖策略驱动的图像美化方式，以人脸关键点作为美化对象，导致图像整体性较差，美化效果生硬、不自然，而且，该方式不支持针对鼻子、嘴巴等局部部位的调整。为了满足用户的局部调整需求，还需要额外设计其它专门针对各个部位的美化模型，在实际应用中会增加用户的创作成本。此外，在该方式中，人脸处理模型训练使用的训练样本数据量较大，影响模型的迭代更新速度，训练样本的质量难以保证，影响训练后模型的使用效果。为了改善该上述问题至少之一，本公开实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及介质，该技术可用于模型训练阶段中训练样本对的生成，以及训练后模型在应用阶段中的图像美化。为便于理解，以下对本发明实施例进行详细介绍。
图1为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。该方法可以由图像处理装置执行，其中该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中，例如可以应用于各种屏下摄像产品中，诸如手机、电脑和摄像机等。如图1所示，该方法包括：
步骤S102，获取用户图像。该用户图像可以是用户通过在终端中的图像选择操作、图像拍摄操作或图像上传操作等方式获取的包含人脸的待美化图像。
步骤S104，采用图像美化模型对用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像。
其中，图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
本实施例利用美化效果丰富多样的大量训练样本对，能够训练出多种具有不同美化效果的图像美化模型；关于图像美化模型的具体训练方式可参照现有训练方式。训练样本对中的第二样本图像能够保证较高的整体性和自然度，同时兼具调整图像元素(即图像风格特征和/或目标部位)的美化效果；基于此，利用该训练样本对训练得到的图像美化模型，能够对用户图像执行美化操作，该美化操作包括图像整体的美化和图像元素的调整，由此得到的美化后用户图像能够满足用户的美化需求。
本实施例提供的图像处理方法，采用图像美化模型对用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；其中，图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；该第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像，且图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。在该方案中，图像美化模型能够对用户图像进行整体美化和图像元素的调整；其中，整体美化能够较好地保持图像美化前后的五官比例，提高美化后用户图像的自然度、整体性；图像元素的调整能够提高美化后用户图像的图像风格多样性和局部部位的美化效果，丰富了图像编辑功能，为用户提供了个性化的美化方案；基于此，本方案通过图像美化模型即可满足用户对图像整体、局部和图像风格的多重美化需求，明显降低了用户创作成本，提高了图像美化效果。同时，相比于现有方案中所需的多个美化模型，本实施例只需训练图像美化模型这一个模型即可，显然，一个图像美化模型所需的训练样本对的数据量，要远少于多个美化模型所需的训练数据的数据量。
本实施例给出了一种第二样本图像的得到方式，参考如下两个步骤：
步骤一，获取第一样本图像和目标图像。
在一种实现方式中，首先获取第一图像集合和第二图像集合；其中，第一图像集合中包括未美化的图像，第二图像集合中包括已美化的图像，且第二图像集合中的图像数量少于第一图像集合中的图像数量；然后从第一图像集合中获取任意一张未美化的图像，作为第一样本图像；以及，从第二图像集合中获取任意一张已美化的图像，作为目标图像；其中，目标图像作为第一样本图像的美化目标。可以理解的是，上述获取的第一样本图像和目标图像这一图像对，是第一图像集合中的图像与第二图像集合中的图像进行任意组合的结果，由此组合的图像对是大量且丰富多样的，本实施例仅以其中的任意一个图像对作为描述对象。
本实施例中的第一样本图像是未经磨皮、风格转换或美颜等任何美化处理过的图像；示例性的，第一样本图像可以是通过摄像头等图像采集设备对真实人物采集的图像，还可以是通过虚拟人物渲染得到的图像，或者，还可以是通过对抗网络生成的图像。目标图像是经美化处理后，具有滤镜、妆容和风格等美化特效的图像，目标图像用于作为第一样本图像的美化目标；示例性的，目标图像可以是从云端或本地调取的图像，还可以是对部分第一样本图像进行美化处理后的图像。
步骤二，利用图像处理模型生成第一样本图像对应的第二样本图像；其中，图像处理模型包括第一子模型和第二子模型，且第一子模型用于进行图像整体美化，第二子模型用于基于目标图像进行图像元素的调整；第一子模型和第二子模型诸如均可以为GAN(Generative Adversarial Networks，生成式对抗网络)。
本实施例通过第一子模型实现图像的整体美化效果，提高美化后图像的整体性、自然度；同时结合第二子模型在图像风格特效和/或人脸局部的目标部位上实现对图像的调整，由此得到的第二样本图像还能够兼具个性化的图像风格和局部美化效果，呈现出了较高的图像美化效果。
为了便于理解如何利用图像处理模型生成第二样本图像，本实施例提供一种如图2所示的图像处理过程。在本实施例中，第一子模型表示为G1，第二子模型表示为G2。将任意一张第一样本图像输入至第一子模型G1，利用第一子模型G1对第一样本图像进行整体美化，得到待编辑图像；本实施例中的第一子模型是预先训练好的模型，能够直接应用于对图像的整体美化。
而后，利用第二子模型G2，基于目标图像对待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像。
当图像元素为图像风格特征时，在此提供一种利用第二子模型得到第二样本图像的实施例，参照如下所示：
将目标图像和待编辑图像输入至第二子模型G2；通过第二子模型G2基于目标图像，对待编辑图像的图像风格进行转换，得到风格调整后的第二样本图像，该第二样本图像同时包括待编辑图像的图像风格特征和目标图像的图像风格特征。
