申请/专利权人：上海师范大学

申请日：2023-10-10

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117437330A

主分类号：G06T11/40

分类号：G06T11/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明提供了一种多风格人脸剪纸图像生成方法，方法包括：拍摄多人正面的人脸图像，并由剪纸工作者进行手工剪纸，将所有的人脸图像和剪纸图像保存至计算机；对每幅人脸图像和剪纸图像按中心点进行裁剪；根据剪纸图像的特征，生成相应的风格标签；由所有的人脸图像、剪纸图像和风格标签构成剪纸数据集；构造人脸特征提取网络，并训练；构造剪纸生成网络；训练剪纸生成网络，优化网络权重以最小化剪纸生成网络损失函数值，保存权重文件；构造风格修改网络，训练风格修改网络，优化网络权重以最小化风格修改网络损失函数值，保存权重文件；对训练好的网络权重进行测试，依据评估指标挑选合适的权重文件，即为可用的多风格人脸剪纸图像生成模型。

主权项：1.一种多风格人脸剪纸图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、拍摄多人正面的人脸图像，并由剪纸工作者进行手工剪纸，将所有的人脸图像和剪纸图像保存至计算机；步骤二、对每幅人脸图像和剪纸图像按中心点进行裁剪，并将其大小调整至256×256；根据剪纸图像的性别、年龄、发型、眼镜等特征，生成相应的风格标签；由所有的人脸图像、剪纸图像和风格标签构成剪纸数据集，并将该数据集按9：1划分为剪纸训练集和剪纸测试集；步骤三、构造人脸特征提取网络，并使用公开人脸数据集CelebA训练；步骤四、构造剪纸生成网络，包括两个生成器网络和两个判别器网络；步骤五、训练剪纸生成网络，优化网络权重以最小化剪纸生成网络损失函数值，保存权重文件；步骤六、构造风格修改网络，包括一个生成器网络和一个判别器网络；步骤七、训练风格修改网络，优化网络权重以最小化风格修改网络损失函数值，保存权重文件；步骤八、对训练好的网络权重进行测试，依据评估指标挑选合适的权重文件，即为可用的多风格人脸剪纸图像生成模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海师范大学 一种多风格人脸剪纸图像生成方法

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