CN111695471A - 虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及深度学习和图像技术领域，尤其涉及互联网软件技术领域。具体实现方案为：基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。本申请实施例的技术方案，实现了在对目标人脸进行虚拟化的同时，提高了虚拟形象的仿真度。

Description

虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及深度学习和图像技术领域，尤其涉及互联网软件技术领域。具体地，本申请实施例提供一种虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
基于单张人脸照片生成与其脸部特征相似的虚拟形象技术是目前三维人脸领域的技术研究和产品应用热点。
当前通过匹配照片中的人脸特征和预设的虚拟形象，从预设的虚拟形象中确定与照片中人脸相似的虚拟形象。
但是通过上述方法得到的虚拟形象的真实感不高。
发明内容
本申请实施例提供了一种虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种虚拟形象生成方法，包括：
基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；
根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
第二方面，本申请实施例还提供了一种虚拟形象生成装置，包括：
系数确定模块，用于基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；
形象确定模块，用于根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例中任一项所述的方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例中任一项所述的方法。
本申请实施例的技术方案，实现了在对目标人脸进行虚拟化的同时，提高虚拟形象的仿真度。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请第一实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图；
图2是本申请第二实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图；
图3是本申请第三实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图；
图4是本申请第四实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图；
图5是本申请第五实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图；
图6是本申请第六实施例提供的一种虚拟形象生成装置的结构示意图；
图7是根据本申请实施例的虚拟形象生成方法的电子设备框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
第一实施例
图1是本申请第一实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图。本实施例可适用于根据人脸图像生成与图像中人脸特征相似的虚拟形象的情况。该方法可以由一种虚拟形象生成装置来执行。该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本申请实施例提供的虚拟形象生成方法包括:
S110、基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数。
其中，真实人脸特征模板是指实际人脸呈现特征的模板。该模板可以是三维的，也可以是二维的。
具体地，真实人脸特征模板可以是整个人脸的特征模板，也可以是局部人脸的特征模板。
所述至少两个真实人脸特征模板可以用于描述至少一种人脸特征。
所述人脸特征包括：人脸表情、脸型和五官中的至少一种。
可选地，所述人脸特征可以是人脸表情、脸型或五官。
所述人脸特征也可以是人脸表情和脸型，人脸表情和五官，或，脸型和五官。
所述人脸特征还可以是人脸表情、脸型和五官。
示例性的，人脸表情可以包括兴奋、高兴、惊讶、伤心、恐惧、害羞、厌恶和愤怒等的至少一种。
脸型可以包括：圆脸、方脸、瓜子脸、椭圆脸和菱形脸等中的至少一种。
鼻子可以包括：标准鼻、曲线鼻和直线鼻等中的至少一种。
眼睛可以包括：标准眼、垂眼、丹凤眼、三角眼、上斜眼、细长眼和圆眼等中的至少一种。
眉毛可以包括：自然眉、平直眉、柳叶眉、拱形眉和上挑眉等中的至少一种。
嘴可以包括：标准嘴、樱桃嘴、大嘴和歪嘴等中的至少一种。
待处理图像是待依据图像中的目标人脸生成虚拟形象的图像。
模板系数是指融合至少两个真实人脸特征模板，以得到与目标人脸相似度大于设定相似度阈值的融合人脸的融合权重。
具体地，基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数，可以包括：
将待处理图像输入预先训练的模板系数识别模型，输出目标人脸的模板系数。
可选地，基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数，还可以包括：
提取待处理图像中目标人脸的特征点；
根据提取的特征点，从数据中索引目标人脸的模板系数。
S120、根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
