[发明专利]图像处理方法、模型训练方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的人脸图像；

确定与所述人脸图像相对应的多维度特征，所述多维度特征包括至少两个不同的、与所述人脸图像相对应的图像特征；

将所述多维度特征和所述人脸图像输入至第一机器学习模型，以使第一机器学习模型基于所述多维度特征对所述人脸图像进行处理，获得与所述人脸图像相对应的目标图像；

其中，所述第一机器学习模型被训练为用于基于所述多维度特征确定与所述人脸图像相对应的目标图像，所述目标图像的清晰度与所述人脸图像的清晰度不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述人脸图像相对应的多维度特征，包括：

利用第二机器学习模型对所述人脸图像进行分析处理，确定与所述人脸图像相对应的多维度特征，所述第二机器学习模型被训练为用于确定与所述人脸图像相对应的多维度特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二机器学习模型包括：一个或多个第二网络单元，多个所述第二网络单元依次串联连接，所述第二网络单元用于对所接收到的第二输入信息进行分析处理，确定与所述第二输入信息相对应的第二输出信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述第二输入信息包括以下任意之一：所述人脸图像、上一级所述第二网络单元所输出的第二输出信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用第二机器学习模型对所述人脸图像进行分析处理，确定与所述人脸图像相对应的多维度特征，包括：

在利用第二机器学习模型对所述人脸图像进行分析处理时，获取一个或多个第二网络单元所输出的一个或多个第二输出信息；

将一个或多个第二输出信息确定为与所述人脸图像相对应的多维度特征。

6.根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模型包括：一个或多个第一网络单元，多个所述第一网络单元依次串联连接，所述第一网络单元用于对所接收到的第一输入信息进行分析处理，确定与所述第一输入信息相对应的第一输出信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一输入信息包括以下任意之一：与所述人脸图像相对应的多维度特征、引导特征信息、上一级所述第一网络单元所输出的第一输出信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述引导特征信息包括以下至少之一：人脸语义图、关键点定位图、热力图。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一网络单元和所述第二网络单元的个数相同或不同。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述引导特征信息；

将所述引导特征信息输入至所述第一机器学习模型中所包括的第一网络单元，以使所述第一网络单元基于所述引导特征信息和多维度特征对所述人脸图像进行处理，获得与所述人脸图像相对应的目标图像。

11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获得与所述人脸图像相对应的目标图像，包括：

在一个或多个第一网络单元中，将最后一级第一网络单元所输出的第一输出信息，确定为与所述人脸图像相对应的目标图像。

12.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述多维度特征包括以下至少之二：关键点特征、轮廓特征、纹理特征、颜色特征。

13.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定与所述人脸图像相对应的多维度特征，包括：

获取用于对人脸图像进行处理的卷积核以及与所述卷积核相对应的调制函数；

基于所述卷积核和所述调制函数对所述人脸图像进行处理，获得与所述人脸图像相对应的多维度特征。