[发明专利]获取虚拟图像的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种获取虚拟图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像生成模型，所述目标图像生成模型通过融合第一图像生成模型和第二图像生成模型得到，所述第一图像生成模型基于保留有样本对象的对象本体特征的样本原始图像训练得到，所述第二图像生成模型基于具有目标属性的样本虚拟图像训练得到；

基于所述目标图像生成模型，获取目标对象的原始图像对应的目标虚拟图像，所述目标虚拟图像保留有所述目标对象的对象本体特征且具有所述目标属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像生成模型，获取目标对象的原始图像对应的目标虚拟图像之前，所述方法还包括：

获取所述样本原始图像和所述样本虚拟图像；

基于所述样本原始图像，训练得到所述第一图像生成模型；基于所述样本虚拟图像，训练得到所述第二图像生成模型；

融合所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型，得到所述目标图像生成模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述融合所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型，得到所述目标图像生成模型，包括：

确定至少一种融合方式，任一种融合方式用于指示一种融合所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型的方式；

基于所述至少一种融合方式，获取至少一个候选图像生成模型，任一候选图像生成模型基于任一种融合方式融合所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型得到；

响应于第三图像生成模型的图像生成功能满足参考条件，将所述第三图像生成模型作为所述目标图像生成模型，所述第三图像生成模型为所述至少一个候选图像生成模型中满足选取条件的候选图像生成模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型均包括参考数量层网络，任一种融合方式包括一种所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数的确定方式；所述基于所述至少一种融合方式，获取至少一个候选图像生成模型，包括：

基于所述任一种融合方式包括的所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数的确定方式，确定所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数；

基于所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数，对指定图像生成模型中的参考数量层网络具有的参数进行调整，将调整后得到的图像生成模型作为任一候选图像生成模型；

其中，所述任一种融合方式包括的任一层网络对应的目标网络参数的确定方式用于指示所述任一层网络对应的目标网络参数与第一网络参数和第二网参数中的至少一个之间的关系；所述第一网络参数为所述第一图像生成模型中的所述任一层网络具有的参数，所述第二网络参数为所述第二图像生成模型中的所述任一层网络具有的参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述第三图像生成模型的图像生成功能不满足所述参考条件，获取补充图像，所述补充图像用于对所述样本虚拟图像进行补充；

基于所述补充图像和所述样本虚拟图像，对所述第二图像生成模型进行训练，得到更新后的第二图像生成模型；

融合所述第一图像生成模型和所述更新后的第二图像生成模型，得到第四图像生成模型；

响应于所述第四图像生成模型的图像生成功能满足所述参考条件，将所述第四图像生成模型作为所述目标图像生成模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取补充图像，包括：

获取增强图像特征，所述增强图像特征用于增强所述第二图像生成模型的图像生成功能；

调用所述第二图像生成模型，对所述增强图像特征进行处理，得到所述补充图像。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取补充图像，包括：

获取图像驱动模型，所述图像驱动模型基于具有所述目标属性的样本视频训练得到；

调用所述图像驱动模型，对所述样本虚拟图像进行驱动，得到所述样本虚拟图像对应的增强视频；

在所述样本虚拟图像对应的增强视频中提取视频帧作为所述补充图像。