图像编辑方法、装置、设备、介质及产品

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实等技术领域，可用于人工智能的内容生成、元宇宙等场景，尤其涉及一种图像编辑方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术

网络购物是一种通过互联网检索商品信息，并通过电子订单、线上支付等处理实现的线上购物。其中，服装品类是线上购物的主要商品品类。为了给用户提供良好的服装购物体验，各类购物平台致力于为用户提供虚拟线上试衣服务。

线上试衣可以使用户能够直观地观看到试衣效果，目前的试衣效果不高。

发明内容

本公开提供了一种用于实现图像平滑编辑的图像编辑方法、装置、设备、介质以及产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种图像编辑方法，包括：

基于待编辑图像中的编辑对象，提取所述编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，所述量测信息用于表示所述编辑对象的编辑目标；

将所述待编辑图像划分为至少一个初始网格图像；

根据所述映射关系，分别将至少一个所述初始网格图像拉伸为目标网格图像；

基于至少一个所述初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定所述待编辑图像编辑获得的目标图像。

根据本公开的第二方面，提供了一种图像编辑装置，包括：

提取单元，用于基于待编辑图像中的编辑对象，提取所述编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，所述量测信息用于表示所述编辑对象的编辑目标；

划分单元，用于将所述待编辑图像划分为至少一个初始网格图像；

拉伸单元，用于根据所述映射关系，分别将至少一个所述初始网格图像拉伸为与所述量测信息相对应的目标网格图像；

确定单元，用于基于至少一个所述初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定所述待编辑图像编辑结束获得的目标图像。

根据本公开的第三方面，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第一方面任一种所述的方法。

根据本公开的第四方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面任一种所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本公开的技术方案，基于待编辑图像，提取待编辑图像中编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系。量测信息为针对编辑对象设置的编辑目标，映射关系可以体现编辑对象的轮廓信息和编辑目标之间的转换关系。进而将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像之后，可以利用映射关系，将各个初始网格图像拉伸到目标网格图像，使得目标网格图像与量测信息相对应，拉伸后的目标网格图像能够达到编辑对象的编辑目标。在图像编辑过程中，将待编辑图像进行了网格图像的划分，进而利用映射关系对初始网格图像进行图像拉伸，在通过映射关系实现图像拉伸的同时，减少单次拉伸的图像面积。由于拉伸面积更小，可以有效避免出现图像褶皱现象，获得的目标网格图像更平滑，因而利用至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑获得的目标图像，目标图像的显示画面更加平滑，具备更高的拉伸效果的同时避免出现拉伸的负面影响，获得显示效果更好的目标图像。

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，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开提供的一种用于实现图像编辑方法的系统架构图；

图2是根据本公开第一实施例的示意图；

图3是根据本公开第二实施例的示意图；

图4是本公开提供的一种待编辑图像划分的网格的示例图；

图5是本公开提供的一种数据输入界面的示例图；

图6是根据本公开第三实施例的示意图；

图7是根据本公开第四实施例的示意图；

图8是本公开提供的一种网格图像拉伸的示例图；

图9是本公开实施例提供的一种图像编辑方法的应用示例图；

图10是根据本公开第五实施例的示意图；

图11是用来实现本公开实施例的图像编辑方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。

本公开的技术方案可以应用于线上图像的编辑场景，具体可以应用于网络试衣、智能健身、游戏角色的设置、虚拟现实、元宇宙等场景中，通过坐标映射实现图像的拉伸，以降低图像拉伸出现褶皱等失真的现象，编辑获得的图像的画面更平滑，具备更佳的显示效果。

相关技术中，网络购物是一种通过互联网检索商品信息，并通过电子订单、线上支付等处理实现的线上购物。其中，服装品类是线上购物的主要商品品类。为了给用户提供良好的服装购物体验，各类购物平台致力于为用户提供虚拟线上试衣服务。

线上试衣，具体可以是用户选择原始服装图像，然后将原始服装图像拉伸为与用户的形体相适配的目标服装图像，使用户能够直观地观看到试衣效果。但是，目前获得的目标服装图像容易出现褶皱，拉伸效果差，试衣效果不高。

