[发明专利]图像生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例公开了图像生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对于第一人脸图像序列中的每个第一人脸图像，执行以下表情变换图像生成步骤：将第一人脸图像和预先获取的第二人脸图像分别输入至特征提取网络，得到第一特征图序列和第二特征图序列；确定第一特征图序列中的每个第一特征图对应的第一脸部关键点信息集，得到第一脸部关键点信息集组，以及确定第二特征图序列中的每个第二特征图对应的第二脸部关键点信息集，得到第二脸部关键点信息集组；确定变换位置信息集；依据所得到的变换位置信息集组，生成针对第二对象的表情变换图像。该实施方式可以准确、高效地生成针对第二对象的表情变换图像。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

目前，对于人脸的应用层出不穷，其中人脸表情迁移是热门方向之一。人脸表情迁移起源于换脸应用，例如将A的照片中A的脸变为B的脸，A身体仍然是A本身的身体，且背景不发生变化。对于人脸表情迁移的实现，通常采用的方式为：利用预先配置的3D人脸骨骼变换模型来实现人脸表情的迁移。

然而，当采用上述方式来实现人脸表情的迁移，经常会存在如下技术问题：

第一，配置3D人脸骨骼变换模型需要3D建模人员耗费大量的时间，且效果画面的呈现还需要使用3D渲染引擎。除此之外，高质量的画面还需要高精度的3D人脸模型进行渲染，对设备性能要求较高。然而，使用性能较低的设备往往存在实现人脸表情迁移不够精准的问题。

第二，仅仅依据待变换图像(第二对象对应的第二人脸图像)和已变换图像(第一对象对应的第二人脸图像)之间的脸部关键点信息的变换来生成表情变换图像存在精准度较低的问题。

第三，由多个表征图像特征信息的特征图生成的对应表情变换图像中的对象往往存在不够清晰、色差的问题。且生成的表情变换图像存在不够精准的问题。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了图像生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像生成方法，包括：对于预先获取的第一人脸图像序列中的每个第一人脸图像，其中，上述第一人脸图像序列表征第一对象的人脸表情变换信息，执行以下表情变换图像生成步骤：将上述第一人脸图像和预先获取的第二人脸图像分别输入至特征提取网络，得到第一特征图序列和第二特征图序列，其中，上述特征提取网络包括多个子网络，上述第一特征图序列中的第一特征图为子网络的输出特征图，上述第二特征图序列中的第二特征图为子网络的输出特征图，上述第二人脸图像为针对第二对象的、人脸姿态满足预设条件的图像；确定上述第一特征图序列中的每个第一特征图对应的第一脸部关键点信息集，得到第一脸部关键点信息集组，以及确定上述第二特征图序列中的每个第二特征图对应的第二脸部关键点信息集，得到第二脸部关键点信息集组；依据上述第一脸部关键点信息集组中的每个第一脸部关键点信息集，确定针对上述第一脸部关键点信息集的、上述第二脸部关键点信息集组中对应第二脸部关键点信息集的变换位置信息集；依据所得到的变换位置信息集组，生成针对上述第二对象的表情变换图像，其中，上述表情变换图像中的第二对象的表情与上述第一人脸图像中第一对象的表情相同。