[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取包括目标主体的待处理图像；

将所述待处理图像和所述目标主体的主体属性，输入至目标风格转换模型中，得到将目标主体转换为目标风格类型的目标特效图像；

将所述目标特效图像于图像展示区域中显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取多个第一训练样本；其中，所述第一训练样本中包括第一原始图像和与所述目标风格类型相一致的第一风格图像；所述第一风格图像是第一风格转换模型生成的；

针对各第一训练样本，将当前第一训练样本中的第一原始图像和所述原始图像中待处理对象的对象属性，作为待训练风格转换模型的输入，将所述当前第一训练样本中的第一风格图像，作为所述待训练风格模型的输出，训练得到所述目标风格转换模型；

其中，所述对象属性与所述主体属性相一致。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个第一训练样本，包括：

获取至少一幅第一原始图像；

针对各第一原始图像，基于所述第一风格转换模型对当前第一原始图像风格化处理，得到与所述目标风格类型相一致的第一风格图像；

基于各第一原始图像和相应的第一风格图像，确定所述多个第一训练样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一风格转换模型中包括风格特征提取器、内容特征提取器、特征融合器以及编译器，所述基于所述第一风格转换模型对当前第一原始图像风格化处理，得到与所述目标风格类型相一致的第一风格图像，包括：

基于所述内容特征提取器对所述当前第一原始图像进行内容提取，得到图像内容特征；

基于所述风格特征提取器，对预先设置的与所述目标风格类型相一致的参照风格图像进行风格特征提取，得到图像风格特征；

基于所述特征融合器对所述图像内容特征和所述图像风格特征融合处理，得到待编译特征；

基于所述编译器对所述待编译特征处理，得到与所述当前第一原始图像相对应的第一风格图像。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

构建包括待训练风格处理模型、目标判别器以及目标风格比对器的目标待训练模型；其中，所述目标判别器以及所述目标风格比对器为预先训练好的；

根据至少一种待选择风格类型的多幅第二风格图像，以及至少一幅第二原始图像，对构建的目标待训练模型进行训练，得到目标待使用模型；其中，所述第二风格图像是基于目标图像生成模型确定的；

将所述目标待使用模型中训练好的待训练风格处理模型，作为待使用风格模型；

确定与所述目标风格类型相对应的一幅参照图像，并基于所述参照图像和所述待使用风格模型，确定所述第一风格转换模型；其中，所述目标风格类型为所述至少一种待选择风格类型中的一种。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待训练风格处理模型中包括：待训练风格特征提取器、待训练内容特征提取器、待训练特征融合器以及待训练编译器，所述根据至少一种待选择风格类型的多幅第二风格图像，以及至少一幅第二原始图像，对构建的目标待训练模型进行训练，得到目标待使用模型，包括：

通过对各第二风格图像和各第二原始图像随机组合处理，得到多个第二训练样本；其中，所述第二训练样本中包括一幅第二原始图像和一幅第二风格图像；

针对各第二训练样本，基于所述待训练内容特征提取器获取所述第二原始图像的内容拼接特征，以及基于所述待训练风格特征提取器获取多数第二风格图像的风格拼接特征，基于所述待训练特征融合模型对所述内容拼接特征和所述风格拼接特征融合处理，得到融合特征，并将所述融合特征输入待训练编译器中，得到实际输出图像；

将所述实际输出图像和所述第二风格图像输入至所述目标判别器中，确定第一损失值，以及将所述实际输出图像和所述第二风格图像输入至所述目标风格比对器中，确定风格损失值；

基于所述第一损失值和所述风格损失值，对所述待训练风格处理模型中的模型参数修正处理，将所述待训练风格处理模型中的损失函数收敛作为训练目标，得到所述目标待使用模型。