图像处理模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，以解决相关技术中图像处理流程复杂、效率较低的问题。该方法包括：对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，得到多张第一样本面部区域图像；将该多张样本面部区域图像，分别输入预训练模型，得到多张第二样本面部区域图像，其中，预训练模型包括针对该多种图像处理方式集成处理对应的参数；将该多张第一样本面部区域图像与该多张第二样本面部区域图像进行比对，得到比对结果；根据该比对结果，对预训练模型进行参数调整，得到图像处理模型。

【技术实现步骤摘要】
图像处理模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置
本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置。
技术介绍
目前，随着电子设备的拍摄(例如自拍)功能越来越丰富，用户可以随时通过电子设备拍摄照片，并对照片进行处理。以对人脸照片进行处理为例，传统的处理方法为：通常先对人脸照片进行人脸区域分割，然后采用基于训练得到的各种模型参数，对完成人脸区域分割的人脸照片进行诸如人脸修复、人脸超分、人脸美颜、肤质生成等方式的处理。然而，由于上述功能对应的各种模型参数均是分别训练得到的，因此在对人脸照片进行处理的过程中，电子设备可能分别采用不同的模型参数进行处理，从而使得照片的处理效率较低，且浪费电子设备的处理资源。
技术实现思路
本公开提供一种图像处理模型的训练方法及装置、图像处理方法及装置，以至少解决相关技术中图像处理流程复杂、效率较低的问题。本公开的技术方案如下：根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理模型的训练方法，包括：对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，得到多张第一样本面部区域图像；将所述多张样本面部区域图像，分别输入预训练模型，得到多张第二样本面部区域图像，其中，所述预训练模型包括针对所述多种图像处理方式集成处理对应的参数；将所述多张第一样本面部区域图像与所述多张第二样本面部区域图像进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，对所述预训练模型进行参数调整，得到图像处理模型。>在一种可能实现方式中，所述对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，包括：对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理、肤质生成处理；或者，对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理、肤质生成处理。在一种可能实现方式中，所述对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，包括：对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理；或者，对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理。根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理方法，包括：获取原始图像的面部区域图像；将所述面部区域图像输入图像处理模型，得到经过多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像；其中，所述图像处理模型为采用如上述第一方面提及的图像处理模型的训练方法进行训练得到的模型。在一种可能实现方式中，所述多种图像处理方式包括面部修复、面部超分、面部美颜和肤质生成；所述方法还包括：获取面部分割图像，所述面部分割图像为基于所述原始图像分割所述面部区域图像后得到的掩码图像；根据面部分割图像，将经过多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像与所述原始图像融合，得到输出图像，其中，所述面部分割图像为基于所述原始图像分割所述面部区域图像后得到的掩码图像。在一种可能实现方式中，所述多种图像处理方式包括面部修复、面部超分和面部美颜；在所述将所述面部区域图像输入图像处理模型，得到经过所述多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像之后，所述方法还包括：对经过所述多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像，采用肤质生成处理方式进行处理，得到二次处理后的所述面部区域图像；根据所述面部分割图像，将二次处理后的所述面部区域图像与所述原始图像融合，得到所述输出图像。根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理模型的训练装置，包括第一图像处理模块和训练模块；所述第一图像处理模块，被配置为执行对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，得到多张第一样本面部区域图像；所述训练模块，被配置为执行：将所述第一图像处理模块得到的所述多张样本面部区域图像，分别输入预训练模型，得到多张第二样本面部区域图像，其中，所述预训练模型包括针对所述多种图像处理方式集成处理对应的参数；将所述多张第一样本面部区域图像与所述多张第二样本面部区域图像进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果，对所述预训练模型进行参数调整，得到图像处理模型。在一种可能实现方式中，所述第一图像处理模块，具体被配置为执行：对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理、肤质生成处理；或者，对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理、肤质生成处理。在一种可能实现方式中，所述第一图像处理模块，具体被配置为执行：对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理；或者，对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理。根据本公开实施例的第四方面，提供一种图像处理装置，包括获取模块和第二图像处理模块；所述获取模块，被配置为执行获取原始图像的面部区域图像；所述第二图像处理模块，被配置为执行将所述获取模块获取的所述面部区域图像输入图像处理模型，得到经过多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像；其中，所述图像处理模型为采用如上述第三方面提及的图像处理模型的训练装置进行训练得到的模型。在一种可能实现方式中，所述多种图像处理方式包括面部修复、面部超分、面部美颜和肤质生成；所述图像处理装置还包括第一图像融合模块；所述获取模块，还被配置为执行获取面部分割图像，所述面部分割图像为基于所述原始图像分割所述面部区域图像后得到的掩码图像；所述第一图像融合模块，被配置为执行根据所述获取模块获取的所述面部分割图像，将经过所述多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像与所述原始图像融合，得到输出图像。在一种可能实现方式中，所述多种图像处理方式包括面部修复、面部超分和面部美颜；所述图像处理装置还包括第二图像融合模块；所述第二图像处理模块，还被配置为执行在将所述面部区域图像输入图像处理模型，得到经过多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像之后，对经过所述多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像，采用肤质生成处理方式进行处理，得到二次处理后的所述面部区域图像；所述第二图像融合模块，被配置为执行根据所述获取模块获取的所述面部分割图像，将二次处理后的所述面部区域图像与所述原始图像融合，得到所述输出图像。根据本公开实施例的第五方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储该处理器可执行指令的存储器；其中，该处理器被配置为执行指令，以实现如上述第一方面或第一方面的任一种可能实现方式所述的图像处理模型的训练方法，和/或如上述第二方面或第二方面的任一种可能实现方式所述的图像处理方法。根据本公开实施例的第六方面，提供一种存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上述第一方面或第一方面的任一种可能实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括：/n对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，得到多张第一样本面部区域图像；/n将所述多张样本面部区域图像，分别输入预训练模型，得到多张第二样本面部区域图像，其中，所述预训练模型包括针对所述多种图像处理方式集成处理对应的参数；/n将所述多张第一样本面部区域图像与所述多张第二样本面部区域图像进行比对，得到比对结果；/n根据所述比对结果，对所述预训练模型进行参数调整，得到图像处理模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，包括：
对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，得到多张第一样本面部区域图像；
将所述多张样本面部区域图像，分别输入预训练模型，得到多张第二样本面部区域图像，其中，所述预训练模型包括针对所述多种图像处理方式集成处理对应的参数；
将所述多张第一样本面部区域图像与所述多张第二样本面部区域图像进行比对，得到比对结果；
根据所述比对结果，对所述预训练模型进行参数调整，得到图像处理模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，包括：
对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理、肤质生成处理；或者，
对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理、肤质生成处理。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多张样本面部区域图像，分别采用多种图像处理方式依次进行处理，包括：
对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部超分处理、面部美颜处理；或者，
对每张样本面部区域图像，依次执行面部修复处理、面部美颜处理、面部超分处理。


4.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取原始图像的面部区域图像；
将所述面部区域图像输入图像处理模型，得到经过多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像；
其中，所述图像处理模型为采用如权利要求1至3中任一项权利要求所述的图像处理模型的训练方法进行训练得到的模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多种图像处理方式包括面部修复、面部超分、面部美颜和肤质生成；所述方法还包括：
获取面部分割图像，所述面部分割图像为基于所述原始图像分割所述面部区域图像后得到的掩码图像；
根据所述面部分割图像，将经过所述多种图像处理方式处理后的所述面部区域图像与所述原始图像融合，得到输出图像。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，刘明聪，张文波，郑文，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11