人脸融合方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像，将待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像输入至训练完成的目标网络，得到目标融合图像，其中，目标网络基于样本组训练得到，样本组包括人脸图像、素材对象的面部图像和由人脸图像和素材对象的面部图像融合得到的融合图像，素材对象的面部图像是对素材对象的初始面部图像进行渲染后得到的，且人脸图像与面部图像的面部特征参数匹配。通过上述技术方案，实现了得到将人脸与素材进行融合的特效玩法，提高了视频的趣味性，进而能够提高用户体验，以满足用户对特效玩法的多样化需求。户对特效玩法的多样化需求。户对特效玩法的多样化需求。

【技术实现步骤摘要】
人脸融合方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，越来越多的应用软件走进了用户的生活，逐渐丰富了用户的业余生活，例如，短视频应用程序。用户可以采用视频、照片等方式记录生活，并将视频、照片上传到短视频应用程序上。
[0003]短视频应用程序上有许多图像算法与渲染技术的特效玩法，这些特效玩法吸引越来越多的用户使用短视频应用程序，使用户对短视频应用程序上特效玩法的需求越来越多，短视频的特效玩法需要不断更新，以满足用户对特效玩法的多样化需求。

技术实现思路

[0004]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，本公开提供了一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质，以基于样本组训练目标网络，提供人脸融合的功能特效，以满足用户对特效玩法的多样化需求。
[0005]本公开提供了一种人脸融合方法，该方法包括：
[0006]获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像；
[0007]将待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像输入至训练完成的目标网络，得到目标融合图像，其中，目标网络基于样本组训练得到，样本组包括人脸图像、素材对象的面部图像和由人脸图像和素材对象的面部图像融合得到的融合图像，素材对象的面部图像是对素材对象的初始面部图像进行渲染后得到的，且人脸图像与面部图像的面部特征参数匹配。
[0008]本公开提供了一种人脸融合装置，该装置包括：
>[0009]图像获取模块，用于获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像；
[0010]融合模块，用于将待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像输入至训练完成的目标网络，得到目标融合图像，其中，目标网络基于样本组训练得到，样本组包括人脸图像、素材对象的面部图像和由人脸图像和素材对象的面部图像融合得到的融合图像，素材对象的面部图像是对素材对象的初始面部图像进行渲染后得到的，且人脸图像与面部图像的面部特征参数匹配。
[0011]本专利技术实施例还提供了一种电子设备，该设备包括：
[0012]一个或多个处理器；
[0013]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0014]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例所提供的人脸融合方法。
[0015]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计
算机程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例所提供的人脸融合方法。
[0016]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：
[0017]本公开实施例提供了一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质，能够获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像，将待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像输入至训练完成的目标网络，得到目标融合图像，由于目标网络基于样本组训练得到，且样本组包括人脸图像、素材对象的面部图像和由人脸图像和素材对象的面部图像融合得到的融合图像，素材对象的面部图像是对素材对象的初始面部图像进行渲染后得到的，且人脸图像与面部图像的面部特征参数匹配，使得利用训练完成的目标网络，将人脸图像和面部图像进行融合，由此得到将人脸与素材进行融合的特效玩法，提高了视频的趣味性，进而能够提高用户体验，以满足用户对特效玩法的多样化需求。
附图说明
[0018]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。
[0019]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。
[0020]图1是本公开实施例提供的一种人脸融合方法的流程示意图；
[0021]图2是本公开实施例提供的一种目标网络训练方法的流程示意图；
[0022]图3是本公开实施例提供的一种获取样本组的流程示意图；
[0023]图4是本公开实施例提供的另一种人脸融合方法的流程示意图；
[0024]图5是本公开实施例提供的一种人脸融合装置的结构示意图；
