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公开(公告)号：CN112017141A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010963670.9
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本申请公开了视频数据处理方法和装置，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实施方式包括：获取对第一人物的动态形象拍摄的视频，作为动态模板视频；利用目标图像中的第二人物的目标人脸，更换预设人物视频中的人脸，得到含目标视频，其中，含目标视频所包含人脸的属性形象为目标人脸的属性形象，含目标视频所包含人脸的动态形象为预设人物视频所包含的人脸的动态形象；以含目标视频中的头像，更换动态模板视频中的头像，得到头像更换视频。本申请可以利用将图像中人脸的属性，添加到可以构建虚拟形象的视频中，从而实现可以驱动包括该图像中人脸的属性的虚拟形象。此外，通过动态模板视频，有助于给虚拟形象添加丰富的动态形象。
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公开(公告)号：CN111860167A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010560733.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了人脸融合模型获取及人脸融合方法、装置及存储介质，涉及人工智能、深度学习及计算机视觉领域，其中的方法可包括：获取训练样本，训练样本中包括：目标人脸图像以及模板人脸图像；利用训练样本，训练得到用于对输入的目标人脸图像和模板人脸图像进行人脸融合的人脸融合模型，包括：获取目标人脸图像中的目标人脸的属性信息；对目标人脸图像及模板人脸图像进行人脸融合，得到融合人脸；获取融合人脸的属性信息；根据目标人脸的属性信息及融合人脸的属性信息构建属性一致性损失函数，利用属性一致性损失函数进行人脸融合模型的自监督学习。本申请所述方案可以用于云服务，可提升人脸融合效果并具有广泛适用性等。
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公开(公告)号：CN111783647A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010615462.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了人脸融合模型的训练方法、人脸融合方法、装置及设备，涉及深度学习领域。具体实现方案为：获取样本图像，所述样本图像包括用户样本图像和底板样本图像；根据所述用户样本图像和底板样本图像对生成式对抗网络进行训练，得到人脸融合模型，所述人脸融合模型用于将底板图像中的人脸替换为用户图像。由于人脸融合模型是基于生成式对抗网络训练得到的，因此能够提取出图像的深层语义特征信息，并基于深层语义特征信息进行人脸融合，从而得到很好的人脸融合效果。
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公开(公告)号：CN111739167A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010549415.X
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种3D人头重建方法、装置、设备和介质，涉及计算机视觉技术，该方法包括：获取设定数量的二维人头图像和各所述二维人头图像分别对应的人头深度图像；对各所述人头深度图像进行人脸姿态角融合，获得第一人头网格数据；获取所述第一人头网格数据对应的平面网格图；根据所述平面网格图和各所述二维人头图像执行纹理采样融合操作，基于获得的纹理图生成3D人头重建结果并进行输出。本申请实施例可以提高人头重建的成功率和良品率，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN111599002A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010412294.4
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于生成图像的方法和装置，涉及图像处理领域。具体实现方案为：获取第一脸部图像中的第一脸部关键点信息和第二脸部图像中的第二脸部关键点信息；根据第一脸部关键点信息确定脸部表情参数；根据第二脸部关键点信息确定脸部姿态参数和脸部形状参数；基于脸部表情参数、脸部形状参数和脸部姿态参数生成第三脸部图像。该实施方式提高了生成图像的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619670A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910738283.2
申请日：2019-08-12
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06T11/60
Abstract: 本发明公开了人脸互换方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法可包括：针对包含M张人脸的待处理图像中每两张需要进行人脸互换的第一人脸和第二人脸，M为大于一的正整数，分别进行以下处理：分别提取出第一人脸和第二人脸中的人脸关键点；根据提取出的人脸关键点分别对第一人脸和第二人脸进行三角剖分；基于三角剖分结果对第一人脸和第二人脸进行人脸互换。本发明所述方案的实现方式更为灵活，并提升了换脸效果，增强了互动性和趣味性，且具有很高的准确性等。
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公开(公告)号：CN110446066A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910802155.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/233 , H04N21/43 , H04N21/81 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/02 , G10L15/26
Abstract: 本公开的实施例公开了用于生成视频的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取上一帧图像和用于生成当前帧图像的底板；确定与待输出语音信息对应的当前音素，基于当前帧图像的底板，从预设的嘴形库中获取与当前音素对应的至少两个嘴形图像，其中，嘴形库包括从视频的连续图像中得到的多张底板和与底板对应的不同音素的嘴形图像；从所获取的至少两个嘴形图像中确定出与上一帧图像中的嘴形图像相匹配的嘴形图像；将所确定出的嘴形图像插入当前帧图像的底板，生成当前帧图像。该实施方式通过将相邻帧图像的嘴形相匹配，从而保证了相邻帧图像的中人像嘴形的连贯性，提高了生成的视频的质量。
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公开(公告)号：CN112102449B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010965379.5
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06T13/20 , G06F16/74 , G06F16/783
Abstract: 本申请公开了一种虚拟人物的生成方法、展示方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和图像处理领域。所述虚拟人物的生成方法包括：创建虚拟人物的第一动画视频和第二动画视频，虚拟人物在第一动画视频中表现为静默状态，虚拟人物在第二动画视频中表现为执行多个动作；将第二动画视频划分为与多个动作一一对应的多个动作视频，多个动作视频分别与多个语音指令相关联；针对每个动作视频，生成动作视频相对于预设帧的起始过渡帧和结尾过渡帧；以及生成虚拟人物的展示数据，展示数据包括第一动画视频、多个动作视频、多个动作视频与多个语音指令的关联以及每个动作视频相对于预设帧的起始过渡帧和结尾过渡帧。
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公开(公告)号：CN111860167B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202010560733.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了人脸融合模型获取及人脸融合方法、装置及存储介质，涉及人工智能、深度学习及计算机视觉领域，其中的方法可包括：获取训练样本，训练样本中包括：目标人脸图像以及模板人脸图像；利用训练样本，训练得到用于对输入的目标人脸图像和模板人脸图像进行人脸融合的人脸融合模型，包括：获取目标人脸图像中的目标人脸的属性信息；对目标人脸图像及模板人脸图像进行人脸融合，得到融合人脸；获取融合人脸的属性信息；根据目标人脸的属性信息及融合人脸的属性信息构建属性一致性损失函数，利用属性一致性损失函数进行人脸融合模型的自监督学习。本申请所述方案可以用于云服务，可提升人脸融合效果并具有广泛适用性等。
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公开(公告)号：CN112101204B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010965427.0
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V40/16 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种生成式对抗网络的训练方法，涉及机器学习、计算机视觉和人脸识别技术领域。具体实现方案为：获取多组图像集，其中，多组图像集中的每组图像集具有各自的年龄段信息，每组图像集中的每个图像包括面部信息，面部信息的年龄信息属于与每组图像集对应的年龄段；以及基于多组图像集和多组图像集各自的年龄段信息，对预先构建的初始网络模型进行训练，得到经训练的生成式对抗网络。本申请还公开了一种生成式对抗网络的训练装置、图像处理方法和装置、电子设备和存储介质。
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