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一种人脸素描到人脸照片的生成方法、装置
摘要文本
本发明公开了一种人脸素描到人脸照片的生成方法、装置，方法包括：获取人脸素描图像；依据所述人脸素描图像进行重建，获得人脸素描图像的重建图像；依据人脸素描图像的重建图像及人脸图库构建数据集训练模型，获得人脸生成模型；将人脸素描图像的重建图像输入人脸生成模型，获得人脸照片。本发明提出的提取素描图像特征合成光学人脸图像的方法，通过基于深度卷积神经网络进一步学习素描特征提取后的表示，拉近了素描图像与光学图像的人物刻画的模态差异；进而使得依据跨域合成的人脸重建图像输入人脸生成模型后相似性比对更合理准确，使获取的人脸照片更符合实际所需。
申请人信息
- 申请人:昆明理工大学
- 申请人地址:650031 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
- 发明人: 昆明理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种人脸素描到人脸照片的生成方法、装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410245890.6 |
| 申请日 | 2024/3/5 |
| 公告号 | CN117830083A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06T3/04 |
| 权利人 | 昆明理工大学 |
| 发明人 | 梁波; 张璇 |
| 地址 | 云南省昆明市一二一大街文昌路68号 |
专利主权项内容
1.一种人脸素描到人脸照片的生成方法，其特征在于，包括：获取人脸素描图像；依据所述人脸素描图像进行重建，获得人脸素描图像的重建图像；依据人脸素描图像的重建图像及人脸图库构建数据集训练模型，获得人脸生成模型；将人脸素描图像的重建图像输入人脸生成模型，获得人脸照片；所述依据所述人脸素描图像进行重建，获得人脸素描图像的重建图像，包括：输入人脸素描图像，采用第一深度学习子网络从人脸素描图像中学习面部特征，将特征提取并保存于网络中；将第一深度学习子网络提取的特征输入第二深度学习子网络用于将分量特征向量映射到真实图像，输出合成的光学人脸图像作为人脸素描图像的重建图像；所述第一深度学习子网络为基于transformer的特征提取网络；所述第二深度学习子网络包括依次连接的特征映射模块与Sketchformer模块构成，其中，特征映射模块使用自编码器。