图像生成方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像生成方法、装置及存储介质。该方法包括输出第一待处理图像至N个目标用户，并得到第一平均反馈数据；基于第一设定参数生成N个第一加权参数，并生成N个第二待处理图像；将N个第二待处理图像分别输出至N个目标用户，并根据N个目标用户的第二反馈数据及N个第一加权参数计算得到第二设定参数；第二设定参数用于更新第一待处理图像，并更新第一平均反馈数据得到第二平均反馈数据；基于第一平均反馈数据及第二平均反馈数据确定目标设定参数并生成目标图像。可基于不同老师的形象生成加权平均图像，并与给用户授课的老师形象相结合得到最能带给用户学习积极性的形象，给用户带来更丰富的学习体验。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置及存储介质
本申请涉及虚拟人像
，特别的涉及一种图像生成方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着网络的愈发普及，越来越多的线上交互应用走进大家的视野并被大家所熟知，例如线上教育、线上视频、线上会议等。以线上教育为例，用户可在家中观看教师预先录制好的上课视频，按照视频中的讲解进行学习，一个老师的上课视频通常需要给多个用户观看并学习，老师的形象是固定的，而不同的用户喜欢不同的老师形象，比较受用户欢迎的老师形象更能激发用户的学习积极性，但是目前市场上没有针对不同用户的喜好提供个性化老师的选项。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种图像生成方法、装置及存储介质，可基于不同老师的形象生成加权平均图像，并与给用户授课的老师形象相结合得到最能带给用户学习积极性的形象，给用户带来更丰富的学习体验。第一方面，本申请实施例提供了一种图像生成方法，包括：输出第一待处理图像至N个目标用户，并基于N个目标用户的第一反馈数据得到第一平均反馈数据；第一待处理图像基于至少两个样本图像、第一设定参数和源图像生成；源图像为预先录制的图像，且源图像与至少两个样本图像不相同；基于第一设定参数通过高斯分布生成N个第一加权参数，并根据N个第一加权参数、源图像及至少两个样本图像生成N个第二待处理图像；将N个第二待处理图像分别输出至N个目标用户，并根据N个目标用户的第二反馈数据及N个第一加权参数计算得到第二设定参数；第二设定参数用于更新第一待处理图像，并更新第一平均反馈数据得到第二平均反馈数据；基于第一平均反馈数据及第二平均反馈数据确定目标设定参数，并基于目标设定参数、源图像及至少两个样本图像生成目标图像。在本申请实施例中，可先将播放给用户的源图像与样本图像、设定参数结合生成待处理图像，并再将待处理图像播放给用户获得用于反馈用户积极性的数据信息，通过比较不同待处理图像对应的数据信息确定目标图像，以给用户带来更丰富的学习体验。在第一方面的一种可选方案中，在基于第一平均反馈数据及第二平均反馈数据确定目标设定参数，并基于目标设定参数、源图像及至少两个样本图像生成目标图像之后还包括：输出目标图像至N个目标用户。在本申请实施例中，可将最终得到的目标图像播放给用户，提供给用户最能提升积极性的老师形象，给用户带来更丰富的学习体验。在第一方面的又一种可选方案中，在输出第一待处理图像至N个目标用户，并基于N个目标用户的第一反馈数据得到第一平均反馈数据之前，还包括：基于至少两个样本图像和第一设定参数生成第一加权平均图像；基于源图像及第一加权平均图像生成第一待处理图像。在本申请实施例中，可先通过样本图像与设定参数生成加权平均图像，并与播放给用户的源图像结合生成待处理图像，可使源图像结合样本图像中的老师的加权平均形象，给用户带来相较于源图像更能提高积极性的老师形象，提升用户的学习积极性。在第一方面的又一种可选方案中，至少两个样本图像为第一样本图像和第二样本图像；基于至少两个样本图像和第一设定参数生成第一加权平均图像具体为：提取第一样本图像的第一人脸特征点；提取第二样本图像的第二人脸特征点；基于第一人脸特征点、第二人脸特征点及第一设定参数加权平均得到平均人脸特征点；基于平均人脸特征点得到M个平均Delaunay三角区域；根据M个平均Delaunay三角区域建立空白图像；空白图像为黑色图像，且空白图像与第一样本图像、第二样本图像大小相同；基于空白图像、第一设定参数、第一样本图像及第二样本图像生成第一加权平均图像；其中，M为大于等于2的正整数。