为了解决图像拉伸出现的褶皱问题，本公开的技术方案考虑使用薄板样条差值算法，将图像进行变形。同时，为了实现准确拉伸，本公开还将图像划分为至少一个初始网格图像，以网格为单位进行图像的拉伸，单次拉伸的图像尺寸较小，降低褶皱出现的概率，拉伸获得的目标图像更平滑，显示效果更好。

本公开提供一种图像编辑方法、装置、设备、介质及产品，应用于人工智能领域中的计算机视觉、增强现实、虚拟现实等技术领域，可用于人工智能的内容审查、元宇宙等常见，以达到降低图像编辑导致的图像失真现象，编辑获得的图像显示画面更平滑、显示效果更佳的。

本公开的技术方案，基于待编辑图像，提取待编辑图像中编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系。量测信息为针对编辑对象设置的编辑目标，映射关系可以体现编辑对象的轮廓信息和编辑目标之间的转换关系。进而将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像之后，可以利用映射关系，将各个初始网格图像拉伸到目标网格图像，使得目标网格图像与量测信息相对应，拉伸后的目标网格图像能够达到编辑对象的编辑目标。在图像编辑过程中，将待编辑图像进行了网格图像的划分，进而利用映射关系对初始网格图像进行图像拉伸，在通过映射关系实现图像拉伸的同时，减少单次拉伸的图像面积。由于拉伸面积更小，可以有效避免出现图像褶皱现象，获得的目标网格图像更平滑，因而利用至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑获得的目标图像，目标图像的显示画面更加平滑，具备更高的拉伸精度的同时避免出现拉伸的负面影响，获得显示效果更好的目标图像。

下面将结合附图对本公开的技术方案进行详细说明。

如图1，为本公开提供的一种用于实现图像编辑方法的系统架构图，该系统可以包括用户终端1和电子设备2。

其中，用户终端1可以在用户的触发下，获取用户提供的待编辑图像。基于待编辑图像生成图像编辑请求，并将图像编辑请求发送至电子设备2。示例性地，用户终端1可以显示图像编辑页面，图像编辑页面可以包括图像显示区域，用户终端1可以检测用户针对图像显示区域触发的图像编辑操作，获得用户选择的待编辑图像。

电子设备2可以配置本公开的图像编辑方法，利用待编辑图像中的编辑对象，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系。量测信息可以用于表示编辑对象的编辑目标。将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像之后，可以根据映射关系，分别将至少一个初始网格图像拉伸为目标网格图像，使得目标网格图像符合编辑对象的编辑目标。基于至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑获得的目标图像。

图1中的电子设备2为云服务器，此外，电子设备还可以为个人计算机、笔记本电脑、终端设备、虚拟终端设备、可穿戴设备等任一种设备。而用户终端1例如也可以为上述计算机、笔记本电脑、终端设备、虚拟终端设备、可穿戴设备、手机等设备中的任一种，本实施例中对电子设备、用户终端的具体类型并不过多限定。当然图1所示的系统架构仅是示例性的，并不应构成对实现图像编辑方法的系统架构的具体限定。例如电子设备自身也可以包含有显示屏幕以实现与用户的交互以及图像编辑。

图2是根据本公开第一实施例的示意图，参考图2所示的图像编辑方法，可以配置为图像编辑装置，该图像编辑装置可以位于电子设备中，图像编辑方法可以包括下列步骤：

201、基于待编辑图像中的编辑对象，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，量测信息用于表示编辑对象的编辑目标。

本实施例中，待编辑图像可以是指包含编辑对象的静态图像。编辑图像可以为二维图像也可以为三维图像。

当然，本实施例还可以应用于诸多场景，随着场景的变换，待编辑图像可以为不同场景图像。例如，线上试衣场景中，待编辑图像可以包括服装图像。游戏场景中，待编辑图像可以包括角色图像。在物品贴膜场景中，待编辑图像可以为粘贴薄模的物品图像，此外，应用场景中的待编辑图像例如还可以为房间和壁纸对应的贴膜图像，车辆和车膜对应的车膜图像、沙发和沙发套对应的物品图像等。本实施例中对此并不过多限定。

相应地，为了获得上述场景中的场景图像，可以通过用户交互获得。也即，步骤201之前，还可以包括：响应于用户触发的图像编辑请求，获取图像编辑请求中的待编辑图像。之后，可以从待编辑图像中获取编辑对象。

