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申请/专利权人：广州华多网络科技有限公司
摘要：本申请公开人脸图像重演方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：采集目标用户人脸图像的第一参数集和第二参数集；根据所述第一参数集和第二参数集对所述人脸图像进行三维建模，生成第一模拟图像和第二模拟图像；将所述第一模拟图像和第二模拟图像输入至预设的运动预估模型中；读取所述运动预估模型输出的运动向量，并将预设的源图像和所述运动向量输入至预设的人脸重演模型中；读取所述人脸重演模型输出的所述人脸图像的重演图像。通过该方法，实现了基于两张人脸图像的参数集，生成真实人脸图像的重演，提高了重演图像的真实性，使重演技术的适用性更加广泛。
主权项：1.一种人脸图像重演方法，其特征在于，包括：采集目标用户人脸图像的第一参数集和第二参数集；根据所述第一参数集和第二参数集对所述人脸图像进行三维建模，生成第一模拟图像和第二模拟图像；将所述第一模拟图像和第二模拟图像输入至预设的运动预估模型中，其中，所述运动预估模型用于根据同一人脸的不同图像计算人脸运动向量的神经网络模型；读取所述运动预估模型输出的运动向量，并将预设的源图像和所述运动向量输入至预设的人脸重演模型中，其中，所述人脸重演模型用于根据人脸图像和运动向量生成重演图像的神经网络模型；读取所述人脸重演模型输出的所述人脸图像的重演图像；所述将预设的源图像和所述运动向量输入至预设的人脸重演模型中之后，包括：读取预设的驱动图像，其中，所述第二参数集根据所述驱动图像提取得到；基于预设的损失函数，计算所述重演图像与所述驱动图像之间的特征差值；将所述特征差值与预设的损失阈值进行比对，当所述特征差值大于所述损失阈值，根据所述特征差值反复迭代的对所述运动预估模型和人脸重演模型的权重进行校正，直至所述特征差值小于等于所述损失阈值为止。
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