[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取人脸图像集合，人脸图像集合包括第一人物的人脸图像、第二人物的指定姿态的人脸图像和第三人物的指定表情的人脸图像；对人脸图像集合中各人脸图像进行特征提取，得到第一人脸特征集合，第一人脸特征集合包括第一人物的脸部特征、第二人物的姿态特征和第三人物的表情特征；根据第一人脸特征集合进行人脸合成，得到第一人物的合成人脸图像，第一人物的合成人脸图像具有第一人物的脸部特征、第二人物的姿态特征和第三人物的表情特征。采用本申请，能够提升生成的人脸图像的质量。此外，本申请还涉及区块链技术，第一人物的合成人脸图像可写入区块链中。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像生成是近年来逐渐流行的一项信息处理能力。图像生成涉及许多方面，其中，人脸图像生成是十分重要的研究领域。它的主要目的是生成质量上足以商业使用或者实验使用的人脸图像，或者是依照使用者的限制生成满足限制条件的人脸图像。

目前，针对人脸图像生成，大型投入的相关技术主要是在传媒、推广等领域，如制作虚拟人物。但是对于人脸的编辑难以做到精细化，操控的粒度不足。一方面是由于技术的不成熟，另一方面是由于相关技术需要海量数据的支撑，难以满足。同时，对于完成度较高的相关技术，也会存在诸多缺陷，例如人物身份属于无中生有、表情的表现力不够等属性不达标的问题；又或者是人脸图像的清晰度过低、图像内容单一等质量有损的问题。因此，如何提升生成的人脸图像的质量成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供给了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提升生成的人脸图像的质量。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获取人脸图像集合，所述人脸图像集合包括第一人物的人脸图像、第二人物的指定姿态的人脸图像以及第三人物的指定表情的人脸图像；

对所述人脸图像集合中各人脸图像进行特征提取，得到第一人脸特征集合，所述第一人脸特征集合包括所述第一人物的脸部特征、所述第二人物的姿态特征以及所述第三人物的表情特征；

根据所述第一人脸特征集合进行人脸合成，得到所述第一人物的合成人脸图像，所述第一人物的合成人脸图像具有所述第一人物的脸部特征、所述第二人物的姿态特征以及所述第三人物的表情特征。

可选地，所述根据所述第一人脸特征集合进行人脸合成，得到所述第一人物的合成人脸图像，包括：

利用训练后的卷积神经网络模型对所述第一人脸特征集合进行上采样，得到所述第一人物的合成人脸图像，所述上采样包括以下任一项：双线性插值、最近邻插值、转置卷积。

可选地，所述上采样包括转置卷积，所述利用所述训练后的卷积神经网络模型对所述第一人脸特征集合进行上采样，得到所述第一人物的合成人脸图像，包括：

利用所述训练后的卷积神经网络模型包括的转置卷积层对所述第一人脸特征集合进行转置卷积，得到所述第一人物的合成人脸图像。

可选地，所述利用所述训练后的卷积神经网络模型包括的转置卷积层对所述第一人脸特征集合进行转置卷积，得到所述第一人物的合成人脸图像，包括：

利用所述第一人脸特征集合构建特征图；

利用所述训练后的卷积神经网络模型包括的转置卷积层对所述特征图进行转置卷积，得到所述第一人物的合成人脸图像。

可选地，所述得到所述第一人物的合成人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述第一人物的合成人脸图像进行图像检测，得到图像检测结果；