CN116998816A - 妆容处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种妆容处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像领域中的3D视觉。具体实现方案为：获取目标人脸，并确定妆容数据；根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，所述目标载体用于承载所述妆容数据对应的载体成分；为所述目标人脸配置所述目标载体，并通过所述载体成分对所述目标人脸进行妆容处理。本公开提供的妆容处理方法为用户提供了一种适配于用户人脸的妆容处理方案。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像领域中的3D视觉。
背景技术
随着科技的发展及生活质量的提高，越来越多的人开始了自己对于时尚、颜值的追求，更重视护肤、着妆来取悦自己，为生活增添一抹色彩。也因此，着妆及卸妆成为了人们日常生活中不可或缺的环节。
此外，随着人工智能的发展，通过人工智能进行载体配置的技术也越发成熟，该技术也被逐渐应用于着妆或卸妆等生活场景。
发明内容
本公开提供了一种妆容处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
根据本公开的一方面，提供了一种妆容处理方法，包括：
获取目标人脸，并确定妆容数据；根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，所述目标载体用于承载所述妆容数据对应的载体成分；为所述目标人脸配置所述目标载体，并通过所述载体成分对所述目标人脸进行妆容处理。
根据本公开的另一方面，提供了一种妆容处理装置，包括：
获取模块，用于获取目标人脸；确定模块，用于确定妆容数据；生成模块，用于根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，所述目标载体用于承载所述妆容数据对应的载体成分；处理模块，用于为所述目标人脸配置所述目标载体，并通过所述载体成分对所述目标人脸进行妆容处理。
根据本公开的另一方面，提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。
根据本公开的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的方法。
根据本公开的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的方法。
本公开提供的妆容处理方法为用户提供了一种适配于用户人脸的妆容处理方案。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种妆容处理方法的流程图；
图2是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体的方法流程图；
图3是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图；
图4是根据本公开一示例性实施方式中示出的另一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图；
图5是根据本公开一示例性实施方式中示出的又一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图；
图6是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种对目标人脸进行卸妆处理的方法流程图；
图7是根据本公开一示例性实施方式中示出的另一种对目标人脸进行卸妆处理的方法流程图；
图8是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种妆容处理装置的框图；
图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
随着科技的发展及生活质量的提高，越来越多的人开始了自己对于时尚、颜值的追求，更重视护肤、着妆来取悦自己，为生活增添一抹色彩。也因此，着妆及卸妆成为了人们日常生活中不可或缺的环节。
此外，随着人工智能的发展，通过人工智能(Artificial Intelligence，AI)进行载体配置的技术也越发成熟，该技术也被逐渐应用于着妆或卸妆等生活场景。
相关技术中，针对着妆场景，用户难以获知适合自己的妆容，且由于用户着妆技术有限，因此用户难以实现为自己配置符合审美的优质妆容。此外，针对卸妆场景，用户卸妆依赖手动，操作成本高，且难以获知是否卸妆彻底，难以满足用户的日常需求。
鉴于此，本公开提供了一种妆容处理方法，该方法可以获取目标人脸以及确定妆容数据，并通过所获取的目标人脸以及所确定的妆容数据，生成可以对目标人脸进行妆容处理的目标载体，为用户提供了一种适配于用户人脸的妆容处理方式。
作为一示例性实施方式，图1是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种妆容处理方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤S101至步骤S103。
在步骤S101中，获取目标人脸，并确定妆容数据。
