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(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CN113822793A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202110809244.4(22)申请日2021.07.16(71)申请人华南理工大学地址510640广东省广州市番禺区大学城华南理工大学申请人腾讯科技(深圳)有限公司(72)发明人何盛烽邓瀚孙子荀邓大付王巨宏邸欣晨(74)专利代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司11240代理人周婷婷(51)Int.Cl.G06T3/00(2006.01)G06T5/50(2006.01)权利要求书4页说明书23页附图8页(54)发明名称图像处理方法、装置和存储介质及电子设备(57)摘要本发明公开了一种图像处理方法、装置和存储介质及电子设备。其中,该方法包括:从参考人像的第一上妆脸部图像中提取至少两个部位妆容信息,其中,至少两个部位妆容信息用于表示参考人像的脸部的至少两个不同部位的妆容风格;将至少两个部位妆容信息进行融合,以得到目标妆容信息,其中,目标妆容信息用于表示第一上妆脸部图像的第一整体妆容风格;使用目标妆容信息生成待上妆人像的原始脸部图像对应的第二上妆脸部图像。本发明可应用在人工智能场景下,还可涉及图像处理、图像识别等技术。本发明解决了妆容迁移的场景下图像处理的准确性较低的技术问题。CN113822793ACN113822793A权利要求书1/4页1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:从参考人像的第一上妆脸部图像中提取至少两个部位妆容信息,其中,所述至少两个部位妆容信息用于表示所述参考人像的脸部的至少两个不同部位的妆容风格;将所述至少两个部位妆容信息进行融合,以得到目标妆容信息,其中,所述目标妆容信息用于表示所述第一上妆脸部图像的第一整体妆容风格;使用所述目标妆容信息生成待上妆人像的原始脸部图像对应的第二上妆脸部图像,其中,所述第二上妆脸部图像的第二整体妆容风格与所述第一整体妆容风格之间的风格相似度大于等于第一阈值。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从参考人像的第一上妆脸部图像中提取至少两个部位妆容信息,包括:对所述第一上妆脸部图像进行识别,以获得所述至少两个不同部位的N个部位元素,其中,N为大于等于2的整数;提取所述至少两个部位元素中每个部位元素对应的妆容风格,以获得N个原始的元素编码,其中,不同的所述元素编码对应不同的所述妆容风格,所述至少两个部位妆容信息包括所述N个原始的元素编码。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述至少两个部位妆容信息进行融合,以得到目标妆容信息,包括:对所述N个原始的元素编码中的每个元素编码分别进行非线性映射,以获得N个目标元素编码;将所述N个目标元素编码进行拼接,以获得原始的风格编码,其中,不同的所述风格编码对应不同的整体妆容风格;将所述原始的风格编码输入多层感知机,以获得目标风格编码,其中,所述目标妆容信息包括所述目标风格编码。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述使用所述目标妆容信息生成待上妆人像的原始脸部图像对应的第二上妆脸部图像之前,包括:对所述原始脸部图像进行识别,以获得第一身份信息,其中,所述第一身份信息用于表示所述待上妆人像的人像身份,第二上妆脸部图像对应的第二身份信息与所述第一身份信息之间的信息相似度大于等于第二阈值。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述使用所述目标妆容信息生成待上妆人像的原始脸部图像对应的第二上妆脸部图像,包括:提取所述目标妆容信息对应的M个妆容特征,其中,所述M个妆容特征中的每个妆容特征分别对应一个部位特征,M为大于等于2的整数;提取所述第一身份信息对应的P个部位特征,其中,P为大于等于2的整数,且P大于等于M;获取所述P个部位特征中与所述每个妆容特征依次对应的M个部位特征;按照对应关系将所述M个部位特征中的每个部位特征与所述每个妆容特征进行融合,以获得M个目标特征;根据所述M个目标特征生成所述第二上妆脸部图像。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:2CN113822793A权利要求书2/4页获取待迁移妆容的所述第一上妆脸部图像,以及待上妆的所述原始脸部图像;将所述第一上妆脸部图像以及所述原始脸部图像输入妆容迁移模型,其中,所述妆容迁移模型为利用多个样本脸部图像进行训练后得到的用于迁移妆容的神经网络模型;获取所述妆容迁移模型输出的所述第二上妆脸部图像。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述获取待移妆的所述第一上妆脸部图像,以及待上妆的所述原始脸部图像之前,包括:获取所述多个样本脸部图像;对每个所述样本脸部图像中的脸部图像类型进行标记,得到标记后的所述多个样本脸部图像;将标记后的所述多个样本脸部图像输入初始妆容迁移模型,以训练得到所述妆容迁移