【技术实现步骤摘要】
妆容迁移方法及装置、人脸对齐方法及装置
[0001]本申请涉及图像处理
,特别涉及一种人脸对齐方法及装置、妆容迁移方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着AI技术的发展,人脸技术应用的场景越来越多元化,除了常见的人脸识别等问题,综合深度学习与各项人脸技术,对于两张图片,其中一张图是没有上妆的原图,另一张图片是已经添加了妆容的上妆参考图,通过神经网络,将参考图的妆容迁移到未上妆的原图人脸上。
[0003]这种妆容迁移技术上具备一定技术可行性,且具有很高的实用价值。然而,由于原图与参考图人脸的角度、脸型等等差异,基于深度学习的全局妆容迁移方法对上妆关键区域的捕捉存在一定的欠缺,因此需要对人脸数据进行更好地形变,以辅助训练时对上妆部位进行更准确的匹配。
[0004]在实际应用中,我们想要对两张人脸进行妆容的迁移,一定是希望两张图中的人脸光照、角度等条件尽可能的相同,这样在迁移的过程中,存在的问题较少,效果会更好。但是在实际应用中,很难保证两张照片中的人脸角度、形态对齐。目前,现有 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种妆容迁移方法,其特征在于,包括:获取待上妆人脸图像全局的关键点位置和已上妆人脸图像全局的关键点位置;根据所述待上妆人脸图像全局的关键点位置和已上妆人脸图像全局的关键点位置,对所述已上妆人脸图像进行全局对齐,得到中间图像;根据所述待上妆人脸图像中目标部位的关键点位置和所述中间图像中目标部位的关键点位置,对所述中间图像的目标部位进行局部对齐,得到所述已上妆人脸图像对应的人脸对齐图像;根据所述待上妆人脸图像和所述已上妆人脸图像对应的人脸对齐图像进行妆容迁移,获得所述待上妆人脸图像对应的上妆图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待上妆人脸图像全局的关键点位置和已上妆人脸图像全局的关键点位置,包括:获取待上妆人脸图像和已上妆人脸图像;分别对所述待上妆人脸图像和已上妆人脸图像进行全局关键点检测,获得所述待上妆人脸图像全局的关键点位置和所述已上妆人脸图像全局的关键点位置。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取待上妆人脸图像和已上妆人脸图像;获取原图和参考图;分别对所述原图和参考图进行人脸检测,得到所述原图对应的待上妆人脸图像和所述参考图对应的已上妆人脸图像。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待上妆人脸图像全局的关键点位置和已上妆人脸图像全局的关键点位置,对所述已上妆人脸图像进行全局对齐,得到中间图像,包括:根据所述待上妆人脸图像全局的关键点位置与所述已上妆人脸图像全局的关键点位置之间的对应关系,构建第一变换公式;根据所述第一变换公式,对所述已上妆人脸图像进行仿射变换、透视变换或薄板样条函数变换,得到所述中间图像。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述待上妆人脸图像中目标部位的关键点位置和所述中间图像中目标部位的关键点位置,对所述中间图像的目标部位进行局部对齐,包括:根据所述待上妆人脸图像目标部位的关键点位置与所述中间图像目标部位的关键点位置之间的对应关系,构建第二变换公式;根据所述第二变换公式,对所述中间图像的目标部位进行仿射变换、透视变换或薄板样条函数变换。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述待上妆人脸图像和所述已上妆人脸图像对应的人脸对齐图像进行妆容迁移,获得所述待上妆人脸图像对应的上妆图像,包括:将所述待上妆人脸图像和所述已上妆人脸图像对应的人脸对齐图像作为妆容迁移模型的输入,获得所述妆容迁移模型输出的所述待上妆人脸图像对应的上妆图像。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述将所述待上妆人脸图像和所述已上妆人脸图像对应的人脸对齐图像作为妆容迁移模型的输入之前,所述方法还包括:
获取待上妆用户图像、已上妆用户图像和妆容参考图像;对所述妆容参考图...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈浩然,万昭祎,赵荔,姚聪,
申请(专利权)人:北京迈格威科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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