具体的，通过第二子模型G2对目标图像进行特征提取，得到具有目标图像风格的风格语义特征；对待编辑图像进行图像特征提取，得到图像语义特征；根据风格语义特征和图像语义特征生成风格调整后的第二样本图像。
该风格调整后的第二样本图像可以与第一样本图像作为训练样本对，用于对预设的图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对用户图像进行风格调整。
当图像元素为人脸的目标部位时，为了将目标图像上作为美化目标的人脸部位与待编辑图像上待美化的目标部位进行准确地匹配，以对目标部位进行调整，本实施例在利用第二子模型G2得到第二样本图像之前，可以先执行人脸分割过程，实现方式参照如下步骤1至步骤3：
步骤1，基于目标图像得到第一分割图像。具体可以通过预设的人脸分割模型提取目标图像上的人脸关键点，根据人脸关键点对目标图像进行人脸分割，得到初始分割图像。按照初始分割图像上的分割部位，对初始分割图像添加不同的标识，得到具有不同标识的多张第一分割图像。其中，标识用于表示第一分割图像上作为美化目标的部位；该标识诸如为相应部位的位置参数或包围框，以包围框为例，添加有眼睛部位标识的第一分割图像如图3所示。
可以理解，一张目标图像对应有标识不同的多张第一分割图像，比如包括：标识眉毛部位的第一分割图像、标识眼睛部位的第一分割图像、标识鼻子部位的第一分割图像、标识颧骨部位的第一分割图像，不再一一列举。对于一张目标图像对应的每张第一分割图像，均可以与各个不同的待编辑图像进行任意组合；基于第一分割图像与待编辑图像进一步提升了图像组合的多样性，相应地，后续能够进一步得到大量丰富的第二样本图像和训练样本对。
步骤2，基于待编辑图像得到第二分割图像。具体可以通过预设的人脸分割模型提取待编辑图像上的人脸关键点，根据人脸关键点对待编辑图像进行人脸分割，得到第二分割图像。
步骤3，将第一分割图像、第二分割图像、目标图像和待编辑图像输入至第二子模型得到第二样本图像。
在得到第一分割图像和第二分割图像之后，如图2所示，将第一分割图像、第二分割图像和待编辑图输入至第二子模型G2。利用第二子模型G2，将第二分割图像的目标部位与第一分割图像中标识所表示的第一部位进行处理，得到调整目标部位后的第二样本图像；其中，目标部位与第一部位为人脸的相同部位，该第二样本图像同时包括目标部位的内容特征和第一部位的内容特征。
针对待编辑图像上需要局部美化的目标部位，其具体确定方式为：(1)根据第一分割图像的标识，确定第一分割图像上作为美化目标的第一部位；该第一部位可以以图3所示的眼睛部位为例；(2)在第二分割图像上确定与第一部位相同的第二部位，并确定第二部位为待编辑图像的目标部位；也即，目标部位是待编辑图像上的眼睛部位。此后，将待编辑图像的眼睛部位与第一分割图像中的眼睛部位进行融合处理，得到调整目标部位后的第二样本图像。
该调整目标部位后的第二样本图像可以与第一样本图像作为训练样本对，用于对预设的图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对用户图像进行局部美化。
在一种实施例中，当图像元素为图像风格特征和目标部位时，可以利用第二子模型基于目标图像，对待编辑图像中目标部位的图像风格特征进行调整，相应地得到调整目标部位的风格后的第二样本图像。在具体实现时，可以将目标图像对应的第一分割图像、待编辑图像对应的第二分割图像输入至第二子模型；利用第二子模型，基于第一分割图像的第一部位，对第二分割图像的目标部位的图像风格进行转换，得到调整目标部位的风格后的第二样本图像；该第二样本图像的局部部位同时包括待编辑图像中目标部位的图像风格特征和目标图像中第一部位的图像风格特征，上述局部部位是指第二样本图像上与第一部位、目标部位相同的部位。本实施例中的第二样本图像与第一样本图像作为训练样本对，用于对预设的图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对用户图像进行整体美化和局部部位的风格转换，丰富终端中的图像美化模型的图像编辑功能。
为了使上述实施例中的第二子模型可以直接应用于图像元素的调整，需要事先训练该第二子模型，第二子模型的参数需要经过训练得到，对第二子模型进行训练的目的，是最终确定可满足要求的参数。利用已训练得到的参数，第二子模型能够得到预期的美化效果。本实施例给出了一种第二子模型的训练方法，包括如下四个步骤：
第一步，利用第一子模型生成与第一图像集合中未美化的图像相对应的生成图像，并由各个生成图像确定第三图像集合。
第二步，将第三图像集合中的图像与第二图像集合中已美化的图像进行任意组合，得到不同的多个图像组合；其中，在图像组合中，属于第三图像集合的图像为第三样本图像，属于第二图像集合的图像为第四样本图像。
在本实施例中，考虑到第一图像集合中的图像易于获取且数量较大，第二图像集合中的目标图像虽然数量少，但其对应的第一分割图像数量较多，且目标图像及其第一分割图像均可以与第一图像集合中的图像进行丰富多样的组合，能够满足图像风格特征和目标部位的调整需求。基于此，为了降低数据获取成本，本实施例可以直接利用第一图像集合生成第三图像集合，并从中获取第三样本图像，以及直接从第二图像集合包括的目标图像中获取第四样本图像。
第三步，利用不同的图像组合重复如下训练操作，直至满足预设条件时停止：
(i)将图像组合输入至待训练的第二子模型生成第五样本图像；在具体实现时，将第三样本图像和第四样本图像输入至待训练的第二子模型，通过待训练的第二子模型利用第四样本图像，生成第三样本图像对应的图像元素调整后的第五样本图像。
(ii)确定第五样本图像与第四样本图像之间的损失函数。
(iii)基于损失函数对待训练的第二子模型进行收敛，直至损失函数收敛至预设值时确定满足预设条件并停止训练。
第四步，将停止训练时得到的第二子模型作为训练好的第二子模型。
通过上述方式训练好的第二子模型，能够在整体与局部的美化效果方面、图像风格的转换效果方面，对输入的用户图像进行较好处理，以生成满足用户美化需求的图像，有效提升了图像美化效果和用户体验。
在根据以上实施例得到第一样本图像，以及利用包括第一子模型和第二子模型的图像处理模型生成第二样本图像之后，可基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练图像美化模型，本实施例提供如下一种图像美化模型的训练方法，包括：
