本申请提出一种图像生成方法、装置、设备和存储介质。其中，所述方法可以包括：获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值。利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型。基于所述第一虚拟人物模型，生成多个第一人物图像，每个第一人物图像的服装形状为所述多种服装形状中的其中一种。由此可以提升第一人物图像的服装形状覆盖面。像的服装形状覆盖面。像的服装形状覆盖面。
【技术实现步骤摘要】
一种图像生成方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机技术，具体涉及一种图像生成方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]真实世界中，服装的形状千奇百怪，通过图像采集的方法得到的人物图像中的服装形状覆盖面比较小。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请至少公开一种图像生成方法。所述方法可以包括：获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值；利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型；基于所述第一虚拟人物模型，生成多个第一人物图像，每个第一人物图像的服装形状为所述多种服装形状中的其中一种。
[0004]在一些实施例中，所述获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值，包括：获取与所述形状参数对应的第一取值范围；其中，在所述第一取值范围内确定的形状参数用于指示不同的服装形状；按照第一预设数值间隔，在所述第一取值范围内采样，得到所述形状参数的多个参数值。
[0005]在一些实施例中，所述获取与所述形状参数对应的第一取值范围，包括：获取预设的第二取值范围；其中，在所述第二取值范围内确定的形状参数用于指示多种类型服装对应的不同的服装形状；利用所述参数化人物网络以及从所述第二取值范围内采样得到的多个候选采样值，生成多个第三虚拟人物模型，其中，每一第三虚拟人物模型的服装形状不同；在多个所述第三虚拟人物模型中，确定符合预设服装形状的多个目标人物模型；根据所述多个候选采样值中，生成多个所述目标人物模型分别利用的目标采样值，确定所述第一取值范围。
[0006]在一些实施例中，所述形状参数包括用于描述服装类型的类型参数和/或用于描述所述服装尺寸的尺寸参数，所述服装形状随着所述类型参数的参数值和/或尺寸参数的参数值的改变而改变。
[0007]在一些实施例中，所述方法还包括：获取用于指示动作姿态的姿态参数的参数值；所述利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型，包括：将所述形状参数的参数值以及所述姿态参数的参数值输入至所述参数化人物网络，生成与所述服装参数指示的服装形状对应并且具备所述动作姿态的第一虚拟人物模型；根据所述第一虚拟人物模型，生成表征预设动作姿态的动作姿态图。
[0008]在一些实施例中，所述根据所述第一虚拟人物模型，生成获取表征动作姿态的动作姿态图，包括：获取生成所述第一虚拟人物模型所利用的所述姿态参数的参数值；将所述姿态参数的参数值调整为与所述预设动作姿态对应的预设参数值；利用所述参数化人物网络及所述预设参数值，生成第二虚拟人物模型；所述第一虚拟人物模型与所述第二虚拟人物模型的服装相同，具备不同的动作姿态，且所述第二虚拟人物具备所述预设动作姿态；根
据所述第二虚拟人物模型包括的预设人体关键点，生成指示所述预设动作姿态的动作姿态图。
[0009]在一些实施例中，所述方法还包括：将所述动作姿态图与多个所述第一人物图像分别进行组合得到多个输入样本，所述多个输入样本用于作为动作迁移网络的训练样本。
[0010]在一些实施例中，所述训练样本还包括与所述输入样本对应的标注真值；在生成第二虚拟人物模型之后，所述方法还包括：将所述第二虚拟人物模型渲染为第二人物图；针对所述第二人物图像内每一像素点，响应于所述像素点的像素值到达预设阈值，确定所述像素点属于人物区域，以及响应于所述像素点的像素值未到达预设阈值，确定所述像素点属于非人物区域；将所述非人物区域包含的第一像素点的像素值置为第一像素值，将所述人物区域包含的第二像素点的像素值置为第二像素值，得到人物掩码图，其中所述标注真值包括所述人物掩码图。
[0011]在一些实施例中，所述训练样本还用于训练得到人物掩码图生成网络；所述人物掩码图生成网络的输入包括人物图像和动作姿态图，输出为人物掩码图。
[0012]在一些实施例中，在生成多个第一人物图像之后，所述方法还包括：针对多个第一人物图像中每一第一人物图像，对所述第一人物图像进行图像分割，生成与服装区域对应的服装分割图；所述服装分割图中的像素点的像素值指示所述像素点属于服装区域或非服装区域；利用所述服装分割图，对所述第一人物图像进行区域提取，生成与所述服装区域对应的服装区域图，所述服装区域图用于对人物的特效处理。
[0013]本申请还提出一种图像生成装置。所述装置可以包括：第一获取模块，用于获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值；第一生成模块，用于利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型；第二生成模块，用于基于所述第一虚拟人物模型，生成多个第一人物图像，每个第一人物图像的服装形状为所述多种服装形状中的其中一种。