其中，目标人脸可以理解为待进行妆容处理的人脸。
在步骤S102中，根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体。
在步骤S103中，为目标人脸配置目标载体，并通过载体成分对目标人脸进行妆容处理。
示例的，可以通过集成有图像采集功能、图像数据处理功能以及载体配置功能的一体机，完成目标人脸的获取以及目标载体的生成。例如，通过集成有图像采集功能、图像数据处理功能以及载体生成功能的一体机，采集目标人脸，并通过对目标人脸的分析生成目标载体。当然，也可以通过不同设备之间的功能配合，完成目标人脸的获取以及载体的生成。例如，可以通过例如手机、笔记本电脑或智能手表等具备图像采集功能及图像数据处理功能的终端设备采集目标人脸，并通过对目标人脸的分析得到目标人脸的分析结果。进一步的，可以通过终端设备将目标人脸的分析结果传输至用于进行载体生成的设备，用以生成目标载体。
其中，目标载体可以是设备配置的产物，也可以是设备本身。例如，目标载体可以是通过三维(three dimensional，3D)打印方式得到的3D模具。通过3D模具与目标人脸之间的紧密贴合，实现载体成分的转移(将目标载体所承载的载体成分转移至目标人脸)，进而实现对目标人脸的妆容处理。又例如，目标载体也可以是能够进行妆容处理的设备。作为目标载体的设备，可以将妆容数据对应的载体成分喷涂于目标人脸，并以此完成对目标人脸的妆容处理。当然，可以理解的是，上述仅为目标载体的示例性实现方式，本公开涉及的目标载体并不限于此。
上述实施例中，还可以通过其他方式完成目标人脸的获取以及目标载体的生成，本公开对此不做具体限定。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以通过生成的目标载体实现对目标人脸的妆容处理。其中，根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体，例如可以是通过如下方式生实现的。
图2是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体的方法流程图，如图2所示，包括以下步骤S201和步骤S202。
在步骤S201中，确定匹配目标人脸的载体构型，并按照载体构型进行载体配置，得到初始载体。
本公开实施例中，可以通过对目标人脸分析，得到目标人脸的脸部构型，进而通过脸部构型得到匹配目标人脸的载体构型。
在步骤S202中，为初始载体配置妆容数据对应的载体成分，得到目标载体。
本公开实施例中，目标载体的载体构型与目标人脸的脸部构型相匹配，目标载体与目标人脸之间可以实现紧密贴合，该方法有利于通过目标载体对目标人脸进行较为细致的调节及处理。
一示例中，可以按照载体构型调节载体成分的配置区域。例如，可以按照载体构型的尺寸调整载体成分的配置尺寸，和/或按照载体构型的形状调整载体成分的配置形状。当然，也可以根据实际使用需求，选择不对载体成分的配置区域进行调整，本公开对此不做限制。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以用于着妆场景下对目标人脸的着妆，也可以用于卸妆场景下对目标人脸带妆妆容的卸妆。其中，着妆场景与卸妆场景的区分，例如可以是通过如下方式实现的。
方式一：对目标人脸进行妆容检测，并根据妆容检测结果区分着妆场景与卸妆场景。例如，可以在确定目标人脸中存在妆容成分时，确定当前场景为卸妆场景。又例如，可以在确定目标人脸中不存在妆容成分时，确定当前场景为着妆场景。
方式二：根据用户的操作区分着妆场景与卸妆场景。例如，若用户操作了卸妆场景对应的虚拟控件或物理按键(例如可以是用户通过操作触发了妆容成分扫描)，则可以确定当前场景为卸妆场景。
方式三：根据目标人脸的妆容检测结果以及用户的操作，区分着妆场景与卸妆场景。例如，针对妆容检测结果为“目标人脸中同时存在带妆区域及未带妆区域”的情况，目标人脸对应的用户可能需要对目标人脸进行卸妆，也可能需要对目标人脸进行补妆。该情况下，可以为用户同时提供着妆场景及卸妆场景的操作选项。进一步的，根据用户触控的操作选项，即可实现对着妆场景及卸妆场景的判别。
本公开如下分别针对着妆场景及卸妆场景进行示例性说明。
示例的，针对着妆场景，可以在预配置的妆容数据中确定用于对目标人脸进行着妆处理的妆容数据，进而根据所确定的妆容数据生成目标载体。本公开以下为便于描述，将用于对目标人脸进行着妆处理的妆容数据称为第一妆容数据。
图3是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图，如图3所示，包括以下步骤S301至步骤S303。
在步骤S301中，获取目标人脸，并在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据。
在步骤S302中，根据目标人脸以及第一妆容数据，生成目标载体。
在步骤S303中，为目标人脸配置目标载体，并通过载体成分对目标人脸进行着妆处理。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以在着妆场景下实现对目标人脸的着妆。其中，所确定的第一妆容数据可以理解为待配置于目标人脸的妆容。在此基础上，第一妆容数据对应的载体成分例如可以是口红、粉底、腮红和/或修容粉等能够进行妆容配置的着妆产品，通过承载有着妆产品的目标载体，可以实现为未带妆的目标人脸配置相应的妆容，或实现为未带全妆的目标人脸进行补妆。