首先将第一样本图像和第二样本图像确定为训练样本对。本实施例中的第二样本图像，是基于第一样本图像和目标图像得到的；从而，在实际应用中，利用不同的第一样本图像和不同的目标图像便能够得到大量不同的第二样本图像，第二样本图像在图像风格特征和人脸局部的部位上具有丰富多样的美化效果。相应地，由不同的多组第一样本图像和第二样本图像，能够构造美化效果丰富多样的大量训练样本对。
然后基于训练样本对对图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对用户图像执行美化操作；其中，美化操作包括：目标图像的图像风格特征和/或目标部位的调整。
在本实施例中，由于训练图像美化模型所采用的训练样本对，仅需基于少量的目标图像和任意第一样本图像即可生成，因此，训练样本对易于更新迭代，相应训练出的图像美化模型迭代更新速度较快，能够快速响应用户新的图像美化需求。在实际应用中，可以在服务器中训练图像美化模型，然后将训练好的图像美化模型应用于移动终端，也即将图像美化模型下发至手机、电脑等终端中，以供终端调用并对待美化的用户图像进行美化操作。
图4为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，该装置用于实现图像处理方法。该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中，例如可以应用于各种屏下摄像产品中，诸如手机、电脑和摄像机等。如图4所示，该装置包括：
图像获取模块402，用于获取用户图像；
图像生成模块404，用于采用图像美化模型对用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；
其中，图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
在一些实施例中，上述图像处理装置还包括图像处理模块，其用于：
获取第一样本图像和目标图像；利用图像处理模型生成第一样本图像对应的第二样本图像；其中，图像处理模型包括第一子模型和第二子模型，且第一子模型用于进行图像整体美化，第二子模型用于基于目标图像进行图像元素的调整。
在一些实施例中，上述图像处理装置还包括图像美化模型的训练模块，其用于：
将第一样本图像和第二样本图像确定为训练样本对；
基于训练样本对对图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对用户图像执行美化操作；其中，美化操作包括：目标图像的图像风格特征和/或目标部位的调整。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
利用第一子模型对第一样本图像进行整体美化，得到待编辑图像；
利用第二子模型，基于目标图像对待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
将目标图像和待编辑图像输入至第二子模型；
通过第二子模型基于目标图像，对待编辑图像的图像风格进行转换，得到第二样本图像；其中，第二样本图像同时包括待编辑图像的风格特征和目标图像的图像风格特征。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
基于目标图像得到第一分割图像；基于待编辑图像得到第二分割图像；将第一分割图像、第二分割图像、目标图像和待编辑图像输入至第二子模型得到第二样本图像。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
对目标图像进行人脸分割，得到初始分割图像；按照初始分割图像上的分割部位，对初始分割图像添加不同的标识，得到具有不同标识的多张第一分割图像；其中，标识用于表示第一分割图像上作为美化目标的部位；
对待编辑图像进行人脸分割，得到第二分割图像；
利用第二子模型，将第二分割图像的目标部位与第一分割图像中标识所表示的第一部位进行处理，得到第二样本图像；其中，目标部位与第一部位为人脸的相同部位。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
根据第一分割图像的标识，确定第一分割图像上作为美化目标的第一部位；
在第二分割图像上确定与第一部位相同的第二部位，并确定第二部位为待编辑图像的目标部位。
在一些实施例中，上述图像处理模块具体用于：
获取第一图像集合和第二图像集合；其中，第一图像集合中包括未美化的图像，第二图像集合中包括已美化的图像，且第二图像集合中的图像数量少于第一图像集合中的图像数量；
从第一图像集合中获取任意一张未美化的图像，作为第一样本图像；
从第二图像集合中获取任意一张已美化的图像，作为目标图像；其中，目标图像作为第一样本图像的美化目标。
在一些实施例中，上述图像处理装置还包括第二子模型的训练模块，其用于：
利用第一子模型生成与第一图像集合中未美化的图像相对应的生成图像，并由各个生成图像确定第三图像集合；
将第三图像集合中的图像与第二图像集合中已美化的图像进行任意组合，得到不同的多个图像组合；其中，在图像组合中，属于第三图像集合的图像为第三样本图像，属于第二图像集合的图像为第四样本图像；
利用不同的图像组合重复如下训练操作，直至满足预设条件时停止：
将图像组合输入至待训练的第二子模型生成第五样本图像；
确定第五样本图像与第四样本图像之间的损失函数；
基于损失函数对待训练的第二子模型进行收敛，直至损失函数收敛至预设值时确定满足预设条件并停止训练；
将停止训练时得到的第二子模型作为训练好的第二子模型。
本公开实施例所提供的图像处理装置可执行本发明任意实施例所提供的图像处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图5为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图5所示，电子设备500包括一个或多个处理器501和用于存储所述处理器501可执行指令的存储器502。
