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摘要：本申请公开了模型训练方法、人脸生成方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。具体实施方式包括：确定真实人脸图像和虚拟人脸图像，其中，所述虚拟人脸图像是通过将一组随机捏脸参数输入经过预训练的生成网络生成的；利用人脸识别网络确定所述虚拟人脸图像与所述真实人脸图像的相似度，并将该相似度作为第二损失函数；根据所述第二损失函数对经过预训练的生成网络的捏脸参数进行迭代训练，得到训练样本；根据所述训练样本组成的训练集对捏脸参数生成网络进行训练，得到捏脸参数生成网络。上述模型训练方法通过迭代训练的方式，自动生成大量的真值训练样本，从而可以在不进行人工标注的情况下，对捏脸参数生成网络进行训练，通过本方法大大降低了人工标注成本。
主权项：1.一种模型训练方法，包括：确定真实人脸图像和虚拟人脸图像，其中，所述虚拟人脸图像是通过将一组随机捏脸参数输入经过预训练的生成网络生成的；利用人脸识别网络确定所述虚拟人脸图像与所述真实人脸图像的相似度，并将该相似度作为第二损失函数；根据所述第二损失函数对经过预训练的生成网络的捏脸参数进行迭代训练，得到训练样本；根据所述训练样本组成的训练集对捏脸参数生成网络进行训练，得到捏脸参数生成网络。
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百度查询： 杭州秋果计划科技有限公司 模型训练方法、人脸生成方法及装置
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