修改毛发外观制造技术

技术编号:30821608 阅读:30 留言:0更新日期:2021-11-18 12:03
根据各种实施例,公开了一种修改受试者的头部的图像中毛发外观的方法。该方法包括:提供具有毛发区域的受试者的头部的图像,作为第一经训练的神经网络模型的输入;使用第一经训练的神经网络模型并且基于头部的图像,来生成毛发层和面部层,毛发层包括图像的包含毛发的部分的估计表示,面部层包括毛发区域已被去除的受试者的头部的估计表示;提供要并入图像中的限定发型的指示以及所生成的毛发层,作为第二经训练的神经网络模型的输入;使用第二经训练的神经网络模型,基于限定发型的指示和所生成的毛发层,来生成经修改的毛发层;以及使用处理器,通过将经修改的毛发层应用于所生成的面部层,来生成受试者的头部的经修改的图像。来生成受试者的头部的经修改的图像。来生成受试者的头部的经修改的图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】修改毛发外观


[0001]本专利技术涉及修改图像,并且具体涉及修改受试者的头部的图像中的毛发外观。

技术介绍

[0002]个人护理活动可以形成一个人一天的重要组成部分。例如,人类可能会花时间涂抹化妆产品或护肤产品,并且调整、重新造型和剪切他们头上和/或他们脸上的毛发(例如,面部毛发)。通常,一个人可以在执行个人护理活动的同时看着反射镜中的他们的影像,以从该活动中实现期望结果。
[0003]当一个人希望调整、重新造型或剪切他们头上或脸上的毛发时,在对他们的外观实施物理改变之前,能够将特定发型可能显得怎么样进行可视化,可能会有所帮助。在现有系统中,用户可以将特定面部发型的图像叠加在他们的面部图像之上,使得他们可以设想他们具有该特定面部发型的情况下可能看起来的样子。然而,在这样的系统中,新发型的图像中的像素仅仅放置在用户的图像的像素之上(例如,放置在用户的图像的像素的顶部上)。因此,他们头上具有现有毛发(即,面部毛发或颅骨毛发)的用户可能不能够查看具有经修改的发型的他们头部的真实表示,因为鉴于他们的现有毛发,可能无法清楚地可见。
[0004]因此,将期望能够以更真实的方式修改受试者的图像中毛发的外观,而不管受试者是否具有现有毛发。因此,需要一种改进系统以用于生成和查看他们具有特定发型的情况下可能显得怎么样的图像。