其中，虚拟人脸特征模板是指某风格人脸呈现特征的模板。该风格具体可以是：甜美可爱、自然优雅、浪漫迷人、魅力时尚、高雅柔美、华丽高雅、清纯简洁、知性沉着和现代摩登中的至少一种。
虚拟人脸特征模板可以由漫画家根据真实人脸特征模板绘制得到。
每一种真实人脸特征模板都关联有一种虚拟人脸特征模板。
虚拟形象是指非真实的模样。
可选地，虚拟形象可以是三维模型的是形式，也可以是二维图像的形式。
具体地，所述根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象，包括：
根据所述模板系数，对所述至少两个真实人脸特征模板中各特征点的位置进行加权求和；
将加权求和结果作为虚拟形象中相应特征点的位置，以得到目标人脸的虚拟形象。
本申请实施例的技术方案，通过根据模板系数和至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。因为至少两个真实人脸特征模板的拟合可以实现对目标人脸更加真实的描述。所以本申请实施例可以实现在对目标人脸进行虚拟化的同时，提高虚拟形象的仿真度。
第二实施例
图2是本申请第二实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，对上述S120的具体优化。参见图2，本申请实施例提供的虚拟形象生成方法包括：
S210、基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数。
S220、根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像。
其中，虚拟人脸图像是指虚拟形象的人脸图像。
具体地，所述根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像，可以包括：
根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，确定虚拟人脸的三维模型；
从所述待处理图像中提取所述目标人脸的纹理信息；
根据所述目标人脸的纹理信息，对所述虚拟人脸的三维模型进行渲染，得到所述虚拟人脸图像。
其中，纹理信息包括颜色信息和光照信息中的至少一种。
虚拟人脸是指虚拟形象的人脸。
S230、利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将所述虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域，得到所述虚拟形象的图像。
本申请实施例的技术方案，通过利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域，从而使得虚拟形象具有与目标人脸以外的其他用户特征，例如发型、服装等，从而进一步提高虚拟形象与目标人脸所属用户的相似度。
为进一步提高虚拟人脸与目标人脸的相似度，所述利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将所述虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域，得到所述虚拟形象的图像之前，所述方法还包括：
根据所述目标人脸的人脸关键点，对所述虚拟人脸图像进行变形，以对齐所述虚拟人脸图像中的虚拟人脸与所述目标人脸。
第三实施例
图3是本申请第三实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图。本实施例是在上述实施的基础上，对上述S120的具体优化。参见图3，本申请实施例提供的虚拟形象生成方法包括：
S310、基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数。
S320、根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整，得到所述目标人脸的虚拟形象。
其中基线人脸模型是指作为基线的人脸模型。
基线是指在人们做不同表情之前所呈现的一种平静的状态。
具体地，所述根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整，得到所述目标人脸的虚拟形象，可以包括：
匹配所述虚拟人脸特征模板中的人脸关键点与基线人脸模型中的人脸关键点，得到匹配点对；
根据所述模板系数对基线人脸模型中人脸关键点关联的至少两个匹配点对的距离进行加权求和；
根据加权求和结果，对基线人脸模型中的人脸关键点进行平移，得到所述目标人脸的虚拟形象。
示例性地，按照如下公式确定所述目标人脸的虚拟形象：
x＝x0+a(x1-x0)+b(x2-x0)
其中x是虚拟形象中一特征点的一维度坐标，x0是基线人脸模型中相应特征点的相应维度坐标，x1是是一个虚拟人脸特征模板中相应特征点的相应维度坐标，x2是另一个虚拟人脸特征模板中相应特征点的相应维度坐标，a和b是模板系数。
本申请实施例的技术方案，通过基线人脸模型对得到所述目标人脸的虚拟形象进行约束，避免虚拟形象的畸变，提高虚拟形象的准确率。
第四实施例
图4是本申请第四实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，对上述S110的具体化。参见图4，本申请实施例提供的虚拟形象生成方法包括：
S410、对所述待处理图像进行人脸检测，得到所述目标人脸的第一人脸关键点。
其中，第一关键是待处理图像中目标人脸的关键点。
S420、获取所述至少两个真实人脸特征模板中的第二人脸关键点。
其中，第二关键点是指真实人脸特征模板中人脸的关键点。
S430、确定所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点之间的关联关系。
其中，人脸关键点是表示人脸关键位置的特征点。