[0025]图6是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
[0026]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。
[0027]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。
[0028]随着科技的发展，越来越多的应用软件走进了用户的生活，逐渐丰富了用户的业余生活，例如，短视频应用程序。用户可以采用视频、照片等方式记录生活，并将视频、照片上传到短视频应用程序上。
[0029]短视频应用程序上有许多图像算法与渲染技术的特效玩法，这些特效玩法吸引越来越多的用户使用短视频应用程序，为了提高短视频应用程序的趣味性，用户希望使用越来越多的特效玩法，满足使用短视频应用程序的体验。由此，用户对短视频应用程序上特效玩法的需求越来越多，短视频的特效玩法需要不断更新，以满足用户对特效玩法的多样化需求。
[0030]为了解决上述问题，本公开实施例提供了一种人脸融合方法、装置、设备及存储介质，能够利用训练完成的目标网络，将人脸图像和面部图像进行融合，由此得到将人脸与素材进行融合的特效玩法，提高了视频的趣味性，进而能够提高用户体验，以满足用户对特效玩法的多样化需求。
[0031]下面首先结合图1至图4对本公开实施例提供的人脸融合方法进行说明。
[0032]图1示出了本公开实施例提供的一种人脸融合方法的流程示意图。
[0033]在本公开一些实施例中，图1所示的人脸融合方法可以由电子设备执行。其中，电子设备可以包括移动电话、平板电脑、台式计算机、笔记本电脑、车载终端、可穿戴设备、一体机、智能家居设备等具有通信功能的设备，也可以包括虚拟机或者模拟器模拟的设备。
[0034]如图1所示，该人脸融合方法可以包括如下步骤。
[0035]S110、获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像。
[0036]在本公开实施例中，待融合的人脸图像可以是需要进行融合的原始人脸图像。
[0037]其中，人脸图像可以为真实人物在任一面部特征参数下的图像。可选的，面部特征参数可以包括拍摄角度、表情、光照强度等，在此不做限制。
[0038]在本公开实施例中，待融合的素材对象的面部图像可以是与人脸图像进行融合的素材图像。
[0039]其中，面部图像可以是素材对象在任一面部特征参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸融合方法，其特征在于，包括：获取待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像；将所述待融合的人脸图像和待融合的素材对象的面部图像输入至训练完成的目标网络，得到目标融合图像，其中，所述目标网络基于样本组训练得到，所述样本组包括人脸图像、素材对象的面部图像和由所述人脸图像和所述素材对象的面部图像融合得到的融合图像，所述素材对象的面部图像是对素材对象的初始面部图像进行渲染后得到的，且所述人脸图像与所述面部图像的面部特征参数匹配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标网络的训练方法包括如下步骤：获取样本组；基于所述样本组对预设网络进行训练，以得到用于对人脸和素材对象进行面部融合的目标网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取样本组，包括：获取多个所述素材对象的面部图像和多个所述人脸图像，每个所述面部图像为素材对象在任一面部特征参数下的图像，每个所述人脸图像为真实人物在任一面部特征参数下的图像；基于所述面部特征参数将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配，从多个所述面部图像中筛选出与所述人脸图像的面部特征参数匹配的目标面部图像；将所述人脸图像和所述目标面部图像进行融合，生成所述融合图像，得到由所述人脸图像、所述目标面部图像以及所述人脸图像对应的融合图像构成的所述样本组。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述面部特征参数将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配，包括执行以下至少一种操作：根据所述面部特征参数中素材对象的面部角度，将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配；根据所述面部特征参数中素材对象的表情数据，将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配；根据所述面部特征参数中素材对象的面部轮廓，将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配；根据所述面部特征参数中素材对象的五官特征，将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配；根据所述面部特征参数中素材对象的面部装饰，将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：获取非面部征参数；相应的，所述基于所述面部特征参数将所述人脸图像和所述面部图像进行匹配，还包括执行以下至少一种操作：基于所述非面部征参数中面部图像的光线状态，将所述人脸图像和所述面部...

【专利技术属性】
技术研发人员：何茜，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：