处理器501，用于从所述存储器502中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述实施例中的图像处理方法。处理器501可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备500中的其他组件以执行期望的功能。
存储器502可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器501可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本公开的实施例的图像处理方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中，电子设备500还可以包括：输入装置503和输出装置504，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
此外，该输入装置503还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置504可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置504可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，为了简化，图5中仅示出了该电子设备500中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备500还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本公开实施例所述图像处理方法。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本公开实施例所提供的图像处理方法。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开实施例中的方法。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (14)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取用户图像；
采用图像美化模型对所述用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；
其中，所述图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；所述第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；所述图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整，包括：
获取第一样本图像和目标图像；
利用图像处理模型生成所述第一样本图像对应的第二样本图像；其中，所述图像处理模型包括第一子模型和第二子模型，且所述第一子模型用于进行图像整体美化，所述第二子模型用于基于所述目标图像进行图像元素的调整。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像美化模型的训练过程包括：
将所述第一样本图像和所述第二样本图像确定为所述训练样本对；
基于所述训练样本对对所述图像美化模型进行训练，以使训练好的图像美化模型对所述用户图像执行所述美化操作；其中，所述美化操作包括：目标图像的图像风格特征和/或目标部位的调整。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用图像处理模型生成所述第一样本图像对应的第二样本图像，包括：
利用所述第一子模型对所述第一样本图像进行整体美化，得到待编辑图像；
利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像，包括：
将所述目标图像和所述待编辑图像输入至所述第二子模型；
通过所述第二子模型基于所述目标图像，对所述待编辑图像的图像风格进行转换，得到第二样本图像；其中，所述第二样本图像同时包括所述待编辑图像的风格特征和所述目标图像的图像风格特征。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述目标图像得到第一分割图像；
基于待编辑图像得到第二分割图像；
将所述第一分割图像、第二分割图像、所述目标图像和所述待编辑图像输入至第二子模型得到第二样本图像。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述第二子模型，基于所述目标图像对所述待编辑图像的图像元素进行调整，得到第二样本图像，包括：
对所述目标图像进行人脸分割，得到初始分割图像；按照所述初始分割图像上的分割部位，对所述初始分割图像添加不同的标识，得到具有不同标识的多张第一分割图像；其中，所述标识用于表示所述第一分割图像上作为美化目标的部位；
对所述待编辑图像进行人脸分割，得到第二分割图像；
利用所述第二子模型，将所述第二分割图像的目标部位与所述第一分割图像中标识所表示的第一部位进行处理，得到第二样本图像；其中，所述目标部位与所述第一部位为人脸的相同部位。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一分割图像的标识，确定所述第一分割图像上作为美化目标的第一部位；
在所述第二分割图像上确定与所述第一部位相同的第二部位，并确定所述第二部位为所述待编辑图像的目标部位。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一样本图像和目标图像，包括：
获取第一图像集合和第二图像集合；其中，所述第一图像集合中包括未美化的图像，所述第二图像集合中包括已美化的图像，且所述第二图像集合中的图像数量少于所述第一图像集合中的图像数量；
从所述第一图像集合中获取任意一张未美化的图像，作为第一样本图像；
从所述第二图像集合中获取任意一张已美化的图像，作为目标图像；其中，所述目标图像作为所述第一样本图像的美化目标。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用所述第一子模型生成与所述第一图像集合中未美化的图像相对应的生成图像，并由各个所述生成图像确定第三图像集合；
