一种基于CNN的人像脸型迁移方法和装置以及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于CNN的人像脸型迁移方法、装置、设备及存储介质，其包括：对待迁移人脸图和模特参照图进行预处理，得到对应的人脸点以及所述模特参照图的脸型蒙版，其中，所述模特参照图用于将所述模特参照图中的人像脸型迁移到所述待迁移人脸图的脸型参照图；将所述待迁移人脸图和所述模特参照图的脸型蒙版进行拼接所得到的图像作为输入数据；将所述输入数据输入至预构建的人脸迁移网络模型进行迁移处理，得到迁移后的人脸图像。能够实现人像脸型迁移的目的，使得在迁移后图像脸部皮肤的生成更加自然的迁移效果。肤的生成更加自然的迁移效果。肤的生成更加自然的迁移效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CNN的人像脸型迁移方法和装置以及设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于CNN的人像脸型迁移方法和装置以及设备。

技术介绍

[0002]人像脸型迁移是指在不改变用户图五官基础上，将任意一张模特人像脸型迁移到用户图人像上，让每个人都能拥有独特的脸型，从而可满足用户对脸型切换方面的体验需求，可以广泛用于人像美颜软件、美妆相机等领域。现有人像脸型迁移主要是：通过传统图像算法进行人脸脸型迁移。而传统图像算法利用用户图和模特图的人脸点形成一系列网格，然后将用户图warp(图像仿射变换)到和模特图相同脸型。但是传统人脸迁移图像算法在实际应用中，主要存在迁移后图像脸部皮肤不够自然，导致用户体验差。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于CNN的人像脸型迁移方法和装置以及设备，旨在解决现有的人像脸型迁移方法存在迁移后图像脸部皮肤不够自然等问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于CNN的人像脸型迁移方法，所述方法包括：
[0005]对待迁移人脸图和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于CNN的人像脸型迁移方法，其特征在于，所述方法包括：对待迁移人脸图和模特参照图进行预处理，得到对应的人脸点以及所述模特参照图的脸型蒙版，其中，所述模特参照图用于将所述模特参照图中的人像脸型迁移到所述待迁移人脸图的脸型参照图；将所述待迁移人脸图和所述模特参照图的脸型蒙版进行拼接所得到的图像作为输入数据；将所述输入数据输入至预构建的人脸迁移网络模型进行迁移处理，得到迁移后的人脸图像。2.根据权利要求1所述的一种基于CNN的人像脸型迁移方法，其特征在于，所述对待迁移人脸图和模特参照图进行预处理，得到对应的人脸点以及所述模特参照图的脸型蒙版的步骤包括：利用人脸检测技术分别对所述待迁移人脸图和所述模特参照图进行检测处理后输出对应的人脸点；根据所述人脸点将所述待迁移人脸图和所述模特参照图中的人脸分别裁剪出来，并利用图像分割技术分割所述模特参照图的脸型蒙版。3.根据权利要求1所述的一种基于CNN的人像脸型迁移方法，其特征在于，所述预构建的人脸迁移网络模型的训练过程包括：利用所述人脸点将图像训练集中轮廓相同的人脸进行分类，得到基于所述图像训练集的N个集合；通过网格形变算法对所述N个集合中的每个集合中的图像数据进行相同的脸型调整，制作成对的训练数据对所述人脸迁移网络模型进行训练。4.根据权利要求3所述的一种基于CNN的人像脸型迁移方法，其特征在于，所述对所述人脸迁移网络模型进行训练的步骤还包括：对所述人脸迁移网络模型输出的结果图和target图像进行计算损失函数，根据所述损失函数优化所述人脸迁移网络模型。5.根据权利要求4所述的一种基于CNN的人像脸型迁移方法，其特征在于，所述损失函数包括L1 loss...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈进山，陈扬，仇中宝，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：