本公开涉及一种图像的生成方法、装置和非易失性计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该生成方法，包括：提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点；根据需要生成的目标的动作，对多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点；根据多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。本公开的技术方案能够提高生成的图像质量。方案能够提高生成的图像质量。方案能够提高生成的图像质量。
【技术实现步骤摘要】
图像的生成方法、装置和非易失性计算机可读存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，特别涉及一种图像的生成方法、图像的生成装置和非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]交互数字人形象的定制力求真实性与个性化。在照相级超写实的要求下，数字人形象的每一个细节都会为用户所关注。这便对模特在录制形象素材时提出了较高的要求。
[0003]但是，模特毕竟不是机器人，无法在时间以及动作定位上达到与形象所使用的交互场景完全匹配。因此，可以利用动作编辑技术生成匹配交互场景的数字人动作。
[0004]在相关技术中，可以基于3D人物建模或者2D图像编辑实现动作编辑，生成包含目标动作的图像。
技术实现思路
[0005]本公开的专利技术人发现上述相关技术中存在如下问题：生成的图像中的动作不准确，易出现形变、扭曲等现象，导致生成的图像质量下降。
[0006]鉴于此，本公开提出了一种图像的生成技术方案，能够提高生成的图像质量。
[0007]根据本公开的一些实施例，提供了一种图像的生成方法，包括：提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点；根据需要生成的目标的动作，对多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点；根据多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。
[0008]在一些实施例中，提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点包括：提取第一图像中目标的轮廓线和目标上的多个关键点；根据轮廓线和多个关键点，确定轮廓线上的多个第一轮廓特征点。
[0009]在一些实施例中，根据轮廓线和多个关键点，确定轮廓线上的多个第一轮廓特征点包括：根据目标的结构信息，连接多个关键点，确定多条关键连线；根据多条关键连线和轮廓线，确定多个第一轮廓特征点。
[0010]在一些实施例中，根据多条关键连线和轮廓线，确定多个第一轮廓特征点包括：根据多条关键连线的垂线与轮廓线的交点，确定多个第一轮廓特征点。
[0011]在一些实施例中，提取第一图像中目标的轮廓线和目标上的多个关键点包括：利用语义分割网络模型，提取第一图像中目标的轮廓线；利用目标检测网络模型，提取目标上的多个关键点。
[0012]在一些实施例中，根据多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像包括：利用特征提取模型，提取第一图像中各第一轮廓特征点的邻域的特征信息；根据特征信息和多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。
[0013]在一些实施例中，特征提取模型为卷积核模型。
[0014]在一些实施例中，第一图像为第一动态影像中的帧图像，根据需要生成的目标的动作，对多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点包括：根据需要生成的目
标的多个动作，分别确定多个第二轮廓特征点组，每一个第二轮廓特征点组包括多个第二轮廓特征点；根据多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像包括：根据多个第二轮廓特征点组，利用图像生成模型，分别生成多个第二图像作为多个关键帧图像；生成方法还包括：在多个关键帧图像之间，利用视频插帧算法生成多个过渡帧图像；生成包含多个关键帧图像和多个过渡帧图像的第二动态影像。
[0015]在一些实施例中，在多个关键帧图像之间，利用视频插帧算法生成多个过渡帧图像包括：在多个关键帧图像中，将第一关键帧图像确定为本轮迭代的起始帧图像，将第二关键帧图像确定为本轮迭代的结束帧图像；利用视频插帧算法，生成本轮迭代的起始帧图像和本轮迭代的结束帧图像之间的本轮迭代的过渡帧图像；将本轮迭代的过渡帧图像确定为下一轮迭代的结束帧图像，利用视频插帧算法，生成本轮迭代的起始帧图像和下一轮迭代的结束帧图像之间的下一轮迭代的过渡帧图像，重复本步骤，直到满足迭代条件；将本轮迭代的过渡帧图像确定为下一轮迭代的起始帧图像，利用视频插帧算法，生成下一轮迭代的起始帧图像和本轮迭代的结束帧图像之间的下一轮迭代的过渡帧图像，重复本步骤，直到满足迭代条件。
[0016]在一些实施例中，生成方法还包括：根据第一图像样本的多个轮廓特征点样本，利用图像生成模型，生成第二图像样本；根据第二图像样本与第一图像样本的差异，计算生成损失函数；利用生成损失函数，训练图像生成模型。
[0017]在一些实施例中，生成方法还包括：利用特征提取模型，提取第一图像样本中各轮廓特征点样本的邻域的特征信息样本；其中，利用生成损失函数，训练图像生成模型包括：根据特征信息样本，计算对比损失函数；利用对比损失函数和生成损失函数，训练图像生成模型、特征提取模型和对抗网络模型，对抗网络模型用于区分第一图像样本与第二图像样本。