本公开中，编辑对象可以与用户建立关联，具体地，可以将编辑对象与用户的对象量测数据建立关联，以使得编辑对象所在待编辑图像可以以用户的量测信息作为编辑目标进行编辑。

本实施例中，映射关系可以是指编辑对象的轮廓信息向量测信息转换时的转换关系。提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，可以包括：通过映射关系解算，解算获得待编辑对象的轮廓信息映射待量测信息对应的映射关系。

具体地，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，可以包括以编辑对象的轮廓信息作为映射输入数据，以量测信息作为映射输出数据，对能够实现映射输入数据转换为映射输出数据的映射关系进行解算，获得映射关系。

本实施例中，待编辑图像可以为从原始图像中提取的编辑对象的局部图像。原始图像可以为背景信息含量较高的图像，编辑对象所在区域为原始图像的部分区域。原始图像可以为用户提供的用于图像编辑的图像。原始图像是指未经过编辑和裁剪的图像。

进一步地，获取用户提供的原始图像之后，可以通过对象检测算法，检测原始图像中编辑对象的对象区域，并从原始图像中截取对象区域对应的局部图像，确定该局部图像为待编辑图像。

而通过对象检测算法，检测原始图像中编辑对象的对象区域之后，可以确定对象区域在原始图像的整体区域的占有比值，若该比值大于或者等于比例阈值，则可以直接确定原始图像为待编辑图像。若该编辑小于比例阈值，则从原始图像中截取对象区域对应的局部图像，确定该局部图像为待编辑图像。通过占比比较，可以对编辑对象是否需要进行裁剪进行准确判断，进一步减少待编辑图像中的背景信息，避免背景信息对对象编辑的影响，提高待编辑图像的编辑准确性。

202、将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。

可选地，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像，可以包括：按照预设图像划分策略，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。

图像划分策略可以包括：划分数量、划分尺寸、划分起始坐标等信息。

示例性地，划分数量可以包括行划分数量M和列划分数量N，待编辑图像可以从行列两个方向划分，获得M*N个初始网格图像。

本实施例中，初始网格图像的图像形状可以为矩形，也可以为其它类型几何形状，本实施例中对此并不过多限定。

203、根据映射关系，分别将至少一个初始网格图像拉伸为目标网格图像。

可选地，步骤203中任一个初始网格图像的拉伸步骤，可以包括：根据映射关系，计算初始网格图像中各个像素位置点原始坐标对应的映射坐标，将像素位置点移动到对应的映射坐标，在初始网格图像中各像素点移动结束时，可以获得该初始网格图像对应的目标网格图像。

进一步地，可以以像素位置点的原始坐标作为输入数据，输入到映射关系，计算获得对应的映射坐标。

由于是通过原始坐标转换到映射坐标，对于相邻的两个原始坐标而言，两个原始坐标分别获得的映射坐标可能相邻也可能不相邻。

而本实施例中，将像素位置点移动到对应的映射坐标具体可以是指，将像素位置点的像素值设置为映射坐标的像素值。像素值可以通过RGB格式表示，也即，采用RGB格式时，像素值可以使用(R，G，B)三个数值表示。

对于相邻的两个映射坐标，直接将原始坐标的坐标值设置于映射坐标即可完成两个原始坐标的映射。

对不相邻的两个映射坐标，在将原始坐标的坐标值设置于映射坐标之后，还可以采用插值算法，将不相邻的两个映射坐标之间的像素坐标进行插值，使得两个映射坐标之间的像素坐标也被设置有像素值，避免因映射出现像素显示不完整的现象。

204、基于至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑获得的目标图像。

本实施例中，至少一个初始网格图像可以分别对应有图像位置信息，图形位置信息可以是指初始网格图像的顶点坐标。以初始网格图像为矩阵为例，初始网格图像的图像位置信息可以使用图像的左上角顶点坐标和右下角顶点坐标表示。

可选地，步骤204，可以包括：根据至少一个初始网格图像分别对应的图像位置信息，将至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像按照各自的图像位置信息进行拼接，获得目标图像。

可选地，获得目标图像之后，还可以包括：根据目标图像，确定初始子页面和待编辑图像确定目标子页面，基于初始子页面和目标子页面，生成对比显示页面，以使得对比显示页面可以在初始子区域显示待编辑图像和在目标子区域显示目标图像。通过对比显示子页面可以查看编辑前后的图像差异，提高图像观看效果。