本公开实施例中，第一妆容数据可以理解为适配于目标人脸且符合审美需求的妆容。一实施方式中，第一妆容数据可以是通过对目标人脸的人脸数据分析得到的。
图4是根据本公开一示例性实施方式中示出的另一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图，如图4所示，本公开实施例中的步骤S403和步骤S404与图3中的步骤S302和步骤S303的执行方法相似，在此不做赘述。
在步骤S401中，获取目标人脸，并对目标人脸进行特征归类，得到目标人脸所属的目标人脸类别。
本公开实施例中，可以对目标人脸进行人脸识别，得到目标人脸的特征数据。进一步的，可以通过预配置的分类模型，对目标人脸的特征数据进行特征归类，得到目标人脸所属的目标人脸类别。
在步骤S402中，基于人脸类别与妆容数据之间的对应关系，在预配置的妆容数据中确定匹配目标人脸类别的第一妆容数据。
示例的，可以按照不同类别的人脸，对不同妆容数据进行归类，并以此构建人脸类别与妆容数据之间的对应关系。在此基础上，与每一人脸类别相对应的妆容数据，可以理解为适配于对该人脸类别且符合审美的通用模板。并且，可以理解的是，妆容数据例如可以包括眼妆模板和/或唇妆模板等用于对目标人脸的部分区域或全部区域进行着妆的模板。
本公开实施例中，可以预先配置用于存储多个不同妆容数据以及人脸类别与妆容数据之间的对应关系的妆容数据库。示例的，可以通过网络爬虫等数据获取工具进行网页数据采集，得到非结构化和/或半结构化的数据(示例的，所采集的数据包括人脸数据以及妆容数据)，进而通过对所采集的妆容数据进行归类处理，得到人脸类别与妆容数据之间的对应关系。在此基础上，可以通过在妆容数据库中查找对应关系的方式，确定匹配目标人脸类别的目标妆容数据。
此外，上述实施例中，人脸类别与妆容数据之间的对应关系可以为一一对应的关系，但并不仅限于此。例如，还可以是多个人脸类别对应一个妆容数据，又或是一个人脸类别对应多个妆容数据。其中，针对一个人脸类别对应多个妆容数据的情况，用户可以在目标人脸类别所对应的多个妆容数据中进行选取操作，并将所选取的妆容数据确定为第一妆容数据，以使用户可以根据自身喜好进行相应妆容的选取。
本公开实施例中，目标人脸类别用于表征目标人脸的类别属性，例如可以包括性别、年龄以及面部构型之一或组合。其中，面部构型例如可以包括眼形、鼻形、脸形以及唇形之一或组合。通过匹配目标人脸类型的目标妆容数据，确定目标妆容的方式，可以实现配置符合不同性别、不同年龄和/或不同面部构型的妆容，可以保证所配置的妆容贴合实际审美需求，为用户提供了一种贴合用户需求的妆容推荐方案。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以通过对目标人脸的分析，实现自适应妆容推荐，该方法可以减小用户试妆的困扰，满足用户的实际使用需求。
另一实施方式中，可以将用户预配置的妆容数据确定为第一妆容数据。
图5是根据本公开一示例性实施方式中示出的又一种对目标人脸进行着妆处理的方法流程图，如图5所示，本公开实施例中的步骤S502和步骤S503与图3中的步骤S302和步骤S303的执行方法相似，在此不做赘述。
在步骤S501中，获取目标人脸，并将目标人脸对应的目标用户预配置的妆容数据确定为第一妆容数据。
其中，目标用户预配置的妆容数据，例如可以是用户对妆容数据库中存储的妆容数据进行修改后得到的。又例如，还可以是扫描目标用户上传的照片，或扫描目标人脸，并通过妆容识别的方式得到用户预配置的妆容数据。此外，可以理解的是，上述仅为示例性实施方式，目标用户预配置妆容的方式实际并不限于此。
本公开实施例提供的妆容处理方法，将目标人脸对应的目标用户预配置的妆容数据确定为第一妆容数据的方式，可以使用户方便快捷地实现指定妆容的着妆。
如下以通过对目标人脸的分析确定第一妆容数据为例，对着妆场景的完整流程进行示例性说明。
示例的，可以对待进行着妆处理的目标人脸进行脸部特征识别，得到相应的特征数据。在此基础上，可以通过分类模型模仿瞳孔摄入像素(即，通过分类模型模仿人眼对脸部信息的分类方式)，对所得到的特征数据进行分类，以确定特征数据所属的目标人脸类别。进一步的，可以在妆容数据库中，根据人脸类别与妆容数据之间的对应关系，确定匹配目标人脸类别的第一妆容数据。基于此，可以根据目标人脸以及第一妆容数据生成目标载体，进而通过为目标人脸配置目标载体的方式对目标人脸进行着妆处理。由于第一妆容数据是通过对目标人脸的分析确定的，因此，为目标人脸配置的妆容具有较优的着妆效果，更加贴合用户的实际使用需求。
示例的，针对卸妆场景，可以通过对目标人脸进行妆容检测的方式，得到用于对目标人脸进行卸妆处理的妆容数据，进而根据所确定的妆容数据生成目标载体。本公开以下为便于描述，将用于对目标人脸进行卸妆处理的妆容数据称为第二妆容数据。
图6是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种对目标人脸进行卸妆处理的方法流程图，如图6所示，包括以下步骤S601至步骤S603。
在步骤S601中，获取目标人脸，并对目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据。
在步骤S602中，根据目标人脸以及第二妆容数据，生成目标载体。