典型地，人脸关键点是设定人脸位置处的关键点。该设定人脸位置可以是眼睛的中心点位置、鼻尖位置和嘴角位置中的至少一种。
具体地，可以根据描述人脸的特征信息，建立所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点之间的关联关系。
例如，将描述人脸中左眼眼角位置的第一人脸关键点和第二人脸关键点建立关联关系。
S440、基于所述关联关系，根据所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点，确定所述模板系数。
具体地，基于所述关联关系，根据所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点，确定所述模板系数，包括：
基于所述关联关系建立方程组；
将所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点代入方程组，求解出所述模板系数。
本申请实施例的技术方案，通过确定所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点之间的关联关系；基于所述关联关系，根据所述第一人脸关键点和所述第二人脸关键点，确定所述模板系数，从而实现模板系数的确定。
第五实施例
图5是本申请第六实施例提供的一种虚拟形象生成方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，提出的一种可选方案。参见图5，本申请实施例提供的虚拟形象生成方法包括：
将待处理图像输入脸型表情系数求解器，输出目标人脸的模板系数和目标人脸的位姿信息；
将目标人脸的位姿信息和待处理图像输入纹理光照估计器，输出目标人脸的平均色、目标人脸中嘴唇的平均色和光照信息；
将目标人脸的平均色、目标人脸中嘴唇的平均色和光照信息输入纹理合成器，输出目标纹理贴图；
根据模板系数，对基线人脸模型进行调整，得到虚拟人脸的三维模型；
利用目标纹理贴图对虚拟人脸的三维模型进行渲染，得到虚拟人脸图像；
根据待处理图像中目标人脸的人脸关键点，对虚拟人脸图像进行变形；
根据待处理图像确定目标人脸的人脸掩模；
基于人脸掩模，将变形后的虚拟人脸图像填充至待处理图像中的目标人脸区域；
将填充得到的图像作为目标人脸的虚拟形象。
其中，脸型表情系数求解器可以基于人脸特征点的透视变换(Perspective-n-Point,PNP)方法实现，也可以通过深度学习的方式实现。
模板系数可以包括表情模板系数、脸型模板系数和五官模板系数中的至少一种。
具体地，上述纹理光照估计器和问题里合成器均可以根据深度学习的方式实现。
本申请实施例的技术方案，通过基于模板系数对虚拟人脸的表情模板、脸型模板和五官模板进行组合，得到与图像中人脸匹配的虚拟形象，从而实现在虚拟化的同时，提高虚拟形象的仿真度。
第六实施例
图6是本申请第六实施例提供的一种虚拟形象生成装置的结构示意图。参见图6，本申请实施例提供的虚拟形象生成装置600包括：系数确定模块601和形象确定模块602。
其中，系数确定模块601，用于基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；
形象确定模块602，用于根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
本申请实施例的技术方案，通过根据模板系数和至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。因为至少两个真实人脸特征模板的拟合可以实现对目标人脸更加真实的描述。所以本申请实施例可以实现在对目标人脸进行虚拟化的同时，提高虚拟形象的仿真度。
进一步地，所述形象确定模块，包括：
图像确定单元，用于根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像；
区域填充单元，用于利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将所述虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域；
形象获得单元，用于将填充得到的图像作为所述虚拟形象。
进一步地，所述图像确定单元，包括：
模型确定子单元，用于根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，确定虚拟人脸的三维模型；
信息提取子单元，用于从所述待处理图像中提取所述目标人脸的纹理信息；
渲染子单元，用于根据所述目标人脸的纹理信息，对所述虚拟人脸的三维模型进行渲染，得到所述虚拟人脸图像。
进一步地，所述形象确定模块，包括：
模型调整单元，用于根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整；
形象确定单元，用于将调整得到的新的人脸模型作为所述目标人脸的虚拟形象。
进一步地，所述模型调整单元，包括：
匹配子单元，用于匹配所述虚拟人脸特征模板中的人脸关键点与所述基线人脸模型中的人脸关键点，得到匹配点对；
加权子单元，用于根据所述模板系数对所述基线人脸模型中人脸关键点关联的至少两个匹配点对的距离进行加权求和；
平移子单元，用于根据加权求和结果，对所述基线人脸模型中的人脸关键点进行平移。
第七实施例