本实施例中，可以基于待编辑图像中的编辑对象，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系。而量测信息可以用于表示编辑对象的编辑目标，进而映射关系可以体现编辑对象从原有轮廓信息到编辑目标的转换关系。之后，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。在图像编辑过程中，将待编辑图像进行了网格图像的划分，进而利用映射关系对初始网格图像进行图像拉伸，在通过映射关系实现图像拉伸的同时，减少单次拉伸的图像面积。由于拉伸面积更小，可以有效避免出现图像褶皱现象，获得的目标网格图像更平滑，因而利用至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑获得的目标图像，目标图像的显示画面更加平滑，具备更高的拉伸精度的同时避免出现拉伸的负面影响，避免出现褶皱现象，获得显示效果更好的目标图像。

为使读者更深刻地理解本公开的实现原理，现结合以下图3-图10，对图2所示的实施例进行进一步细化。

图3是根据本公开第二实施例的示意图，参考图3所示的图像编辑方法，与前述实施例的不同之处在于，是对基于待编辑图像中的编辑对象，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系的进一步细化，细化步骤可以包括：

301、从待编辑图像中提取编辑对象的轮廓信息，并确定为编辑对象设置的量测信息。

可选地，从待编辑图像中提取编辑对象的轮廓信息，可以包括：根据轮廓检测算法，从待编辑图像中提取目标对象的轮廓信息。

确定为编辑对象设置的量测信息，可以包括：根据为编辑对象设置的对象量测数据，确定量测信息。

302、基于轮廓信息和量测信息，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系。

可选地，步骤302，可以包括：提取轮廓信息转换到量测信息的转换关系，以将该转换关系作为映射信息。转换关系可以将轮廓信息转换为测量信息。

也即，轮廓信息可以作为转换前的信息，量测信息可以作为转换后的信息，根据已知的转换前的信息和已知的转换后的信息，对转换关系进行解算，可以获得映射信息。例如，以f(x)＝y的函数为例，x可以为轮廓信息，y可以为量测信息，该函数f的参数未知，需要在(x,y)已知的情况下对函数f的参数进行解算，解算获得的函数f即为映射关系。

本实施例提供的图像编辑方法，可以从待编辑图像中提取编辑对象的轮廓信息，并确定为编辑对象设置的量测信息。通过轮廓提取和量测设置，可以准确获取轮廓信息和量测信息。通过轮廓信息和量测信息可以及时提取映射关系。映射关系是通过轮廓信息和量测信息提取的，可以使得映射关系能够准确表示轮廓信息和量测信息之间的转换关系，进一步提高图像编辑过程的编辑的精度，避免服装褶皱现象，实现更平滑的图像拉伸。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，轮廓信息包括至少一个轮廓关键点，量测信息包括至少一个量测关键点，基于轮廓信息和量测信息，提取编辑对象对应的映射关系，包括：

根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，确定至少一组匹配点对，匹配点对包括具备映射关联的轮廓关键点和量测关键点；

基于至少一组匹配点对，对从各组匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点的映射函数进行解算，获得坐标映射函数。

确定坐标映射函数为编辑对象对应的映射关系。

可选地，根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，确定至少一组匹配点对，可以包括：根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，将具有映射关联的轮廓关键点和量测关键点划分为一组匹配点对，获得划分结束的至少一组匹配点对。

具体地，对于任意轮廓关键点，可以从至少一个量测关键点中确定与该轮廓关键点具有映射关联的量测关键点。

或者，对于任意量测关键点，可以从至少一个轮廓关键点中确定与该量测关键点具有映射关联的轮廓关键点。

进一步地，轮廓关键点和量测关键点具有映射关联可以包括若确定轮廓关键点和量测关键点的距离小于距离阈值，则轮廓关键点和量测关键点具有映射关联。轮廓关键点和量测关键点的距离可以通过距离公式计算获得。距离公式例如可以包括：两点距离计算公式，二范数公式等，本实施例对此并不过多限定。