技术实现思路

[0005]如上文所指示的,用于生成具有经修改的发型的人的图像的现有技术的局限性在于:图像中的现有毛发可能会对新毛发或经修改的毛发的外观产生不利影响。例如,对于具有络腮式胡须的用户,可能难以使用现有技术来生成具有山羊胡的用户的真实图像,因为山羊式胡须在现有络腮式胡须之上可能并非清晰可见。因此,已经认识到,不管用户现有发型如何,能够生成具有经修改的发型的用户的真实图像的系统将会具有价值。根据本文中所公开的实施例,本专利技术的目的在于通过创建用户的经修改的图像来克服现有系统的缺点,在用户的经修改的图像中,在新发型被添加到图像之前,已经去除了用户现有毛发的至少一部分。
[0006]根据第一方面,提供了一种修改受试者的头部的图像中的毛发外观的方法,该方法包括:提供具有毛发区域的受试者的头部的图像,作为第一经训练的神经网络模型的输入;使用第一经训练的神经网络模型并且基于头部的图像,来生成毛发层和面部层,毛发层包括图像的包括毛发的部分的估计表示,面部层包括毛发区域已被去除的受试者的头部的估计表示;提供要并入图像中的限定发型的指示以及所生成的毛发层,作为第二经训练的神经网络模型的输入;使用第二经训练的神经网络模型,基于限定发型的指示和所生成的毛发层,来生成经修改的毛发层;以及使用处理器,通过将经修改的毛发层应用于所生成的面部层,来生成受试者的头部的经修改的图像。
[0007]通过使用经训练的神经网络模型来生成面部层,可以生成用户头部的真实估计表示,其中现有毛发已被去除。相似地,通过使用经训练的神经网络模型来生成要应用于所生成的面部层的毛发层,所得图像是真实的。
[0008]在一些实施例中,该方法还可以包括:使用第一经训练的神经网络模型并且基于头部的图像,来生成毛发掩模,毛发掩模限定图像的包含毛发的区域。
[0009]在一些实施例中,该方法还可以包括:在处理器处接收受试者的头部的图像的注释,该注释包括图像的包含毛发的区域的指示;以及使用处理器计算相对于所接收的注释而言的所生成的毛发掩模的准确度。
[0010]在一些实施例中,该方法还可以包括:提供所生成的毛发掩模,作为第二经训练的神经网络模型的输入。生成经修改的毛发层可以包括:基于所生成的毛发掩模来生成经修改的毛发层,使得经修改的毛发层中的毛发仅在由所生成的毛发掩模限定的区域内生成。
[0011]在一些实施例中,该方法还可以包括:经由用户接口接收用户输入,以修改以下项中的至少一项的参数:所生成的毛发层、限定发型的指示、以及毛发掩模。
[0012]在一些实施例中,第一经训练的神经网络模型和第二经训练的神经网络模型中的至少一者包括生成对抗网络的一部分,或形成生成对抗网络的一部分。
[0013]在一些实施例中,该方法还可以包括:提供经修改的图像以用于呈现给用户。
[0014]在一些实施例中,该方法还可以包括:使用判别网络来评估相对于在区域中没有可见毛发的受试者的头部的图像而言的所生成的面部层的质量。
[0015]在一些实施例中,该方法还可以包括:使用判别网络来评估受试者的头部的所生成的经修改的图像的质量。
[0016]根据第二方面,提供了一种训练神经网络模型以操纵受试者的头部的图像中的毛发外观的方法,该方法包括:生成训练数据集,训练数据集包括各自在特定区域中具有毛发的受试者的头部的多个图像、以及各自在特定区域中没有毛发的受试者的头部的多个图像;以及训练神经网络模型,以基于在特定区域中具有毛发的受试者的头部的输入图像,来生成特定区域中的毛发已被去除的受试者的头部的估计表示。
[0017]根据第三方面,提供了一种训练神经网络模型以操纵图像中的毛发外观的方法,该方法包括:生成训练数据集,训练数据集包括多个毛发层以及要并入图像中的限定发型的多个指示器,每个毛发层包括图像的包含毛发的部分的估计表示;以及训练神经网络模型,以基于输入毛发层和特定限定发型,来生成经修改的毛发层。
[0018]在一些实施例中,该方法还可以包括:在所述训练期间向神经网络模型提供毛发掩模和噪声元素,毛发掩模限定输入毛发层的含毛发部分的范围。
[0019]根据第四方面,提供了一种计算机程序产品,其包括计算机可读介质,该计算机可读介质具有体现在其中的计算机可读代码,该计算机可读代码被配置为使得在由合适的计算机或处理器执行时,计算机或处理器被使得执行本文中所公开的方法的步骤。
[0020]根据第五方面,提供了一种用于修改受试者的头部的图像的装置,该装置包括:存储器,该存储器包括表示指令集合的指令数据;以及处理器,该处理器被配置为与存储器通信并且执行指令集合,其中指令集合当由处理器执行时,使得处理器:提供具有毛发区域的受试者的头部的图像,作为第一经训练的神经网络模型的输入;使用第一经训练的神经网络模型并且基于头部的图像,来生成毛发层和面部层,毛发层包括图像的包括毛发的部分
的估计表示,面部层包括毛发区域已被去除的受试者的头部的表示;提供要并入图像中的限定发型的指示以及所生成的毛发层,作为第二经训练的神经网络模型的输入;使用第二经训练的神经网络模型并且基于限定发型的指示和所生成的毛发层,来生成与限定发型类似的经修改的毛发层;以及通过将经修改的毛发层应用于所生成的面部层,来生成受试者的头部的经修改的图像。
[0021]在一些实施例中,该装置还可以包括显示器,显示器用于显示受试者的头部的经修改的图像。
[0022]参考下文所描述的实施例,本专利技术的这些和其他方面将显而易见并且得以阐明。
附图说明
[0023]为了更好地理解本专利技术并且更清楚地示出可以如何实现本专利技术,现在,将仅通本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种修改受试者的头部的图像中的毛发外观的方法,所述方法包括:提供具有毛发区域的受试者的头部的图像,作为第一经训练的神经网络模型的输入;使用所述第一经训练的神经网络模型并且基于所述头部的所述图像,来生成毛发层和面部层,所述毛发层包括所述图像的包括毛发的部分的估计表示,所述面部层包括所述毛发区域已被去除的所述受试者的所述头部的估计表示;提供要并入所述图像中的限定发型的指示以及所生成的所述毛发层,作为第二经训练的神经网络模型的输入;使用所述第二经训练的神经网络模型,基于所述限定发型的所述指示和所生成的所述毛发层,来生成经修改的毛发层;以及使用处理器,通过将所述经修改的毛发层应用于所生成的所述面部层,来生成所述受试者的所述头部的经修改的图像。2.根据权利要求1所述的方法,还包括:使用所述第一经训练的神经网络模型并且基于所述头部的所述图像,来生成毛发掩模,所述毛发掩模限定所述图像的包含毛发的区域。3.根据权利要求2所述的方法,还包括:在处理器处接收所述受试者的所述头部的所述图像的注释,所述注释包括所述图像的包含毛发的所述区域的指示;以及使用处理器计算相对于所接收的所述注释而言的所生成的所述毛发掩模的准确度。4.根据权利要求2或权利要求3所述的方法,还包括:提供所生成的所述毛发掩模,作为所述第二经训练的神经网络模型的输入;其中生成所述经修改的毛发层包括:基于所生成的所述毛发掩模来生成经修改的毛发层,使得所述经修改的毛发层中的毛发仅在由所生成的所述毛发掩模限定的区域内生成。5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法,还包括:经由用户接口接收用户输入,以修改以下项中的至少一项的参数:所生成的所述毛发层、所述限定发型的所述指示、以及所述毛发掩模。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述第一经训练的神经网络模型和所述第二经训练的神经网络模型中的至少一者包括生成对抗网络的一部分,或形成生成对抗网络的一部分。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法,还包括:提供所述经修改的图像以用于呈现给用户。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法,还包括:使用判别网络来评估相对于在所述区域中没有可见毛发的受试者的头部的图像而言的所生成的所述面部层的质量。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法,还包括:使用判别网络来评估所述受试者的所述头部的所生成的经修改的图...

【专利技术属性】
技术研发人员:B
申请(专利权)人:皇家飞利浦有限公司
类型:发明
国别省市:

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