[发明专利]基于神经网络的人物发型替换方法、装置、设备和介质

说明书

一种基于神经网络的人物发型替换方法、装置、设备和介质。该方法包括：提取人物的发型轮廓图像和人物的人脸姿态图像；利用发型轮廓图像和人脸姿态图像对预设神经网络进行训练，得到发型替换模型；根据替换人物的发型轮廓图像和待替换人物的人脸姿态图像，利用发型替换模型，生成与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像；利用与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像，对待替换人物的发型进行替换。根据本发明实施例提供的方法、装置、设备和介质，能够对待替换人物进行发型的替换，可以更加精准的得到待替换人物姿态下的替换人物的发型，提高用户的视觉体验感。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于神经网络的人物发型替换方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的兴起，AI技术被广泛应用于医疗、通信等领域。人脸换像技术作为其中一项具体的应用，得到了广泛的关注。

目前，人脸换像技术大都是仅能实现人脸之间的替换，例如，将视频中人物B的脸替换为人物A的脸，进而实现人物A在执行视频中人物B的一系列动作。但是，人物A和人物B的其他某些特征可能不同，比如发型，在将视频中人物B的脸替换为人物A的脸后，由于仅是替换了人物的脸，并未对人物的发型进行替换，就会导致视频中经过人脸替换后的人物既不像人物A也不像人物B。

基于此，目前大多采用绘图工具，例如图像处理软件Photoshop，按照人物A的发型的样子，对视频中的人物B的发型进行简单的编辑，但这种处理方法无法精准的得到人物B当前所处姿态下的人物A的发型。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于神经网络的人物发型替换方法、装置、设备和介质，能够对待替换人物进行发型的替换，可以更加精准的得到待替换人物姿态下的替换人物的发型，进而使待替换人物在视觉上更加像替换人物，提高用户的视觉体验感。

本发明实施例的一方面，提供一种基于神经网络的人物发型替换方法，该方法包括：

提取人物的发型轮廓图像和人物的人脸姿态图像；

利用发型轮廓图像和人脸姿态图像对预设神经网络进行训练，得到发型替换模型；

根据替换人物的发型轮廓图像和待替换人物的人脸姿态图像，利用发型替换模型，生成与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像；

利用与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像，对待替换人物的发型进行替换。

本发明实施例的另一方面，提供一种基于神经网络的人物发型替换装置，该装置包括：

图像提取单元，用于提取人物的发型轮廓图像和人物的人脸姿态图像；

图像训练单元，用于利用发型轮廓图像和人脸姿态图像对预设神经网络进行训练，得到发型替换模型；

图像生成单元，用于根据替换人物的发型轮廓图像和待替换人物的人脸姿态图像，利用发型替换模型，生成与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像；

图像替换单元，用于利用与待替换人物的人脸姿态对应的替换人物的发型轮廓图像，对待替换人物的发型进行替换。

根据本发明实施例的另一方面，提供一种基于神经网络的人物发型替换设备，该设备包括：

处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

处理器执行计算机程序指令时实现如上述本发明实施例的任意一方面提供的基于神经网络的人物发型替换方法。

根据本发明实施例的另一方面，提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如上述本发明实施例的任意一方面提供的基于神经网络的人物发型替换方法。