[发明专利]图像转换方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号: | 201810354082.8 | 申请日: | 2018-04-19 |
| 公开(公告)号: | CN108564127B | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
| 发明(设计)人: | 李旻骏;黄浩智;马林;刘威 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V40/16 |
| 代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 何平;邓云鹏 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 图像 转换 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
本申请涉及一种图像转换方法,该方法包括:获取当前待处理图像,所述当前待处理图像包括脸部;将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型,所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格,所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的;获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。该图像转换方法无需对训练样本进行标注,训练成本低且准确度高。此外,还提出了一种图像转换装置、计算机设备及存储介质。
技术领域
本申请涉及计算机处理技术领域,特别是涉及一种图像转换方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
图像转换是将图像从一种风格转换成另一种风格。传统的将脸部图像从一种风格转换为另一种风格的模型需要采用有监督的训练方法训练得到,即需要为训练样本设置相应的标签。而标签的获取往往很困难,且训练结果依赖于设置的标签,如果标签不够准确或具有标签的训练样本不够多,都会影响最后的训练结果,即不但训练成本高,且训练结果也往往不够准确。
发明内容
基于此,有必要针对上述问题,提出了一种成本低且准确度高的图像转换方法、装置、计算机设备及存储介质。
一种图像转换方法,所述方法包括:
获取当前待处理图像,所述当前待处理图像包括脸部;
将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型,所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格,所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的;
获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。
一种图像转换装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取当前待处理图像,所述当前待处理图像包括脸部;
输入模块,用于将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型,所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格,所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的;
输出模块,用于获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
获取当前待处理图像,所述当前待处理图像包括脸部;
将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型,所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格,所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的;
获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。
一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
获取当前待处理图像,所述当前待处理图像包括脸部;
将所述当前待处理图像输入已训练的目标脸部图像转换模型,所述已训练的目标脸部图像转换模型用于将输入图像中的脸部由第一风格转换为第二风格,所述已训练的目标脸部图像转换模型是通过原始脸部图像转换模型与判别网络模型进行训练得到的;
获取所述目标脸部图像转换模型输出的目标风格脸部图像。
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