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申请/专利权人：北京陌陌信息技术有限公司
摘要：一种人脸换像模型训练方法、装置、设备和介质。该方法包括：将第一人物的人脸基础图像和第二人物的人脸特征图像进行叠加，得到训练图像；将训练图像输入由循环生成式对抗网络CycleGAN和VGG网络组成的预设神经网络，得到输出图像；依据输出图像和目标图像确定损失函数值；根据损失函数值调整预设神经网络的网络参数，以使损失函数值满足预设条件，得到人脸换像模型。根据本发明实施例提供的方法、装置、设备和介质，可以实现任何人的人脸基础图像作为输入图像时都可以得到所要替换的人物的换脸图像。
主权项：1.一种人脸换像模型训练方法，其特征在于，包括：将第一人物的人脸基础图像和第二人物的人脸特征图像进行叠加，得到训练图像；将所述训练图像输入预设神经网络，得到输出图像，所述预设神经网络包括：循环生成式对抗网络CycleGAN和视觉几何组VGG网络，所述训练图像和所述输出图像均为6通道图像；依据所述输出图像和目标图像确定损失函数值，其中，所述输出图像是所述第一人物的换脸图像和所述第一人物的输出人脸特征图像叠加后的图像，所述目标图像为所述第二人物的人脸基础图像和所述第一人物的人脸特征图像叠加后得到的6通道图像；根据所述损失函数值调整所述预设神经网络的网络参数，以使所述损失函数值满足预设条件，得到人脸换像模型；依据所述输出图像和目标图像确定损失函数值，包括：通过所述第一人物的换脸图像与所述第二人物的人脸基础图像，得到第一函数值，其中，所述第一人物的换脸图像和所述第二人物的人脸基础图像均为3通道图像；利用所述第一人物的输出人脸特征图像和所述第一人物的人脸特征图像，得到第二函数值，其中，所述第一人物的输出人脸特征图像和所述第一人物的人脸特征图像均为3通道图像；将所述第一函数值和所述第二函数值基于预设权重进行加权求和，得到所述损失函数值。
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权利要求：
百度查询： 北京陌陌信息技术有限公司 人脸换像模型训练方法、装置、设备和介质
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