[0014]本申请还提出一种电子设备，所述设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如前述任一实施例示出的图像生成方法。
[0015]本申请还提出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使处理器执行如前述任一实施例示出的图像生成方法。
[0016]前述方案中，可以根据指示不同服装形状的形状参数的多个参数值以及参数化人物网络，合成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型，然后可以基于这些第一虚拟人物模型，生成与所述多种服装形状分别对应的第一人物图像，一方面，与使用图像采集方法得到的人物图像相比，服装形状覆盖面更大；另一方面可以基于所述第一人物图像得到服装形状覆盖面比较大的训练样本，利用这些训练样本训练动作迁移网络或人物掩码图生成网络，可以提升迁移网络或人物掩码图生成网络提取各种服装形状的能力，从而可以很好的适应各种服装形状，进而提升动作迁移效果和鲁棒性，并且无需采集真实图像，降低了生成训练样本的工作量，降低了相关成本。
[0017]应当理解的是，以上所述的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请一个或多个实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本申请实施例示出的一种图像生成方法的方法流程示意图；
[0020]图2为本申请实施例示出的一种获取形状参数的第一取值范围的方法流程示意图；
[0021]图3为本申请实施例示意的一种人物掩码图示意图；
[0022]图4为本申请实施例示出的一种动作迁移流程示意图；
[0023]图5为本申请实施例示出的一种生成动作姿态图的方法流程示意图；
[0024]图6为本申请实施例示出的一种生成训练样本的方法流程示意图；
[0025]图7为本申请实施例示出的一种训练样本的生成方法的流程示意图；
[002本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值；利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型；基于所述第一虚拟人物模型，生成多个第一人物图像，每个第一人物图像的服装形状为所述多种服装形状中的其中一种。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于指示不同服装形状的形状参数的多个参数值，包括：获取与所述形状参数对应的第一取值范围；其中，在所述第一取值范围内确定的形状参数用于指示不同的服装形状；按照第一预设数值间隔，在所述第一取值范围内采样，得到所述形状参数的多个参数值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取与所述形状参数对应的第一取值范围，包括：获取预设的第二取值范围；其中，在所述第二取值范围内确定的形状参数用于指示多种类型服装对应的不同的服装形状；利用所述参数化人物网络以及从所述第二取值范围内采样得到的多个候选采样值，生成多个第三虚拟人物模型，其中，每一第三虚拟人物模型的服装形状不同；在多个所述第三虚拟人物模型中，确定符合预设服装形状的多个目标人物模型；根据所述多个候选采样值中，生成多个所述目标人物模型分别利用的目标采样值，确定所述第一取值范围。4.根据权利要求1
‑
3任一所述的方法，其特征在于，所述形状参数包括用于描述服装类型的类型参数和/或用于描述所述服装尺寸的尺寸参数，所述服装形状随着所述类型参数的参数值和/或尺寸参数的参数值的改变而改变。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用于指示动作姿态的姿态参数的参数值；所述利用参数化人物网络及所述多个参数值，生成与多种服装形状分别对应的第一虚拟人物模型，包括：将所述形状参数的参数值以及所述姿态参数的参数值输入至所述参数化人物网络，生成与所述服装参数指示的服装形状对应并且具备所述动作姿态的第一虚拟人物模型；根据所述第一虚拟人物模型，生成表征预设动作姿态的动作姿态图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一虚拟人物模型，生成获取表征动作姿态的动作姿态图，包括：获取生成所述第一虚拟人物模型所利用的所述姿态参数的参数值；将所述姿态参数的参数值调整为与所述预设动作姿态对应的预设参数值；利用所述参数化人物网络及所述预设参数值，生成第二虚拟人物模型；所述第一虚拟人物模型与所述第二虚拟人物模型的服装相同，具备不同的动作姿态，且所述第二虚拟人...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐速，刘兆洋，吴文岩，钱晨，
申请(专利权)人：北京大甜绵白糖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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