图像生成方法、装置、可读介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种图像生成方法、装置、可读介质和电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：响应于用户请求，获取原始图像，对原始图像提取原始图像特征，基于原始图像特征确定初始模型参数，并根据初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像，对初始图像提取初始图像特征，基于初始图像特征生成目标模型参数，并根据目标模型参数对初始图像中的目标对象进行修正，以得到目标图像。本公开利用初始生成模型生成低精度的初始图像，再结合目标生成模型生成高精度的目标图像，能够提高目标图像与原始图像的相似度，从而提升目标图像的表现力。力。力。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置、可读介质和电子设备


[0001]本公开涉及图像处理
，具体地，涉及一种图像生成方法、装置、可读介质和电子设备。

技术介绍

[0002]随着电子信息技术的不断发展，应用市场上出现了各种各样的应用程序(英文：Application，缩写：APP)，以满足用户多样化的需求。针对游戏应用程序，尤其是MMORPG(英文：Multiplayer Online Role
‑
Playing Game，中文：大型多人在线角色扮演游戏)，为了提高玩家的沉浸感和互动性，通常允许玩家根据自己的喜好而不是使用默认模板来编辑游戏中角色的形象。然而由于玩家的操作熟练程度高低不一，往往很难创建出满足需求的形象。因此，为了便于玩家操作，可以让玩家上传满足需求的图像(例如玩家自己的照片)，并根据该图像来生成对应的形象。

技术实现思路

[0003]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]第一方面，本公开提供一种图像生成方法，所述方法包括：
[0005]响应于用户请求，获取原始图像；
[0006]对所述原始图像提取原始图像特征，基于所述原始图像特征确定初始模型参数，并根据所述初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像；
[0007]对所述初始图像提取初始图像特征，基于所述初始图像特征生成目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到目标图像。
[0008]第二方面，本公开提供一种图像生成装置，所述装置包括：
[0009]获取模块，用于响应于用户请求，获取原始图像；
[0010]初始生成模块，用于对所述原始图像提取原始图像特征，基于所述原始图像特征确定初始模型参数，并根据所述初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像；
[0011]目标生成模块，用于对所述初始图像提取初始图像特征，基于所述初始图像特征生成目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到目标图像。
[0012]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0013]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
[0014]存储装置，其上存储有计算机程序；
[0015]处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0016]通过上述技术方案，本公开首先响应于用户请求，获取原始图像，之后对原始图像提取原始图像特征，基于原始图像特征确定初始模型参数，并根据初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像。最后，对初始图像提取初始图像特征，基于初始图像特征生成目标模型参数，并根据目标模型参数对初始图像中的目标对象进行修正，以得到目标图像。本公开利用初始生成模型生成低精度的初始图像，再结合目标生成模型生成高精度的目标图像，能够提高目标图像与原始图像的相似度，从而提升目标图像的表现力。
[0017]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0018]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
[0019]图1是根据一示例性实施例示出的一种图像生成方法的流程图；
[0020]图2是初始生成模型与目标生成模型的连接关系示意图；
[0021]图3是根据一示例性实施例示出的另一种图像生成方法的流程图；
[0022]图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像生成方法的流程图；
[0023]图5是根据一示例性实施例示出的一种初始生成模型的示意图；
[0024]图6是根据一示例性实施例示出的一种目标生成模型的示意图；
[0025]图7是根据一示例性实施例示出的一种训练初始生成模型的流程图；
[0026]图8是根据一示例性实施例示出的一种训练目标生成模型的流程图；
[0027]图9是根据一示例性实施例示出的另一种训练目标生成模型的流程图；
[0028]图10是根据一示例性实施例示出的另一种训练目标生成模型的流程图；
[0029]图11是根据一示例性实施例示出的一种图像生成装置的框图；
[0030]图12是根据一示例性实施例示出的另一种图像生成装置的框图；
[0031]图13是根据一示例性实施例示出的另一种图像生成装置的框图；
[0032]图14是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0033]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0034]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0035]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0036]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0037]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0038]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0039]图1是根据一示例性实施例示出的一种图像生成方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
[0040]步骤101，响应于用户请求，获取原始图像。
[0041]举例来说，首先在接收到用户发起的用户请求的情况下，可以获取用户(例如：玩家)上传的目标对象的原始图像，原始图像中包括了目标对象。目标对象可以是用户自己，也可以是用户指定的某个人物(例如：历史人物、明星等)，还可以时用户指定的某个动物或者物品。原始图像为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：响应于用户请求，获取原始图像；对所述原始图像提取原始图像特征，基于所述原始图像特征确定初始模型参数，并根据所述初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像；对所述初始图像提取初始图像特征，基于所述初始图像特征生成目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述初始图像按照所述目标对象的关键部位划分为多个局部图像；所述对所述初始图像提取初始图像特征，包括：对所述初始图像提取全局特征，对多个所述局部图像提取每个所述局部图像对应的局部特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始图像特征生成目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到目标图像，包括：根据所述全局特征，确定全局模型参数，并根据每个所述局部特征，确定对应的局部模型参数；根据所述全局模型参数和多个所述局部模型参数，确定所述目标模型参数；根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到所述目标图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像提取原始图像特征，基于所述原始图像特征确定初始模型参数，并根据所述初始模型参数，生成目标对象对应的初始图像，包括：通过预先训练的初始生成模型对所述原始图像提取所述原始图像特征，基于所述原始图像特征确定所述初始模型参数，并根据所述初始模型参数，生成所述目标对象对应的初始图像；所述初始生成模型根据多个样本图像训练得到；所述对所述初始图像提取初始图像特征，基于所述初始图像特征生成目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到目标图像，包括：通过预先训练的目标生成模型对所述初始图像提取所述初始图像特征，基于所述初始图像特征生成所述目标模型参数，并根据所述目标模型参数对所述初始图像中的所述目标对象进行修正，以得到所述目标图像；所述目标生成模型是根据多个图像组训练得到的，每个所述图像组包括：根据所述样本图像，通过所述初始生成模型生成的训练图像，和将所述训练图像划分得到的多个局部训练图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始生成模型是通过如下方式训练得到的：获取游戏引擎按照预设规则生成的多个所述样本图像，并确定所述游戏引擎生成对应的所述样本图像时，使用的真实模型参数；
通过所述初始生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：高永强，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：