[0018]根据本公开的另一些实施例，提供一种图像的生成装置，包括：提取单元，用于提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点；确定单元，用于根据需要生成的目标的动作，对多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点；生成单元，根据多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。
[0019]在一些实施例中，生成单元根据第一图像样本的多个轮廓特征点样本，利用图像生成模型，生成第二图像样本；生成装置，还包括：训练单元，用于根据第二图像样本与第一图像样本的差异，计算生成损失函数，利用生成损失函数，训练图像生成模型。
[0020]在一些实施例中，提取单元利用特征提取模型，提取第一图像样本中各轮廓特征点样本的邻域的特征信息样本；训练单元根据特征信息样本，计算对比损失函数，利用对比损失函数和生成损失函数，训练图像生成模型、特征提取模型和对抗网络模型，对抗网络模型用于区分第一图像样本与第二图像样本。
[0021]在一些实施例中，提取单元提取第一图像中目标的轮廓线和目标上的多个关键点，根据轮廓线和多个关键点，确定轮廓线上的多个第一轮廓特征点。
[0022]在一些实施例中，提取单元根据目标的结构信息，连接多个关键点，确定多条关键连线，根据多条关键连线和轮廓线，确定多个第一轮廓特征点。
[0023]在一些实施例中，提取单元根据多条关键连线的垂线与轮廓线的交点，确定多个第一轮廓特征点。
[0024]在一些实施例中，提取单元利用语义分割网络模型，提取第一图像中目标的轮廓线；利用目标检测网络模型，提取目标上的多个关键点。
[0025]在一些实施例中，提取单元利用特征提取模型，提取第一图像中各第一轮廓特征点的邻域的特征信息；生成单元根据特征信息和多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。
[0026]在一些实施例中，特征提取模型为卷积核模型。
[0027]在一些实施例中，确定单元根据需要生成的目标的多个动作，分别确定多个第二轮廓特征点组，每一个第二轮廓特征点组包括多个第二轮廓特征点；生成单元根据多个第二轮廓特征点组，利用图像生成模型，分别生成多个第二图像作为多个关键帧图像；生成单元在多个关键帧图像之间，利用视频插帧算法生成多个过渡帧图像；生成单元生成包含多个关键帧图像和多个过渡帧图像的第二动态影像。
[0028]在一些实施例中，确定单元在多个关键帧图像中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像的生成方法，包括：提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点；根据需要生成的所述目标的动作，对所述多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点；根据所述多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像。2.根据权利要求1所述的生成方法，其中，所述提取第一图像中目标的多个第一轮廓特征点包括：提取所述第一图像中目标的轮廓线和所述目标上的多个关键点；根据所述轮廓线和所述多个关键点，确定所述轮廓线上的所述多个第一轮廓特征点。3.根据权利要求2所述的生成方法，其中，所述根据所述轮廓线和所述多个关键点，确定所述轮廓线上的多个第一轮廓特征点包括：根据所述目标的结构信息，连接所述多个关键点，确定多条关键连线；根据所述多条关键连线和所述轮廓线，确定所述多个第一轮廓特征点。4.根据权利要求3所述的生成方法，其中，所述根据所述多条关键连线和所述轮廓线，确定所述多个第一轮廓特征点包括：根据所述多条关键连线的垂线与所述轮廓线的交点，确定所述多个第一轮廓特征点。5.根据权利要求2所述的生成方法，其中，所述提取所述第一图像中目标的轮廓线和所述目标上的多个关键点包括：利用语义分割网络模型，提取第一图像中目标的轮廓线；利用目标检测网络模型，提取所述目标上的多个关键点。6.根据权利要求1所述的生成方法，其中，所述根据所述多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像包括：利用特征提取模型，提取所述第一图像中各第一轮廓特征点的邻域的特征信息；根据所述特征信息和所述多个第二轮廓特征点，利用所述图像生成模型，生成所述第二图像。7.根据权利要求6所述的生成方法，其中，所述特征提取模型为卷积核模型。8.根据权利要求1所述的生成方法，其中，所述第一图像为第一动态影像中的帧图像，所述根据需要生成的所述目标的动作，对所述多个第一轮廓特征点进行调整，确定多个第二轮廓特征点包括：根据需要生成的所述目标的多个动作，分别确定多个第二轮廓特征点组，每一个第二轮廓特征点组包括多个第二轮廓特征点；根据所述多个第二轮廓特征点，利用图像生成模型，生成第二图像包括：根据所述多个第二轮廓特征点组，利用所述图像生成模型，分别生成多个第二图像作为多个关键帧图像；还包括：在所述多个关键帧图像之间，利用视频插帧算法生成多个过渡帧图像；生成包含所述多个关键帧图像和所述多个过渡帧图像的第二动态影像。9.根据权利要求8所述的生成方法，其中，所述在所述多个关键帧图像之间，利用视频插帧算法生成多个过渡帧图像包括：
在所述多个关键帧图像中，将第一关键帧图像确定为本轮迭代的起始帧图像，将第二关键帧图像确定为本轮迭代的结束帧图像；利用视频插帧算法，生成所述本轮迭代的起始帧图像和所述本轮迭代的结束帧图像之间的本轮迭代的过...
【专利技术属性】
技术研发人员：石凡，刘鑫辰，左佳伟，王林芳，张炜，梅涛，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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