在步骤S603中，为目标人脸配置目标载体，并通过载体成分对目标人脸进行卸妆处理。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以在卸妆场景下实现对目标人脸当前妆容的卸妆。其中，所确定的第二妆容数据例如可以是目标人脸当前妆容的妆容样式，当然，也可以是目标人脸当前妆容所包含的化学成分。示例的，第二妆容数据对应的载体成分例如可以是卸妆油、卸妆膏、卸妆乳和/或卸妆水等能够对目标人脸进行卸妆的卸妆产品，通过承载有卸妆产品的目标载体，可以实现对带妆人脸的卸妆。
一实施方式中，可以确定目标人脸的多个预设人脸区域的第二妆容数据，并根据不同预设人脸区域的第二妆容数据，对不同预设人脸区域进行载体成分的差异化配置。
图7是根据本公开一示例性实施方式中示出的另一种对目标人脸进行卸妆处理的方法流程图，如图7所示，本公开实施例中的步骤S703与图6中的步骤S603的执行方法相似，在此不做赘述。
在步骤S701中，获取目标人脸，确定目标人脸对应的多个预设人脸区域，并对多个预设人脸区域分别进行妆容检测，得到多个预设人脸区域各自对应的第二妆容数据。
在步骤S702中，分别确定匹配多个预设人脸区域的多个载体区域，并对多个载体区域分别配置匹配各自区域第二妆容数据的第二载体成分，得到目标载体。
本公开实施例中，预设人脸区域可以是根据目标人脸的五官分布划分的，例如可以包括眼部区域、脸部区域和/或唇部区域等。当然，预设人脸区域还可以是根据目标人脸的妆容成分划分的。例如，根据经验将目标人脸中包含相同妆容成分的区域划分为同一预设人脸区域。
如下以预设人脸区域包括K1和K2，以及载体区域包括K1`和K2`为例，对目标载体的配置方式进行示例性说明。例如，针对预设人脸区域K1，若预设人脸区域K1的妆容成分为A1，则可以为匹配预设人脸区域K1的载体区域K1`配置匹配妆容成分A1的载体成分B1。而针对预设人脸区域K2，若预设人脸区域K2的妆容成分为A2，则可以为匹配预设人脸区域K2的载体区域K2`配置匹配妆容成分A2的载体成分B2。在通过上述方式完成载体区域K1`和载体区域K2`的配置后，可以得到配置完成的目标载体。
本公开实施例中，对多个载体区域分别配置匹配各自第二妆容数据的载体成分，所得到的目标载体可以满足对各个预设人脸区域的卸妆需求，从而达到较优的卸妆效果。
此外，由于第二妆容数据可以包括目标人脸各个预设人脸区域的妆容成分含量(示例的，妆容成分含量可以理解为妆容所包含的化学成分含量)。因此，一实施方式中，可以按照各个预设人脸区域的妆容成分含量，调整各个载体区域的载体成分配置量，以使为不同预设人脸区域配置的与妆容成分含量相匹配的载体成分。例如，针对预设人脸区域K3，可以在预设人脸区域K3的妆容成分含量为C1时，为匹配预设人脸区域K3的载体区域K3`配置用量为D1的载体成分，以及在预设人脸区域K3的妆容成分含量为C2时，为匹配预设人脸区域K3的载体区域K3`配置用量为D2的载体成分。其中，C1大于C2，且D1大于D2。上述实施例中，通过调节载体成分用量的方式，可以在保证目标人脸卸妆完全的同时，节省载体成分的成本。
如下对卸妆场景的完整流程进行示例性说明。
示例的，可以对目标人脸的多个预设人脸区域分别进行妆容检测，得到各个预设人脸区域各自对应的第二妆容数据。在此基础上，可以针对各个预设人脸区域各自匹配的载体区域，分别通过各个预设人脸区域的第二妆容数据，确定各个预设人脸区域的第二妆容数据所匹配的载体成分，并按照各个预设人脸区域的第二妆容数据所匹配的载体成分，对各个预设人脸区域的所匹配的载体区域进行载体成分配置。基于此，可以得到各个载体区域分别配置有相同或不同载体成分的目标载体。进一步的，将目标载体配置于目标人脸，可以通过分别适配于各个人脸区域的各个载体成分，实现对目标人脸的卸妆，该方法具有较优的卸妆效果。且由于本公开可以通过妆容成分含量调节载体成分用量，因此，可以减小目标人脸卸妆后仍存在妆容成分残留的可能性，且保证载体成分的用量足够少，保证卸妆效果的同时，可以减小载体成分的使用成本。
本公开实施例提供的妆容处理方法，可以实现对目标人脸的着妆或卸妆。针对着妆场景，可以对目标人脸进行分类，并在预建的妆容数据库中查找匹配目标人脸类别的妆容数据，以此实现为用户推荐适配于用户人脸的妆容，并实现对用户人脸的着妆。针对卸妆场景，可以通过对目标人脸的妆容检测，确定目标人脸的妆容成分，以此生成能够对目标人脸进行卸妆的目标载体，满足用户针对卸妆场景的实际需求。此外，由于本公开还可以根据目标人脸的人脸构型，调整目标载体的载体构型，因此，所生成的目标载体可以与目标人脸紧密贴合，进而以较高的精度实现对目标人脸的卸妆或化妆。
基于相同的构思，本公开实施例还提供一种妆容处理装置。
可以理解的是，本公开实施例提供的妆容处理装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。
作为一示例性实施方式，图8是根据本公开一示例性实施方式中示出的一种妆容处理装置800的框图。参阅图8所示，该装置800包括获取模块801、确定模块802、生成模块803和处理模块804。
获取模块801，用于获取目标人脸。确定模块802，用于确定妆容数据。生成模块803，用于根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体，目标载体用于承载妆容数据对应的载体成分。处理模块804，用于为目标人脸配置目标载体，并通过载体成分对目标人脸进行妆容处理。
