使用人工智能的虚拟脸部生成方法及装置与流程

技术特征：
1.一种使用人工智能的虚拟脸部生成方法，其特征在于，包括如下的步骤：从虚拟脸部生成装置接收多个脸部源数据和至少一个脸部背景数据并通过深度学习来执行对于推论脸部与实际脸部的比较及学习；以及接收一个脸部背景数据并通过经上述比较及学习的模型来生成由从多个上述脸部源数据推论的脸部与上述一个脸部背景数据的特征合成而成的世界上不存在的虚拟人物的脸部数据，生成上述虚拟人物的脸部数据的步骤包括如下的步骤：上述虚拟脸部生成装置的编码器接收一个脸部背景数据来进行编码；在上述虚拟脸部生成装置的内网络部中，使经编码的上述数据通过经上述比较及学习的模型之后导出虚拟脸部的分布区域来将上述分布区域传递到上述虚拟脸部生成装置的解码器；以及在上述虚拟脸部生成装置的解码器中生成包含从多个上述脸部源数据推论的世界上不存在的虚拟人物的脸部和背景脸部的特征在内的上述虚拟人物的脸部数据。2.根据权利要求1所述的使用人工智能的虚拟脸部生成方法，其特征在于，执行上述比较及学习的步骤包括如下的步骤：上述虚拟脸部生成装置的编码器接收多个上述脸部源数据和至少一个脸部背景数据来编码成多个卷积层；在上述虚拟脸部生成装置的内网络部中，通过经编码的上述数据分别生成脸部源数据和脸部背景数据的分布区域；在上述虚拟脸部生成装置的解码器中，将从上述内网络部传递的数据解码成多个解卷积层；以及比较经解码的上述数据与原始数据来进行学习。3.根据权利要求1所述的使用人工智能的虚拟脸部生成方法，其特征在于，上述脸部背景数据包含脸部内的表情、眼睛/鼻子/嘴型、眨眼中的至少一种。4.根据权利要求1所述的使用人工智能的虚拟脸部生成方法，其特征在于，上述脸部数据为脸部图像或脸部影像。5.一种使用人工智能的虚拟脸部生成装置，其特征在于，包括：学习部，接收多个脸部源数据和至少一个脸部背景数据并通过深度学习来执行对于推论脸部与实际脸部的比较及学习；以及推论部，接收一个脸部背景数据并通过经上述比较及学习的模型来生成由从多个上述脸部源数据推论的脸部与上述一个脸部背景数据的特征合成而成的世界上不存在的虚拟人物的脸部数据，上述推论部包括：编码器，接收一个脸部背景数据来进行编码；内网络部，使经编码的上述数据通过经上述比较及学习的模型之后导出虚拟脸部的分布区域来将上述分布区域传递到解码器；以及上述解码器，通过解码来生成包含从多个上述脸部源数据推论的世界上不存在的虚拟
人物的脸部和背景脸部的特征在内的上述虚拟人物的脸部数据。6.根据权利要求5所述的使用人工智能的虚拟脸部生成装置，其特征在于，上述学习部包括：编码器，接收多个上述脸部源数据和至少一个脸部背景数据来编码成多个卷积层；内网络部，通过经编码的上述数据分别生成脸部源数据和脸部背景数据的分布区域；以及解码器，将从上述内网络部传递的数据解码成多个解卷积层。7.根据权利要求5所述的使用人工智能的虚拟脸部生成装置，其特征在于，上述脸部背景数据包含脸部内的表情、眼睛/鼻子/嘴型、眨眼中的至少一种。8.根据权利要求5所述的使用人工智能的虚拟脸部生成装置，其特征在于，上述脸部数据为脸部图像或脸部影像。

技术总结
本发明涉及使用人工智能的虚拟脸部生成方法及装置，包括如下的步骤：从虚拟脸部生成装置接收多个脸部源数据和至少一个脸部背景数据并通过深度学习来执行对于推论脸部与实际脸部的比较及学习；以及接收一个脸部背景数据并通过经上述比较及学习的模型来生成由从多个上述脸部源数据推论的脸部与上述一个脸部背景数据的特征合成而成的虚拟脸部数据。部背景数据的特征合成而成的虚拟脸部数据。部背景数据的特征合成而成的虚拟脸部数据。


技术研发人员：金汉彬
受保护的技术使用者：斯瑞尼沃斯有限公司
技术研发日：2021.11.15
技术公布日：2022/9/13