在本申请实施例中，可通过获取不同样本图像的人脸特征点计算得到平均Delaunay三角区域，并利用新建的空白图像生成加权平均图像，可将不同样本图像的老师形象加权平均在一个图像中，便于与源图像结合生成待处理图像，可给用户带来更多老师形象的选择性。在第一方面的又一种可选方案中，基于空白图像、第一设定参数、第一样本图像及第二样本图像生成第一加权平均图像具体为：基于第一人脸特征点计算得到M个第一Delaunay三角区域；基于第二人脸特征点计算得到M个第二Delaunay三角区域；通过仿射变换将M个第一Delaunay三角区域和M个所述第二Delaunay三角区域分别对应映射至空白图像的M个所述平均Delaunay三角区域；获取第一样本图像中各个像素点的像素值；获取第二样本图像中各个像素点的像素值；基于第一样本图像各个像素点的像素值、第二样本图像各个像素点的像素值及第一设定参数加权求和得到空白图像对应各个像素点的像素值。在本申请实施例中，具体的可通过仿射变换将不同样本图像的Delaunay三角区域映射在空白图像上以及通过对不同样本图像的各个像素值加权求和得到空白图像的像素值以生成加权平均图像，以使加权平均的老师形象更加形象，给用户带来更丰富的学习体验。在第一方面的又一种可选方案中，源图像包括至少两帧源子图像；基于源图像及第一加权平均图像生成第一待处理图像具体为：提取各个源子图像的人脸特征点；基于人脸特征点将各个源子图像的表情特征分别与第一加权平均图像融合得到各个第一待处理子图像；根据各个第一待处理子图像生成第一待处理图像；将源图像的音频信息叠加至第一待处理图像中。在本申请实施例中，可通过将源图像的表情特征与加权平均图像融合生成待处理图像，并将音频信息叠加在该待处理图像中得到用于播放给用户的图像，以给用户带来比源图像的老师形象更丰富的加权平均形象。在第一方面的又一种可选方案中，第一待处理子图像与源图像大小相同。在本申请实施例中，可使融合生成的待处理图像与源图像大小相同，在维持用户正常的观看体验同时给用户带来更丰富的老师形象。在第一方面的又一种可选方案中，第一设定参数的取值设置在0至1之间。在本申请实施例中，可通过具体细化设定参数的取值区间，以使生成的待处理图像中的老师形象更加丰富，给用户带来更好的观看体验以及提升用户的学习积极性。在第一方面的又一种可选方案中，基于第一平均反馈数据及第二平均反馈数据确定目标设定参数具体为：根据第一平均反馈数据及第二平均反馈数据的大小确定目标设定参数。在本申请实施例中，可通过比较不同平均反馈数据的大小来确定目标设定参数，进一步来确定播放给用户的更具学习积极性的目标图像，实现给用户更好的观看体验以及更丰富的学习体验。在第一方面的又一种可选方案中，根据第一平均反馈数据及第二平均反馈数据的大小确定目标设定参数具体为：若第一平均反馈数据低于第二平均反馈数据，确定第二设定参数为目标设定参数；或若第一平均反馈数据高于第二平均反馈数据，确定第一设定参数为目标设定参数；或若第一平均反馈数据等于第二平均反馈数据，确定第一设定参数或第二设定参数为目标设定参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：/n输出第一待处理图像至N个目标用户，并基于N个所述目标用户的第一反馈数据得到第一平均反馈数据；所述第一待处理图像基于至少两个样本图像、第一设定参数和源图像生成；所述源图像为预先录制的图像，且所述源图像与至少两个所述样本图像不相同；/n基于所述第一设定参数通过高斯分布生成N个第一加权参数，并根据N个所述第一加权参数、所述源图像及至少两个所述样本图像生成N个第二待处理图像；/n将N个所述第二待处理图像分别输出至N个所述目标用户，并根据N个所述目标用户的第二反馈数据及N个所述第一加权参数计算得到第二设定参数；所述第二设定参数用于更新所述第一待处理图像，并更新所述第一平均反馈数据得到第二平均反馈数据；/n基于所述第一平均反馈数据及所述第二平均反馈数据确定目标设定参数，并基于所述目标设定参数、所述源图像及至少两个所述样本图像生成目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
