摘要
本发明涉及一种双潜空间下的人脸姿态编辑方法,属于数字图像处理领域。其包括:获取人脸图像数据集并进行划分进和预处理;提取原人脸和目标人脸中的表情、姿态和轮廓参数,将原人脸中的姿态参数替换为目标人脸姿态参数,进行人脸粗重建;通过特征金字塔和全连接层从原人脸和粗重建人脸的拼接特征中提取额外潜向量;通过反演模型将原人脸反演为潜在向量,结合提取的额外潜向量获得实际编辑后的潜在向量,并通过生成器根据潜在向量生成编辑后的人脸图像;采用身份损失、人脸损失和正则化损失的总和作为损失函数对上述过程进行训练,直至模型收敛。本发明解决了人脸姿态编辑时的身份信息和人脸属性丢失的问题,能够提升人脸姿态编辑的质量与真实感。
技术关键词
人脸姿态
编辑方法
轮廓参数
重建人脸
代表
特征金字塔
人脸图像数据
反演模型
身份
数字图像处理
人脸属性
样式
注意力机制
尺寸
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