将所述第三图像集合中的图像与所述第二图像集合中已美化的图像进行任意组合，得到不同的多个图像组合；其中，在所述图像组合中，属于所述第三图像集合的图像为第三样本图像，属于所述第二图像集合的图像为第四样本图像；
利用不同的图像组合重复如下训练操作，直至满足预设条件时停止：
将所述图像组合输入至待训练的第二子模型生成第五样本图像；
确定所述第五样本图像与所述第四样本图像之间的损失函数；
基于所述损失函数对所述待训练的第二子模型进行收敛，直至所述损失函数收敛至预设值时确定满足预设条件并停止训练；
将停止训练时得到的第二子模型作为训练好的第二子模型。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像美化模型应用于移动终端。
12.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取用户图像；
图像生成模块，用于采用图像美化模型对所述用户图像执行美化操作，得到美化后用户图像；
其中，所述图像美化模型是基于第一样本图像和第二样本图像确定的训练样本对训练得到的；所述第二样本图像是基于目标图像通过图像处理模型对所述第一样本图像进行整体美化和图像元素的调整后得到的图像；所述图像元素为目标图像的图像风格特征和/或目标部位。
13.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1-11中任一所述的图像处理方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-11中任一所述的图像处理方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110500411.7A CN113222841A (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
| PCT/CN2022/091122 WO2022237633A1 (zh) | 2021-05-08 | 2022-05-06 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110500411.7A CN113222841A (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113222841A true CN113222841A (zh) | 2021-08-06 |
Family
ID=77093864
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110500411.7A Pending CN113222841A (zh) | 2021-05-08 | 2021-05-08 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113222841A (zh) |
| WO (1) | WO2022237633A1 (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113822245A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 杭州魔点科技有限公司 | 人脸识别方法、电子设备和介质 |
| WO2022237633A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107610042A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-01-19 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像美化方法及移动终端 |
| CN107995428A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-04 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及存储介质和移动终端 |
| CN111127378A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10565757B2 (en) * | 2017-06-09 | 2020-02-18 | Adobe Inc. | Multimodal style-transfer network for applying style features from multi-resolution style exemplars to input images |
| CN109410131B (zh) * | 2018-09-28 | 2020-08-04 | 杭州格像科技有限公司 | 基于条件生成对抗神经网络的人脸美颜方法及系统 |
| CN110070484A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-07-30 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像处理、图像美化方法、装置和存储介质 |
| CN110516545A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-29 | 北京迈格威科技有限公司 | 模型训练、图像处理方法和设备、图像处理器及介质 |
| CN111292262B (zh) * | 2020-01-19 | 2023-10-13 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质 |
| CN111275650B (zh) * | 2020-02-25 | 2023-10-17 | 抖音视界有限公司 | 美颜处理方法及装置 |
| CN112686820A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-20 | 北京旷视科技有限公司 | 虚拟美妆方法、装置和电子设备 |
