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摘要：本发明涉及计算机图形学处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法，本发明设计一个轻量化特征融合模块，以聚合妆容风格的高级信息和低级细节特征，获得更准确更丰富的化妆特征；提出一种轻量化的注意力机制对参考图像和源图像之间的依赖性进行建模；并设计轻量化图像重建模块来减少模型参数量，所提出方法在确保妆容转移的精准度同时，大幅减轻模型负载与计算负担，缩短处理周期。本发明提出的妆容迁移方法不仅显著提升了妆容转移的精准度，而且大幅减轻了模型的负载与计算负担，有效缩短了处理周期，极大地拓展了妆容迁移技术的应用场景，使其在更多领域展现出强大的实用性和潜力，从而解决了现有的妆容迁移方法精准度较低的问题。
主权项：1.一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建数据集；S2对所述数据集进行标准化处理，得到处理过后的素颜图像和妆容图像，并利用PSPNet模型对所述素颜图像和妆容图像进行面部分割得到的带注释标签的掩膜；S3构建基于特征融合轻量化的妆容迁移LFMT方法；S4将处理后的所述素颜图像和所述妆容容图像，输入到妆容迁移LFMT中；S5将处理后的所述妆容图像输入到轻量化妆容编码器中，提取所述妆容图像的全局妆容特征和不同组件的妆容特征；S6将处理后的所述素颜图像输入到内容特征编码器中，提取所述素颜图像的面部内容特征；S7基于所述特定组件妆容和所述面部特征生成所述素颜图像相对应的组件妆容信息；S8将所述全局妆容特征与所述组件妆容信息的输入到轻量化依赖关系中，生成适应所述素颜图像的全局妆容信息；S9将所述全局妆容信息输入到轻量化图像重建关系中，生成妆容迁移结果；S10返回S4，直至妆容特征图集及素颜特征图集任一个为空，则第一次迭代终止，保存本次迭代后的妆容迁移模型参数；S11判断是否到达预设的迭代次数，若达到，则将本次保存的妆容迁移模型作为LFMT训练好的参数，若未达到，则更新所述妆容特征图集及所述素颜特征图集，返回S4。
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法
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