一种实施方式中，确定模块802采用如下方式确定妆容数据：在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据，第一妆容数据用于对目标人脸进行着妆处理。
一种实施方式中，确定模块802采用如下方式在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据：对目标人脸进行特征归类，得到目标人脸所属的目标人脸类别。基于人脸类别与妆容数据之间的对应关系，在预配置的妆容数据中确定匹配目标人脸类别的第一妆容数据。
一种实施方式中，确定模块802采用如下方式在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据：将目标人脸对应的目标用户预配置的妆容数据确定为第一妆容数据。
一种实施方式中，确定模块802采用如下方式确定妆容数据：对目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据，第二妆容数据用于对目标人脸进行卸妆处理。
一种实施方式中，确定模块802采用如下方式对目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据：确定目标人脸对应的多个预设人脸区域，并对多个预设人脸区域分别进行妆容检测，得到多个预设人脸区域各自对应的第二妆容数据。生成模块803采用如下方式根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体：分别确定匹配多个预设人脸区域的多个载体区域，并对多个载体区域分别配置匹配各自区域第二妆容数据的第二载体成分，得到目标载体。
一种实施方式中，生成模块803采用如下方式根据目标人脸以及妆容数据，生成目标载体：确定匹配目标人脸的载体构型，并按照载体构型进行载体配置，得到初始载体。为初始载体配置妆容数据对应的载体成分，得到目标载体。
关于本公开上述涉及的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图9示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备900的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图9所示，设备900包括计算单元901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的计算机程序或者从存储单元908加载到随机访问存储器(RAM)903中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。计算单元901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
设备900中的多个部件连接至I/O接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元901可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元901的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如妆容处理方法。例如，在一些实施例中，妆容处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到RAM 903并由计算单元901执行时，可以执行上文描述的妆容处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行妆容处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (17)
1.一种妆容处理方法，包括：
获取目标人脸，并确定妆容数据；
根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，所述目标载体用于承载所述妆容数据对应的载体成分；
为所述目标人脸配置所述目标载体，并通过所述载体成分对所述目标人脸进行妆容处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定妆容数据，包括：
在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据，所述第一妆容数据用于对所述目标人脸进行着妆处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据，包括：
对所述目标人脸进行特征归类，得到所述目标人脸所属的目标人脸类别；
基于人脸类别与妆容数据之间的对应关系，在预配置的妆容数据中确定匹配所述目标人脸类别的第一妆容数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据，包括：
将所述目标人脸对应的目标用户预配置的妆容数据确定为所述第一妆容数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定妆容数据，包括：
对所述目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据，所述第二妆容数据用于对所述目标人脸进行卸妆处理。