本实施例提供的图像编辑方法，可以先对至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点对进行分组，将具备映射关联的轮廓关键点和量测关键点划分至为一组匹配点对，获取至少一组匹配点对，通过匹配点对可以对轮廓信息和量测信息的映射关联进一步细化。通过至少一组匹配点对，可以对轮廓关键点和量测关键点之间的映射函数进行解算，获得坐标映射函数，获得坐标映射函数，而坐标映射函数即可以作为映射关系。也就是，利用更具体的关键点可以对映射函数进行具体的解算，获得的坐标映射函数能够以点为点单位进行映射，可以使得初始网格图像的拉伸过程更具体，更详细，实现更精准的拉伸，进而提高待编辑图像的编辑准确度和精度，获得更平滑的图像拉伸，获得显示效果更高的目标图像。

为了便于理解本公开的相关实施例，图4示出了一种待编辑图像的划分网格的示例图。

参考图4所示的划分方式，图像划分策略中行划分数量M取值为8，列划分数量取值为12，则可以划分获得8*12＝96个子图像。图4中，每个表格代表一个子图像。

在图4中显示的划分的网格的基础上，还显示有轮廓关键点和量测关键点。轮廓关键点可以为圆形像素点，量测关键点可以为矩形关键点。轮廓关键点可以与其附近的量测关键点组成一组匹配点对，例如轮廓关键点401和量测关键点402可以为一组匹配点对。为了有效显示匹配点对，图4中的关键点仅是示例性的，每个关键点可以为对应位置点的像素点。

参考图4，待编辑图像还可以从至少一个轮廓关键点中确定目标轮廓关键点，将目标轮廓关键点应用于子图像的合并。以目标轮廓关键点403为例，可以确定该关键点所在行404以及其该目标轮廓关键点所在行的上一行405为与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像。

因此，可以将该目标轮廓关键点所在行以及上一行进行合并，合并结果如图4所示，图中虚线用于示例和区分被合并的相邻两行子图像，并不具备图像分割的含义。关于子图像合并的具体实施例方式可以参考下述实施例的具体描述。

示例性地，可以将相邻两行子图像中同一列的两个子图像4041和4042作为一个图像组。进而将同一组的两个子图像4041和4042进行合并，获得合并结果，也即矩形区域4043即为该合并结果。

作为一个实施例，基于至少一组匹配点对，对从各组匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点的映射函数进行解算，获得坐标映射函数，包括：

以薄板样条算法对应的目标函数作为各组匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点的映射函数；

利用至少一组匹配点对，对目标函数进行解算，获得坐标映射函数。

可选地，薄板样条算法(TPS，Thin Plate Spl ine)的形变目标时求解一个目标函数f，可以使得函数f(x)＝y，并且弯曲能量函数最小，因此，可以利用解算的目标函数f对图像的其它点进行映射。

也就是，利用至少一组匹配点对，对目标函数进行解算，获得坐标映射函数，可以包括：利用至少一组匹配点对，且在弯曲能量函数最小的约束条件下，对目标函数进行解算，获得坐标映射函数。

弯曲能量函数可以通过目标函数f确定，弯曲能量函数可以表示为：

其中，(x

TPS薄板样条变换属于一种非刚性形变,该形变算法的输入为两张图像中多组相同部位的匹配点对,输出为两张图像的相同部位的坐标映射。可以证明薄板样条的插值函数即可以为弯曲能量最小的函数，也就是薄板样条的插值函数即为目标函数。可以利用至少一组匹配点对，例如(x

本实施例提供的图像编辑方法，可以利用薄板样条算法对应的目标函数作为映射函数。而由于薄板样条算法的目标函数，可以使得映射平滑度和映射的最优解之间达到平衡状态，也即通过该目标函数，可以对各种匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点之间的映射关系进行准确解算，获得的坐标映射函数兼具有平滑度和映射精度，可以有效提高图像编辑的平滑度和映射精度，进而利用该坐标映射函数进行图像编辑，获得更平滑映射效果更好的目标图像，避免出现图像编辑后出现的褶皱现象。

除使用距离进行匹配点对的确定之外，还可以使用其它方式获取匹配点对。进一步地，在上述任一实施例的基础上，根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，确定至少一组匹配点对，包括：

基于获取匹配点对算法，提取至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点中的至少一组匹配点对。

可选地，至少一组匹配点对的提取步骤，可以包括：将至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点作为输入数据，输入到获取匹配点对算法，获得获取匹配点对算法输出的至少一组匹配点对。

示例性地，获取匹配点对算法可以为Shift(转移算法)、Surf(Speeded Up RobustFeatures,加速稳健特征)以及光流跟踪等算法中的任一种。

