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申请/专利权人：深圳爱莫科技有限公司

摘要：本发明公开了AI换脸方法及智能换脸设备，涉及人工智能技术领域，解决了换脸算法需要较高计算资源，限定了使用场景的技术问题。该方法包括：获取原始人脸图像，并对人脸区域进行特征提取，得到原始人脸特征；基于原始人脸特征，获取人脸区域的多个稠密关键点；将多个稠密关键点输入三维人脸模型中进行人脸三维重建，生成混合人脸特征；使用换脸模型将混合人脸特征与三维人脸模型进行纹理映射，得到具有彩色纹理的换脸后三维人脸模型及二维人脸图像，将二维人脸图像融合到原始人脸图像中，得到换脸图像。本发明的换脸算法可操作性强，便于通过专用芯片实现，从而集成在各种硬件设备中实现快速换脸，适用多种使用场景。

主权项：1.一种AI换脸方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：获取原始人脸图像，通过人脸检测模型定位并提取原始人脸图像中的人脸区域，并利用人脸特征模型对人脸区域进行特征提取，得到原始人脸特征；S20：基于原始人脸特征，使用人脸稠密关键点检测模型获取人脸区域的多个稠密关键点；S30：将多个稠密关键点输入三维人脸模型中进行人脸三维重建，得到目标人脸特征，并通过特征融合模型将目标人脸特征和原始人脸特征进行重组，生成混合人脸特征；S40：使用换脸模型将混合人脸特征与三维人脸模型进行纹理映射，得到具有彩色纹理的换脸后三维人脸模型及二维人脸图像，通过像素级融合，将二维人脸图像融合到原始人脸图像中，得到换脸图像；所述S20步骤中，若干个稠密关键点对应的人脸区域为唇部、鼻子、眼睛；还进行唇部的矫正修复操作，该操作通过计算唇型差异损失值对唇部异常进行矫正修复，具体包括：原始人脸图像经过4个卷积与LeakyRelu函数操作进行人脸特征编码，再与切片后的目标人脸图像的特征进行12个残差模块的特征重组；12个残差模块的上分支抽取前6个低层块的特征做五官细节的特征保留，经过2次卷积与LeakyRelu函数操作得到多维度的特征和唇部热力图；通过公式计算预测唇部热力图与样本唇部热力图的损失，其中n表示训练过程中批量大小，k为批量中每个训练样本的编号，t表示当前训练过程中的步数，表示样本唇部热力图，表示特征融合模型得到的预测唇部热力图；总损失为，其中表示换脸图像与目标人脸图像的特征向量余弦损失。

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