【技術實現步驟摘要】
所屬的技術人員能夠理解，本申請的各個方面可以實現為系統、方法或程序產品。因此，本申請的各個方面可以具體實現為以下形式，即：完全的硬件實施方式、完全的軟件實施方式(包括固件、微代碼等)，或硬件和軟件方面結合的實施方式，這里可以統稱為“電路”、“模塊”或“系統”。根據本申請的這種實施方式的電子設備。電子設備僅僅是一個示例，不應對本申請實施例的功能和使用范圍帶來任何限制。電子設備以通用計算設備的形式表現。電子設備的組件可以包括但不限于：上述至少一個處理器、上述至少一個儲存器、連接不同系統組件(包括儲存器和處理器)的總線。其中，上述儲存器存儲有程序代碼，上述程序代碼可以被上述處理器執行，使得上述處理器執行本說明書上述“示例性方法”部分中描述的根據本申請各種示例性實施方式的步驟。儲存器可以包括易失性儲存器形式的可讀介質，例如隨機存取儲存器(ram)和/或高速緩存儲存器，還可以進一步包括只讀儲存器(rom)。儲存器還可以包括具有一組(至少一個)程序模塊的程序/實用工具，這樣的程序模塊包括但不限于：操作系統、一個或者多個應用程序、其它程序模塊以及程序數據，這些示例中的每一個或某種組合中可能包括網絡環境的實現。總線可以為表示幾類總線結構中的一種或多種，包括儲存器總線或者儲存器控制器、外圍總線、圖形加速端口、處理器或者使用多種總線結構中的任意總線結構的局域總線。電子設備也可以與一個或多個外部設備(例如鍵盤、指向設備、藍牙設備等)通信，還可與一個或者多個使得用戶能與該電子設備交互的設備通信，和/或與使得該電子設備能與一個或多個其它計算設備進行通信的任何設備(例如路由器、調
技術介紹
1、隨著擴散模型(denoising?diffusion?probabilistic?model,ddpm)的提出，越來越多的研究者關注到擴散模型強大的生成能力。和生成對抗網絡(generativeadversarial?networks,gan)相比，擴散模型不局限于原始圖像，其生成的圖像具有更好的多樣性，并且訓練相對穩定，不需要像生成對抗網絡一樣同時訓練兩個網絡。因此，人臉屬性編輯的主流模型也逐漸從基于生成對抗網絡的stylegan過渡到基于擴散模型的stablediffusion等擴散人臉編輯模型。
2、目前，人臉屬性編輯任務是指在身份一致的約束下，改變人臉特征，生成不同年齡、不同表情、不同姿態等人臉圖像。
3、然而，在研究中發現，使用人臉編輯生成的數據進行數據增強時，研究者往往期望生成攜帶指定屬性特征的人臉圖像，比如，在視線估計中，研究者會期望生成特定眼睛形狀的人臉圖像用于針對性訓練。但通過目前的調研發現，現有人臉編輯模型是面向身份一致的面部編輯任務，并未發現保留特定面部屬性的人臉編輯模型。
技術實現思路
1、本申請要解決的技術問題為：如何在進行人臉編輯時，保留特定的面部屬性。
2、針對上述技術問題，根據本申請的第一方面，提供了一種保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，上述方法包括：
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1.一種保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述獲取原始人臉圖像對應的原始局部語義信息和原始渲染信息，包括：
3.根據權利要求2所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，原始人臉圖像具有對應的若干屬性類別，預設屬性類別為若干屬性類別中的任一種；所述根據人臉解析模型，得到原始人臉圖像對應的原始局部語義信息，包括：
4.根據權利要求1所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述原始渲染信息包括著色形狀圖和表面法向量圖；所述著色形狀圖用于描述原始人臉圖像對應的面部輪廓信息；所述表面法向量圖用于描述原始人臉圖像對應的光照信息。
5.根據權利要求1-4任一項所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述根據原始人臉圖像、原始局部語義信息、原始渲染信息和人臉編輯模型，得到中間人臉特征圖像和第一損失值，包括：
6.根據權利要求5所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述根據原始潛在空間向量、原始渲染向量、原
7.根據權利要求1-4或6任一項所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述第一損失值是根據第一損失函數確定的，第一損失函數LLDM符合如下條件：
8.一種保留特定屬性的人臉圖像編輯裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1-7中任意一項的所述方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和權利要求9中所述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。
...【技術特征摘要】
1.一種保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述獲取原始人臉圖像對應的原始局部語義信息和原始渲染信息，包括：
3.根據權利要求2所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，原始人臉圖像具有對應的若干屬性類別，預設屬性類別為若干屬性類別中的任一種；所述根據人臉解析模型，得到原始人臉圖像對應的原始局部語義信息，包括：
4.根據權利要求1所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述原始渲染信息包括著色形狀圖和表面法向量圖；所述著色形狀圖用于描述原始人臉圖像對應的面部輪廓信息；所述表面法向量圖用于描述原始人臉圖像對應的光照信息。
5.根據權利要求1-4任一項所述的保留特定屬性的人臉圖像編輯方法，其特征在于，所述根據原始人臉圖像、原始局部語義信息、原始渲染信...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹夢晴，趙銳，
申請(專利權)人：上海暢行達智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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