[发明专利]一种图像处理方法、装置和用于图像处理的装置在审
申请号: | 202110943965.4 | 申请日: | 2021-08-17 |
公开(公告)号: | CN113706430A | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
发明(设计)人: | 焦子瑞;田凯 | 申请(专利权)人: | 北京搜狗科技发展有限公司 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T17/00 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 苏培华 |
地址: | 100084 北京市海淀区中关*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 装置 用于 | ||
本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置和用于图像处理的装置。所述方法包括:获取第一人脸图像对应的第一纹理图像和第二人脸图像对应的第二纹理图像;基于第一动态遮罩对所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行融合处理,得到融合纹理图像,所述第一动态遮罩用于指示所述第一人脸图像中的待融合区域;基于所述融合纹理图像对所述第二人脸图像进行渲染,得到目标人脸图像。本发明实施例能够将图像的融合区域限制在有效范围内,贴合预先设定的待融合区域的人脸边界,提高人脸融合的准确度;并且,本发明实施例可以保证生成的目标人脸图像的颜色稳定性和真实性,提高了生成的目标人脸图像的图像质量。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种图像处理方法、装置和用于图像处理的装置。
背景技术
随着计算机技术的方法,人脸生成技术也得到了极大地发展。例如,通过人脸生成技术,可以将模板图像中的人脸替换为目标图像中的人脸,或者,通过人脸生成技术,可以改变模板图像中的人脸表情等特征,得到一系列动态变换的人脸图像。
目前生成人脸图像的方法主要有两种:基于深度学习的人脸图像生成方法和基于三维人脸重建的人脸图像生成方法。然而,基于深度学习的人脸图像生成方法,人脸生成过程往往由特征点驱动,无法灵活地控制人脸的表情变化和纹理变化;而基于三维人脸重建的人脸图像生成方法,严重依赖于具有同一人的多视图图像的数据集,当前帧会受到前几帧的影响,生成较长视频时瑕疵会被积累和放大。总之,目前已有的人脸生成方法生成的人脸图像不够真实,图像质量差。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和用于图像处理的装置,可以灵活控制人脸图像的纹理变化,提高生成的人脸图像的真实度。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种图像处理方法,所述方法包括:
获取第一人脸图像对应的第一纹理图像和第二人脸图像对应的第二纹理图像;
基于第一动态遮罩对所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行融合处理,得到融合纹理图像,所述第一动态遮罩用于指示所述第一人脸图像中的待融合区域;
基于所述融合纹理图像对所述第二人脸图像进行渲染,得到目标人脸图像。
可选地,所述基于第一动态遮罩对所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行融合处理,得到融合纹理图像,包括:
根据所述第一动态遮罩将所述第一人脸图像对应的三维人脸模型中各个坐标点的纹理值映射至纹理空间,得到纹理遮罩;
根据所述纹理遮罩将所述第一纹理图像融合至所述第二纹理图像中,得到融合纹理图像。
可选地,所述基于第一动态遮罩对所述第一纹理图像和所述第二纹理图像进行融合处理,得到融合纹理图像之前,所述方法还包括:
对所述第一人脸图像进行人脸皮肤检测,得到所述第一人脸图像的皮肤检测范围;
对所述第一人脸图像进行关键点检测,得到所述第一人脸图像的关键点检测范围;
基于所述皮肤检测范围和所述关键点检测范围计算第一动态遮罩。
可选地,所述获取第一人脸图像对应的第一纹理图像和第二人脸图像对应的第二纹理图像,包括:
将所述第一人脸图像和所述第二人脸图像分别输入至预先训练的三维人脸重建网络中进行三维人脸重建处理,得到所述第一人脸图像的三维模型参数和所述第二人脸图像的三维模型参数;
根据所述第一人脸图像的三维模型参数以及所述第二人脸图像的三维模型参数,构建所述第一人脸图像对应的三维人脸模型和所述第二人脸图像对应的三维人脸模型;
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