6.基于权利要求5所述的方法，其中，所述对所述目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据，包括：
确定所述目标人脸对应的多个预设人脸区域，并对所述多个预设人脸区域分别进行妆容检测，得到所述多个预设人脸区域各自对应的第二妆容数据；
所述根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，包括：
分别确定匹配所述多个预设人脸区域的多个载体区域，并对所述多个载体区域分别配置匹配各自区域第二妆容数据的第二载体成分，得到所述目标载体。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，包括：
确定匹配所述目标人脸的载体构型，并按照所述载体构型进行载体配置，得到初始载体；
为所述初始载体配置所述妆容数据对应的载体成分，得到所述目标载体。
8.一种妆容处理装置，包括：
获取模块，用于获取目标人脸；
确定模块，用于确定妆容数据；
生成模块，用于根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体，所述目标载体用于承载所述妆容数据对应的载体成分；
处理模块，用于为所述目标人脸配置所述目标载体，并通过所述载体成分对所述目标人脸进行妆容处理。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述确定模块采用如下方式确定妆容数据：
在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据，所述第一妆容数据用于对所述目标人脸进行着妆处理。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述确定模块采用如下方式在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据：
对所述目标人脸进行特征归类，得到所述目标人脸所属的目标人脸类别；
基于人脸类别与妆容数据之间的对应关系，在预配置的妆容数据中确定匹配所述目标人脸类别的第一妆容数据。
11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述确定模块采用如下方式在预配置的妆容数据中，确定第一妆容数据：
将所述目标人脸对应的目标用户预配置的妆容数据确定为所述第一妆容数据。
12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述确定模块采用如下方式确定妆容数据：
对所述目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据，所述第二妆容数据用于对所述目标人脸进行卸妆处理。
13.基于权利要求12所述的装置，其中，所述确定模块采用如下方式对所述目标人脸进行妆容检测，得到第二妆容数据：
确定所述目标人脸对应的多个预设人脸区域，并对所述多个预设人脸区域分别进行妆容检测，得到所述多个预设人脸区域各自对应的第二妆容数据；
所述生成模块采用如下方式根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体：
分别确定匹配所述多个预设人脸区域的多个载体区域，并对所述多个载体区域分别配置匹配各自区域第二妆容数据的第二载体成分，得到所述目标载体。
14.根据权利要求8至12中任一项所述的装置，其中，所述生成模块采用如下方式根据所述目标人脸以及所述妆容数据，生成目标载体：
确定匹配所述目标人脸的载体构型，并按照所述载体构型进行载体配置，得到初始载体；
为所述初始载体配置所述妆容数据对应的载体成分，得到所述目标载体。
15.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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| CN202210461840.2A CN116998816A (zh) | 2022-04-28 | 2022-04-28 | 妆容处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品 |
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|---|---|---|---|---|
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- 2022-04-28 CN CN202210461840.2A patent/CN116998816A/zh active Pending
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| CN117315165B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-03-12 | 成都白泽智汇科技有限公司 | 一种基于显示界面的化妆智能辅助显示方法 |
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