本实施例提供的图像编辑方法，可以通过获取匹配点对算法，直接提取至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点的至少一组匹配点对，可以提高匹配点对的获取效率和精度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，从待编辑图像中提取编辑对象的轮廓信息，包括：

基于轮廓检测算法，从待编辑图像中提取编辑对象的至少一个轮廓关键点，并确定至少一个轮廓关键点为编辑对象的轮廓信息。

确定为编辑对象设置的量测信息，包括：

获取用户提供的对象量测数据，对象量测数据是实地测量获得的对象尺寸数据。

基于对象量测数据，提取至少一个量测关键点，并确定至少一个量测关键点为针对编辑对象设置的量测信息。

可选地，获取用户提供的对象量测数据，可以包括，响应于用户触发的数据输入请求，检测用户输入的对象量测数据。

示例性地，可以提供一对象量测数据的数据输入弹窗，用户可以通过数据输入弹窗输入编辑对象的对象量测数据。

图5示出了一种数据输入界面的示例图，以编辑对象为人物为例，待编辑图像可以为服装图像501。在服装图像501的显示页面中可以显示数据输入的提示信息，例如可以为控件名称为“输入量测数据”的提示控件502。检测用户触发该提示控件时，可以切换至数据输入弹窗503，数据输入弹窗可以包括：提示需要输入的数据项，例如数据项可以包括身高、体重、胸围、三维等一项或多项数据。

可选地，获取用户提供的对象量测数据，可以包括，根据用户的用户信息，从数据库中查找与用户信息关联的对象量测数据。数据库中可以关联存储用户信息和对象量测数据。

本实施例中，对象量测数据可以是指对编辑对象所指代的实际对象进行实体测量得到的数据。以编辑对象为人物为例，对象量测数据例如可以包括：身高、体重、胸围、腰围、四肢长度、头维度、颈肩宽度等数据。

可选地，基于对象量测数据，提取至少一个量测关键点，可以包括：根据对象量测数据，建立与该对象量测数据对应的模拟对象图像，根据轮廓检测算法，提取模拟对象图像中的至少一个量测关键点。

当然，对象量测数据也可以直接定义为量测关键点。例如，对象量测数据可以包括一系列的像素点的像素点坐标，直接将待编辑图像中与像素点坐标对应的像素点确定为量测关键点。

本实施例提供的图像编辑方法，可以利用轮廓检测算法从待编辑图像中提取编辑对象的至少一个轮廓关键点，通过轮廓检测算法可以实现至少一个轮廓关键点快速而准确的提取。获取用户提供的对象量测数据。并通过对象量测数据，提取至少一个量测关键点。对象量测数据可以准确表示编辑对象实际所需要编辑的目标，进而利用对象量测数据提取的至少一个量测关键点，可以对编辑对象进行更准确而有效的编辑调整。实现以关键点作为映射关系的获取基础，提高映射关系的准确度。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像，可以包括：

根据编辑对象的轮廓信息，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。

可选地，根据编辑对象的轮廓信息，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像，可以包括：按照预设图像划分策略，将待编辑图像平均划分为多个子图像。利用编辑对象的轮廓信息，将多个子图像进行合并处理，获得至少一个初始网格图像。

进一步地，利用编辑对象的轮廓信息，将多个子图像进行合并处理，获得至少一个初始网格图像，可以包括：根据编辑对象的轮廓信息，确定多个子图像中需要合并的至少一个图像组，图像组中包括满足合并条件的至少两个子图像；将至少一个图像组分别执行图像合并处理，获得至少一个图像组分别对应的合并图像；基于至少一个图像组分别对应的合并图像以及多个子图像中未参与合并的子图像，确定至少一个初始网格图像。

本实施例所提供的图像编辑方法，可以利用编辑对象的轮廓信息，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像，进而将编辑对象的轮廓信息作用于待编辑图像的划分场景，可以使得待编辑图像的划分收到编辑对象的轮廓信息的影响，使得划分获得的至少一个初始网格图像与编辑对象的轮廓信息相适配，提高图像划分的合理性。进而在利用至少一个初始网格图像进行图像编辑时，可以使得图像的编辑结果与编辑对象的轮廓信息相一致，提高获得的目标图像的编辑准确度，避免出现过度拉伸或者无效拉伸。

