【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和计算机视觉，尤其涉及一种人脸编辑数据增强方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、人脸识别作为人工智能的重要研究领域，其应用场景广泛，尤其在门禁系统、手机解锁等终端设备中发挥着关键作用。然而，人脸识别在实际应用中仍面临诸多挑战，特别是人脸姿态变化对识别准确率的显著影响。传统的人脸识别方法通常要求正对摄像头、高清无偏转的人脸图像，这在很大程度上限制了人脸识别在安防监控等复杂场景下的应用。
2、近年来，随着生成大模型技术的蓬勃发展，尤其是gan(生成对抗网络)和diffusion(扩散模型)等算法的兴起，图像生成与编辑技术取得了显著进步。这些技术不仅能够在text-to-image领域生成高质量的合成图像，还能够在真实图像编辑中实现精细控制，保持目标特性的同时改变图像中的特定元素。这为解决人脸识别中的姿态变化问题提供了新的思路。
3、然而，当前的人脸识别技术在处理多姿态人脸时仍显不足。传统的解决方案，如优化模型骨干网络、设计更合理的损失函数、筛选或生成结构化数据等，虽然在一定程度上提升了...
【技术保护点】
1.一种人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述通过人脸识别算法得到所述人脸底图的人脸特征向量，包括：
3.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述使用生成扩散大模型根据所述图像描述微调所述人脸底图得到微调权重后初始化图像编辑模型，包括：
4.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述根据所述人脸检测框和人脸关键点设定编辑参数边界值，包括：
5.如权利要求4所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述根据所述编辑参数边界值...
【技术特征摘要】
1.一种人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述通过人脸识别算法得到所述人脸底图的人脸特征向量，包括：
3.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述使用生成扩散大模型根据所述图像描述微调所述人脸底图得到微调权重后初始化图像编辑模型，包括：
4.如权利要求1所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述根据所述人脸检测框和人脸关键点设定编辑参数边界值，包括：
5.如权利要求4所述的人脸编辑数据增强方法，其特征在于，所述根据所述编辑参数边界值设置编辑位置参数，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈旭鹏，蔡忠鹏，何宜兵，张神力，林志坤，
申请(专利权)人：深圳天海宸光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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