| CN113222841A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-08-06 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
-
2021
- 2021-05-08 CN CN202110500411.7A patent/CN113222841A/zh active Pending
-
2022
- 2022-05-06 WO PCT/CN2022/091122 patent/WO2022237633A1/zh active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107610042A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-01-19 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像美化方法及移动终端 |
| CN107995428A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-04 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及存储介质和移动终端 |
| CN111127378A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022237633A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 |
| CN113822245A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 杭州魔点科技有限公司 | 人脸识别方法、电子设备和介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2022237633A1 (zh) | 2022-11-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102416558B1 (ko) | 영상 데이터 처리 방법, 장치 및 판독 가능 저장 매체 | |
| WO2020150686A1 (en) | Systems and methods for face reenactment | |
| KR102491773B1 (ko) | 이미지 변형 제어 방법, 장치 및 하드웨어 장치 | |
| CN113362263B (zh) | 变换虚拟偶像的形象的方法、设备、介质及程序产品 | |
| WO2022237633A1 (zh) | 一种图像处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN113228163A (zh) | 基于文本和音频的实时面部再现 | |
| CN112560622B (zh) | 虚拟对象动作控制方法、装置及电子设备 | |
| US20240046538A1 (en) | Method for generating face shape adjustment image, model training method, apparatus and device | |
| CN113886641A (zh) | 数字人生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN112102157A (zh) | 视频换脸方法、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN112330534A (zh) | 动物脸风格图像生成方法、模型训练方法、装置和设备 | |
| CN113903067A (zh) | 虚拟对象视频的生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN114359517A (zh) | 虚拟形象生成方法、虚拟形象生成系统和计算设备 | |
| CN114449313B (zh) | 视频的音画面播放速率调整方法及装置 | |
| CN113948105A (zh) | 基于语音的图像生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN114758636A (zh) | 一种舞曲生成方法、装置、终端和可读存储介质 | |
| JP2023545052A (ja) | 画像処理モデルの訓練方法及び装置、画像処理方法及び装置、電子機器並びにコンピュータプログラム | |
| US20240022685A1 (en) | Method for generating on-the-beat video and electronic device | |
| CN109961152B (zh) | 虚拟偶像的个性化互动方法、系统、终端设备及存储介质 | |
| CN114630190A (zh) | 关节姿态参数的确定方法、模型训练方法及装置 | |
| CN115423936A (zh) | Ai虚拟人物和影像处理方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN113987142A (zh) | 与虚拟人偶的语音智能交互方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113901267A (zh) | 动作视频的生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN109543557B (zh) | 视频帧的处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN112449249A (zh) | 视频流处理方法及装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |