申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117218302B

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06V10/774;G06N3/0464;G06Q30/0601

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明适用于图像翻译领域，公开了一种基于生成对抗网络的人偶模特生成算法，包括步骤：构建人偶模特生成数据集、设计人偶模特生成模型以及分别训练头部生成网络和皮肤生成网络。人偶模特生成模型包括基于生成对抗网络的头部生成网络和基于生成对抗网络的皮肤生成网络；头部生成网络用于生成真实的头部图像，皮肤生成网络用于重建人体模特的皮肤区域。本发明将头部生成网络和皮肤生成网络结合在一起，组合成一种人偶模特生成算法，能够实现人偶模特到真实模特的转换任务，并保持模特的姿态和服装等信息不改变。模型保证了生成图像的质量，同时也能兼顾模型运行的速度。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的人偶模特生成算法，其特征在于，包括步骤：构建人偶模特生成数据集：获取真实的模特图像数据集，根据真实的模特图像数据集构建人偶模特生成数据集；所述人偶模特生成数据集包括头部数据集和皮肤数据集，所述头部数据集包括头部解析图像、脸部关键点特征、头部图像的保留区域和头部的掩码，所述皮肤数据集包括包含手部关键点的openpose特征、包含人体表面的densepose特征、人体图像的保留区域、皮肤的掩码和人体的掩码；设计人偶模特生成模型：人偶模特生成模型包括基于生成对抗网络的头部生成网络和基于生成对抗网络的皮肤生成网络；所述头部生成网络用于生成真实的头部图像，所述头部生成网络的输入为头部数据集中的脸部关键点特征、头部图像的保留区域和头部的掩码，所述头部生成网络的输出为真实的头部图像和头部图像的语义分布信息；所述皮肤生成网络用于重建人体模特的皮肤区域，所述皮肤生成网络的输入为皮肤数据集，所述皮肤生成网络的输出为真实皮肤的人体模特图像；分别训练头部生成网络和皮肤生成网络;在对所述头部生成网络进行训练时，使用的损失函数包括第一对抗损失函数、头部解析损失函数、第一重建损失函数以及第一VGG感知损失函数；所述头部解析损失函数通过如下公式计算获得： ;其中，表示头部解析损失函数，表示像素点的个数，表示像素点的类别数，表示第个像素点的真实类别是否为第类，表示模型生成的第个像素点为第类的概率。

全文数据：

权利要求：

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