输出第一待处理图像至N个目标用户，并基于N个所述目标用户的第一反馈数据得到第一平均反馈数据；所述第一待处理图像基于至少两个样本图像、第一设定参数和源图像生成；所述源图像为预先录制的图像，且所述源图像与至少两个所述样本图像不相同；
基于所述第一设定参数通过高斯分布生成N个第一加权参数，并根据N个所述第一加权参数、所述源图像及至少两个所述样本图像生成N个第二待处理图像；
将N个所述第二待处理图像分别输出至N个所述目标用户，并根据N个所述目标用户的第二反馈数据及N个所述第一加权参数计算得到第二设定参数；所述第二设定参数用于更新所述第一待处理图像，并更新所述第一平均反馈数据得到第二平均反馈数据；
基于所述第一平均反馈数据及所述第二平均反馈数据确定目标设定参数，并基于所述目标设定参数、所述源图像及至少两个所述样本图像生成目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一平均反馈数据及所述第二平均反馈数据确定目标设定参数，并基于所述目标设定参数、所述源图像及至少两个所述样本图像生成目标图像之后还包括：
输出所述目标图像至N个所述目标用户。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输出第一待处理图像至N个目标用户，并基于N个所述目标用户的第一反馈数据得到第一平均反馈数据之前，还包括：
基于至少两个所述样本图像和所述第一设定参数生成第一加权平均图像；
基于所述源图像及所述第一加权平均图像生成所述第一待处理图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，至少两个所述样本图像为第一样本图像和第二样本图像；
所述基于至少两个所述样本图像和所述第一设定参数生成第一加权平均图像具体为：
提取所述第一样本图像的第一人脸特征点；
提取所述第二样本图像的第二人脸特征点；
基于所述第一人脸特征点、所述第二人脸特征点及所述第一设定参数加权平均得到平均人脸特征点；
基于所述平均人脸特征点得到M个平均Delaunay三角区域；
根据M个所述平均Delaunay三角区域建立空白图像；所述空白图像为黑色图像，且所述空白图像与所述第一样本图像、所述第二样本图像大小相同；
基于所述空白图像、所述第一设定参数、所述第一样本图像及所述第二样本图像生成第一加权平均图像；
其中，M为大于等于2的正整数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述空白图像、所述第一设定参数、所述第一样本图像及所述第二样本图像生成第一加权平均图像具体为：
基于所述第一人脸特征点计算得到M个第一Delaunay三角区域；
基于所述第二人脸特征点计算得到M个第二Delaunay三角区域；
通过仿射变换将M个所述第一Delaunay三角区域和M个所述第二Delaunay三角区域分别对应映射至所述空白图像的M个所述平均Delaunay三角区域；
获取所述第一样本图像中各个像素点的像素值；
获取所述第二样本图像中各个像素点的像素值；
基于所述第一样本图像各个所述像素点的像素值、所述第二样本图像各个所述像素点的像素值及第一设定参数加权求和得到所述空白图像对应各个像素点的像素值。


6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述源图像包括至少两帧源子图像；
所述基于所述源图像及所述第一加权平均图像生成所述第一待处理图像具体为：
提取各个所述源子图像的人脸特征点；
基于所述人脸特征点将各个所述源子图像的表情特征分别与所述第一加权平均图像融合得到各个第一待处理子图像；
根据各个所述第一待处理子图像生成所述第一待处理图像；
将所述源图像的音频信息叠加至所述第一待处理图像中。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一待处理子图像与所述源图像大小相同。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：包英泽，郑子斌，
申请(专利权)人：北京大米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11