【技术实现步骤摘要】
一种人体姿态的迁移方法、移动终端以及计算机存储介质
本申请涉及人体姿态迁移技术，尤其涉及一种人体姿态的迁移方法、移动终端以及计算机存储介质。
技术介绍
目前，针对人体姿态迁移技术通常有三种输入，分别是输入一张人体照片，该照片对应点18个人体关键点姿态估计图，以及一小段舞蹈视频。首先，对视频的每一帧使用姿态估计模型估计视频中人体的姿态，得到一系列目标姿态估计图，然后使用基于对抗生成网络的模型生成一系列人体在目标姿态下的图片，最后把一系列生成的图片组成视频即可。然而，由于人体姿态迁移技术仅仅能够应用于大型的设备中，不能够直接应用于移动终端中；由此可以看出，现有的人体姿态迁移技术无法适用于移动终端中。
技术实现思路
本申请实施例提供一种人体姿态迁移方法、移动终端以及计算机存储介质，能够提高人体姿态迁移的方法在移动终端中的适用性。本申请的技术方案是这样实现的：本申请实施例提供了一种人体姿态迁移方法，该方法应用于一移动终端中，包括：对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所...
【技术保护点】
1.一种人体姿态迁移方法，其特征在于，应用于一移动终端中，包括：/n对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图；/n对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图；/n将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图和所述源视频的姿态估计图输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述源视频的姿态估计图下的姿态迁移图；其中，所述轻量化的对抗生成网络是对对抗生成网络进行改进所得到的网络模型；/n利用所述姿态迁移图生成迁移后的视频。/n
【技术特征摘要】
1.一种人体姿态迁移方法，其特征在于，应用于一移动终端中，包括：
对获取到的待迁移人体图像进行姿态估计，得到所述待迁移人体图像的姿态估计图；
对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图；
将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图和所述源视频的姿态估计图输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述源视频的姿态估计图下的姿态迁移图；其中，所述轻量化的对抗生成网络是对对抗生成网络进行改进所得到的网络模型；
利用所述姿态迁移图生成迁移后的视频。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述源视频中包括至少两个人体图像时，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：
对所述源视频进行人体图像的识别，得到所述源视频中所包括的人体图像；
对所述源视频中的每个人体图像进行姿态估计，将得到的所述每个人体图像的姿态估计图确定为所述源视频的姿态估计图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图和所述源视频的姿态估计图输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述源视频的姿态估计图下的姿态迁移图，包括：
从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像；
将所述待迁移人体图像，所述待迁移人体图像的姿态估计图，所述源视频的姿态估计图和所述目标人体图像输入至轻量化的对抗生成网络中，输出得到所述待迁移人体图像迁移至所述目标人体图像的姿态估计图下的姿态迁移图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述源视频中包括至少两个人体图像时，所述对获取到的源视频中的人体图像进行姿态估计，得到所述源视频的姿态估计图，包括：
对所述源视频进行人体图像的识别，得到所述源视频中所包括的人体图像；
从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像；
对所述目标人体图像进行姿态估计，将得到的所述目标人体图像的姿态估计图确定为所述源视频的姿态估计图。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像，包括：
接收对所述源视频中人体图像的选取指令；
根据所述选取指令，从所述源视频中所包括的人体图像中选取出所述目标人体图像。
6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述从所述源视频中所包括的人体图像中选取出目标人体图像，包括：
获取所述源视频中特定帧的图像；
确定所述特定帧的图像中每个人体图像的画面占比；
将画面占比的最大值对应的人体图像确定为所述目标人体图像。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取到的待迁移...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚章泉，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。