[发明专利]模型训练、人头重建方法，装置，设备以及存储介质

说明书

本公开提供了模型训练、人头重建方法，装置，设备以及存储介质，涉及图像处理领域，具体涉及计算机视觉、增强现实、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取对预先制作的人头模型进行展开得到的展开纹理图像；获取多张样本二维人脸图像；根据多张样本二维人脸图像以及展开纹理图像，确定各样本二维人脸图像对应的整头纹理图像；将各样本二维人脸图像作为输入，将与所输入的样本二维人脸图像对应的整头纹理图像作为期望输出，训练得到整头纹理图像生成模型。本实现方式可以生成整头的纹理图像，从而使得人头模型更真实。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，具体涉及计算机视觉、增强现实、深度学习技术领域，尤其涉及模型训练、人头重建方法，装置，设备以及存储介质。

背景技术

通过二维人脸图重建三维人脸是目前成本最低的三维重建方式，越来越多的研究人员使用这一方法进行人物真实效果重建工作。但是单张二维人脸图只能表现出前脸区域信息，并没有人头完整信息，缺失了人头两侧、后侧、顶部的信息。所以很多开源算法仅仅能提供人的前脸重建效果，并不是整头的重建。

发明内容

提供了一种模型训练、人头重建方法，装置，设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种模型训练方法，包括：获取对预先制作的人头模型进行展开得到的展开纹理图像；获取多张样本二维人脸图像；根据多张样本二维人脸图像以及展开纹理图像，确定各样本二维人脸图像对应的整头纹理图像；将各样本二维人脸图像作为输入，将与所输入的样本二维人脸图像对应的整头纹理图像作为期望输出，训练得到整头纹理图像生成模型。

根据第二方面，提供了一种人头重建方法，包括：获取目标二维人脸图像；获取与目标二维人脸图像对应的白模三维人头模型；基于目标二维人脸图像以及预先训练的整头纹理图像生成模型，确定目标整头纹理图像，整头纹理图像生成模型通过如第一方面所描述的模型训练方法训练得到；根据目标整头纹理图像以及白模三维人头模型，确定目标三维人头模型。

根据第三方面，提供了一种模型训练装置，包括：第一获取单元，被配置成获取对预先制作的人头模型进行展开得到的展开纹理图像；第二获取单元，被配置成获取多张样本二维人脸图像；图像处理单元，被配置成根据多张样本二维人脸图像以及展开纹理图像，确定各样本二维人脸图像对应的整头纹理图像；模型训练单元，被配置成将各样本二维人脸图像作为输入，将与所输入的样本二维人脸图像对应的整头纹理图像作为期望输出，训练得到整头纹理图像生成模型。

根据第四方面，提供了一种人头重建装置，包括：第三获取单元，被配置成获取目标二维人脸图像；第四获取单元，被配置成获取与目标二维人脸图像对应的白模三维人头模型；图像生成单元，被配置成基于目标二维人脸图像以及预先训练的整头纹理图像生成模型，确定目标整头纹理图像，整头纹理图像生成模型通过如第一方面所描述的模型训练方法训练得到；人头重建单元，被配置成根据目标整头纹理图像以及白模三维人头模型，确定目标三维人头模型。

根据第五方面，提供了一种执行模型训练方法的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第六方面，提供了一种执行人头重建方法的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第二方面所描述的方法。

根据第七方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据第八方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。