一种基于神经网络的图像处理方法技术

本发明专利技术给出了一种基于神经网络的图像处理方法，通过Lora训练模型以得到能符合指定图片要求的训练模型，对用户导入的若干个自定义脸型模板图像及用户正脸的图像进行目标检测出图像中的脸型，避免图像中的噪声影响，保证脸型检测的精准度，且便于后续提取特征；根据提取的特征进行相似度计算，将用户脸型与模板脸型相匹配，精准匹配出相应的模板，且模板脸型为用户自定义导入，保证模板选择的灵活性；将模板图像导入训练模型进行图生图，该训练模型根据用户预设的Lora文件进行用户人像的生成；本申请实现了全自动化批处理图生图，且针对用户人像的脸型问题进行检测、优化和模板匹配，使生成的人像更符合用户所导入正脸图像的脸型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其是一种基于神经网络的图像处理方法。

技术介绍

1、lora(low-rankadaptation oflarge language models)是一种高效的技术，用于对大型语言模型进行微调，旨在减少训练过程中的参数数量和计算需求。在图像生成任务中，lora可以针对特定的风格或细节进行调整，而无需对整个模型进行全面再训练。这大大加快了训练速度，并降低了资源的消耗，借助lora，图像生成模型能在保持生成图像高质量标准的同时，更快地适应新的数据或需求变化。例如，在动态场景如视频游戏或电影特效制作中，快速生成与原始风格一致但内容有所变化的图像序列。

2、目前通过aigc图生图生成人像图片，通常是根据用户上传的指定脸型图片，利用lora文件生成指定风格的人像，而用户上传的图片通常包含背景、脸上的配饰、头发等噪声，这些因素会影响所生成人像图片的质量，使得生成的人像图片不符合用户所要的脸型。

技术实现思路

1、为了解决以上
技术介绍
提到的技术问题，本专利技术提出了一种基于神经网络的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤S1所述用户文件资料包括特定主题图像构成的训练集。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤S2所述自定义脸型模板图像包括预设默认脸型模板图像及用户导入的脸型模板图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤S2所述预处理包含用户正脸的图像及若干个自定义脸型模板图像，包括对包含用户正脸的图像及若干个自定义脸型模板图像进行去噪和高亮。

<p>5.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤s1所述用户文件资料包括特定主题图像构成的训练集。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤s2所述自定义脸型模板图像包括预设默认脸型模板图像及用户导入的脸型模板图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤s2所述预处理包含用户正脸的图像及若干个自定义脸型模板图像，包括对包含用户正脸的图像及若干个自定义脸型模板图像进行去噪和高亮。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的图像处理方法，其特征在于，步骤s2包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的图...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺伟，林德双，陈凯强，
申请(专利权)人：铂爵影像文化科技厦门有限公司，
类型：发明
国别省市：