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摘要:本发明公开了一种基于深度学习的直播实时人脸替换方法和电子设备,包括:获取源视频并抽帧获得帧图像;通过人脸检测模型确定所述帧图像中的源人脸位置;通过特征点检测模型获取所述帧图像的源人脸的面部特征数据集;基于所述帧图像,通过遮罩模型推理出所述源人脸的人脸遮罩,裁剪所述源人脸的人脸轮廓并确定人脸融合范围;将目标人脸样本输入人脸交换模型解耦人脸特征参数并融合到所述帧图像的源人脸上获得人脸转换图像;合并所述人脸转换图像生成视频流并输出。本发明解决了现有的图像或视频人脸替换方法存在保真度和泛化能力不能兼顾的问题。
主权项:1.一种基于深度学习的直播实时人脸替换方法,其特征在于,包括以下步骤:获取源视频并抽帧获得帧图像;通过人脸检测模型确定所述帧图像中的源人脸位置;通过特征点检测模型获取所述帧图像的源人脸的面部特征数据集;基于所述帧图像,通过遮罩模型推理出所述源人脸的人脸遮罩,裁剪所述源人脸的人脸轮廓并确定人脸融合范围;将目标人脸样本输入人脸交换模型解耦人脸特征参数并融合到所述帧图像的源人脸上获得人脸转换图像;合并所述人脸转换图像生成视频流并输出。
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百度查询: 南京邮电大学 基于深度学习的直播实时人脸替换方法和电子设备
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