[发明专利]图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

根据原始图像中的待替换脸部，更新图像处理模型中编码器的参数，以使所述编码器能够对所述待替换脸部进行编码，且编码得到所述待替换脸部的风格特征；

根据所述原始图像的待替换脸部，更新所述图像处理模型中解码器的参数，以使所述解码器能够基于所述待替换脸部的风格特征进行解码；

在保持所述编码器的参数不变的情况下，根据目标图像中的目标脸部更新所述解码器的参数，以使所述解码器能够基于所述待替换脸部的风格特征进行解码，且解码得到与所述待替换脸部具有相同风格的目标脸部。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据原始图像中的待替换脸部，更新图像处理模型中编码器的参数，包括：

将扭曲原始图像中待替换脸部的五官图像，代入由所述编码器和所述解码器构成的自编码网络对应的损失函数，确定所述损失函数满足收敛条件时对应所述编码器的参数，其中，所述扭曲原始图像是对所述原始图像进行扭曲处理得到。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述原始图像的待替换脸部，更新所述图像处理模型中解码器的参数，包括：

将扭曲原始图像中待替换脸部的五官图像，代入由所述编码器和所述解码器构成的自编码网络对应的损失函数，确定所述损失函数满足收敛条件时对应所述解码器的参数，其中所述扭曲原始图像是对所述原始图像进行扭曲处理得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述在保持所述编码器的参数不变的情况下，根据目标图像中目标脸部的风格特征更新所述解码器的参数，包括：

将扭曲目标图像中目标脸部的五官图像，代入由所述编码器和所述解码器构成的自编码网络对应的损失函数；

在保持所述损失函数中对应所述编码器的参数不变的情况下，执行以下处理：确定所述损失函数满足收敛条件时对应所述解码器的参数；其中，所述扭曲目标图像是对所述目标图像进行扭曲处理得到。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当根据原始图像中的待替换脸部，更新所述图像处理模型中编码器的参数之前，所述方法还包括：

从样本图像集合的各个样本图像中截取包括所述待替换脸部的所述原始图像；

将所截取的各个所述原始图像基于待替换脸部的特征点进行对齐。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当根据原始图像中的待替换脸部，更新所述图像处理模型中编码器的参数之前，所述方法还包括：

对所述原始图像进行随机增广处理；

将经过随机增广处理的原始图像进行随机扭曲处理，得到扭曲的所述原始图像；

截取扭曲的所述原始图像中待替换脸部的五官图像，并对所述截取的五官图像进行缩放处理，以适配所述编码器支持输入的分辨率。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述对所述原始图像进行随机增广处理，包括：

基于所述原始图像的中心进行随机旋转；

将随机旋转后的所述原始图像进行随机缩放；

将随机缩放后所述原始图像进行随机平移。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述将经过随机增广处理的原始图像进行随机扭曲处理，包括：

在经过随机增广处理的原始图像中插入噪声，所述噪声包括固定噪声和动态噪声中的至少一种。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述在经过随机增广处理的原始图像中插入噪声，包括：

将所述经过随机增广处理的原始图像进行网格化，并为网格中的至少部分节点分配坐标；

在所述至少部分节点中添加与所分配的坐标相对应的噪声。