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图7所示，是根据本申请实施例的虚拟形象生成方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示，该电子设备包括：一个或多个处理器701、存储器702，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的虚拟形象生成方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的虚拟形象生成方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的虚拟形象生成方法对应的程序指令/模块(例如，附图6所示的系数确定模块601和形象确定模块602)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的虚拟形象生成方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据虚拟形象生成电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至虚拟形象生成电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
虚拟形象生成方法的电子设备还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与虚拟形象生成电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
本申请实施例的技术方案，实现了在对目标人脸进行虚拟化的同时，提高虚拟形象的仿真度。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (12)

1.一种虚拟形象生成方法，包括：
基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；
根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象，包括：
根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像；
利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将所述虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域；
将填充得到的图像作为所述虚拟形象。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像，包括：
根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，确定虚拟人脸的三维模型；
从所述待处理图像中提取所述目标人脸的纹理信息；
根据所述目标人脸的纹理信息，对所述虚拟人脸的三维模型进行渲染，得到所述虚拟人脸图像。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其中，所述根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象，包括：
根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整；
将调整得到的新的人脸模型作为所述目标人脸的虚拟形象。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整，包括：
匹配所述虚拟人脸特征模板中的人脸关键点与所述基线人脸模型中的人脸关键点，得到匹配点对；
根据所述模板系数对所述基线人脸模型中人脸关键点关联的至少两个匹配点对的距离进行加权求和；
根据加权求和结果，对所述基线人脸模型中的人脸关键点进行平移。
6.一种虚拟形象生成装置，包括：
系数确定模块，用于基于至少两个真实人脸特征模板，确定待处理图像中目标人脸的模板系数；
形象确定模块，用于根据所述模板系数和所述至少两个真实人脸特征模板关联的至少两个虚拟人脸特征模板，确定所述目标人脸的虚拟形象。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述形象确定模块，包括：
图像确定单元，用于根据所述模板系数、所述至少两个虚拟人脸特征模板和所述待处理图像，确定所述目标人脸的虚拟人脸图像；
区域填充单元，用于利用所述待处理图像中目标人脸的人脸掩模，将所述虚拟人脸图像填充至所述待处理图像中的目标人脸区域；
形象获得单元，用于将填充得到的图像作为所述虚拟形象。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述图像确定单元，包括：
模型确定子单元，用于根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，确定虚拟人脸的三维模型；
信息提取子单元，用于从所述待处理图像中提取所述目标人脸的纹理信息；
渲染子单元，用于根据所述目标人脸的纹理信息，对所述虚拟人脸的三维模型进行渲染，得到所述虚拟人脸图像。
9.根据权利要求6-8中任一所述的装置，其中，所述形象确定模块，包括：
模型调整单元，用于根据所述模板系数和所述至少两个虚拟人脸特征模板，对基线人脸模型进行调整；
形象确定单元，用于将调整得到的新的人脸模型作为所述目标人脸的虚拟形象。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述模型调整单元，包括：
匹配子单元，用于匹配所述虚拟人脸特征模板中的人脸关键点与所述基线人脸模型中的人脸关键点，得到匹配点对；
加权子单元，用于根据所述模板系数对所述基线人脸模型中人脸关键点关联的至少两个匹配点对的距离进行加权求和；
平移子单元，用于根据加权求和结果，对所述基线人脸模型中的人脸关键点进行平移。
11.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
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