图像特征迁移方法、装置、存储介质及终端设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113838166A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111107780.6(22)申请日2021.09.22(71)申请人网易（杭州）网络有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区长河街道网商路599号4幢7层(72)发明人唐吉霖袁燚胡志鹏(74)专利代理机构深圳紫藤知识产权代理有限公司44570代理人汪阮磊(51)Int.Cl.G06T11/60(2006.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/44(2017.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/34(2006.01)权利要求书2页说明书15页附图5页(54)发明名称图像特征迁移方法、装置、存储介质及终端设备(57)摘要本申请实施例提供一种图像特征迁移方法、装置、存储介质及终端设备，该方法包括：通过获取源人体图像和目标人体姿态图；构建与目标人体姿态图的目标人体语义分割图及目标人体姿态特征图；从源人体图像中提取出源人体纹理特征；获取源所述人体图像的各个关键区域的纹理特征编码；将各个关键区域的纹理特征编码分别转化成对应的权重参数；通过分区域卷积操作将源人体图像的源人体纹理特征迁移至目标人体姿态特征图得到目标特征图；对目标特征图进行解码操作得到目标人体图像。本申请实施例提高了外观特征提取的有效性和针对性，减少无关因素的干扰，使得完成动作迁移的目标人体图像能够清晰有效还原源人体图像的外观特征。CN113838166ACN113838166A权利要求书1/2页1.一种图像特征迁移方法，其特征在于，包括：获取源人体图像和目标人体姿态图；基于所述源人体图像和目标人体姿态图，构建与所述目标人体姿态图对应的目标人体语义分割图及目标人体姿态特征图；从所述源人体图像中提取出源人体纹理特征；从所述源人体纹理特征中获取所述源人体图像的各个关键区域的纹理特征编码；将所述各个关键区域的纹理特征编码分别转化成对应的权重参数；利用所述各个关键区域对应的权重参数，通过分区域卷积操作，将所述源人体图像的源人体纹理特征迁移至所述目标人体姿态特征图的相应位置，得到目标特征图；对所述目标特征图进行解码操作，得到结合所述源人体纹理特征和目标人体姿态图的目标人体图像。2.如权利要求1所述的图像特征迁移方法，其特征在于，所述利用所述各个关键区域对应的权重参数，通过分区域卷积操作，将所述源人体图像的源人体纹理特征迁移至所述目标人体姿态特征图的相应位置，得到目标特征图，包括：从所述源人体图像中提取出源人体语义分割图；基于所述目标人体语义分割图，利用所述源人体图像的各个关键区域的纹理特征编码和对应的权重参数，分别在所述目标人体姿态特征图上与各个关键区域对应的区域进行分区域卷积操作，以得到将所述源人体图像的源人体纹理特征迁移至所述目标人体姿态特征图相应位置的目标特征图。3.如权利要求2所述的图像特征迁移方法，其特征在于，所述从所述源人体纹理特征中获取所述源人体图像的各个关键区域的纹理特征编码，包括：使用空间逐点相乘法对所述源人体纹理特征中各关键区域的人体纹理特征进行处理，得到所述各个关键区域的原始纹理特征；对所述各个关键区域的原始纹理特征分别进行平均池化操作，得到各个关键区域的向量形式的纹理特征编码。4.如权利要求1所述的图像特征迁移方法，其特征在于，所述基于所述源人体图像和目标人体姿态图，构建与所述目标人体姿态图对应的目标人体语义分割图，包括：从所述源人体图像中提取出源人体语义分割图和源人体姿态图；基于所述源人体语义分割图、所述源人体姿态图及所述目标人体姿态图进行语义分割图构建操作，构建与所述目标人体姿态图对应的目标人体语义分割图。5.如权利要求4所述的图像特征迁移方法，其特征在于，所述从所述源人体图像中提取出源人体语义分割图和源人体姿态图，包括：识别所述源人体图像中人体的各个关键区域；采用语义分割算法对所述源人体图像中人体的各个关键区域进行语义分割得到所述源人体语义分割图；及识别所述源人体图像中人体的各个关键点；采用姿势估计提取算法对所述源人体图像中人体的各个关键点进行提取得到所述源人体姿态图。6.如权利要求4所述的图像特征迁移方法，其特征在于，所述基于所述源人体语义分割2CN113838166A权利要求书2/2页图、所述源人体姿态图及所述目标人体姿态图进行语义分割图构建操作，构建与所述目标人体姿态图对应的目标人体语义分割图，包括：将所述源人体语义分割图、所述源人体姿态图及所述目标人体姿态图作为同一图像的不同图像通道中的图像进行拼接，得到输入图像；将所述输入图像输入至编码器进行编码操作，得到语义特征图；将所述语义特征图输入至解码器进行解码操作，得到所述目标人体语义分割图。7.如权利要求1所述的图像