图6是根据本公开第三实施例的示意图，参考图6所示的图像编辑方法，与前述实施例的不同之处在于，是对步骤将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像的进一步细化，该细化步骤可以包括：

601、按照预设图像划分策略，将与待编辑图像平均划分为多个子图像。

可选地，图像划分策略可以包括划分数量、划分尺寸、划分起始坐标等信息。

示例性地，划分数量可以包括行划分数量M和列划分数量N，待编辑图像可以从行列两个方向划分，获得M*N个初始网格图像。

602、根据编辑对象的轮廓信息，确定多个子图像中需要合并的至少一个图像组，图像组中包括满足合并条件的至少两个子图像。

可选地，步骤602，可以包括：根据编辑对象的轮廓信息，将多个子图像中满足合并条件的至少两个子图像划分至一个图像组，获得至少一个图像组。

603、将至少一个图像组分别执行图像合并处理，获得至少一个图像组分别对应的合并图像。

可选地，步骤603，可以包括：将图像组中至少两个子图像进行图像拼接，获得图像组的合并图像。具体地，可以将图像组中至少两个子图像按照图像原有连接边进行合成，获得图像组对应的合并图像。

604、基于至少一个图像组分别对应的合并图像以及多个子图像中未参与合并的子图像，确定至少一个初始网格图像。

本实施例中，至少一个初始网格图像，可以包括至少一个合并图像以及多个子图像中未参与合并的子图像。也即，一个合并图像可以作为一个初始网格图像，一个未参与合并的子图像也可以作为一个初始网格图像。

本实施例提供的图像编辑方法，可以先利用图像划分策略，将与待编辑图像平均划分为多个子图像。子图像的划分符合一定的图像划分策略，获得更具规律性的初步划分结果，而获得的具有一定划分规律为多个子图像的合并提供了前提，因此，利用编辑对象的轮廓信息，对多个子图像中需要合并的至少一个图像组进行获取，使得图像组中的至少两个子图像与编辑对象的轮廓相一致，可以使得合并的后的至少一个初始网格图像的划分结果更合理，进而在利用至少一个初始网格图像进行图像编辑时，可以使得图像的编辑结果与编辑对象的轮廓信息相一致，进一步提高获得的目标图像的编辑准确度，避免出现过度拉伸或者无效拉伸。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，轮廓信息包括至少一个轮廓关键点，根据编辑对象的轮廓信息，确定多个子图像中需要合并的至少一个图像组，图像组中包括满足合并条件的至少两个子图像，包括：

根据轮廓信息中至少一个轮廓关键点，确定满足轮廓合并条件的目标轮廓关键点。

基于多个子图像分别对应的图像顶点，确定与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像。

基于至少两行子图像，确定属于同一列的子图像作为满足合并条件的至少两个子图像，获得至少一个图像组。

可选地，可以根据轮廓信息中的至少一个轮廓关键点，分别确定至少一个轮廓关键点的肢体类型，根据预设目标肢体类型，确定至少一个轮廓关键点中属于目标肢体类型的目标轮廓关键点。例如，目标肢体类型可以为上躯干类型，也就是人体的上半身的关键点可以作为目标轮廓关键点。

进一步地，基于多个子图像分别对应的图像顶点，确定与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像，可以包括：根据目标轮廓关键点，确定该目标轮廓关键点所在行。进而，可以确定该目标轮廓关键点所在行以及该目标轮廓关键点所在行的上一行为与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像。或者还，可以确定该目标轮廓关键点所在行以及该目标轮廓关键点所在行的下一行为与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像。或者，确定该目标轮廓关键点所在行以及该目标轮廓关键点所在行的上一行、以及与该目标轮廓关键点所在行的下一行为相邻的至少两行子图像。

可选地，基于至少两行子图像，确定属于同一列的子图像作为满足合并条件的至少两个子图像，获得至少一个图像组，可以包括：对于获得的至少两行子图像，可以按列获取属于同一行的至少两个子图像，获得至少一个图像组。

本实施例提供的图像编辑方法，可以从至少一个轮廓关键点中提取满足轮廓合并条件的目标轮廓关键点，并根据目标轮廓关键点，确定需要合并的至少两行子图像，进而将获取的至少两行子图像中同一列的子图像作为满足合并条件的至少两个子图像，获得至少一个图像组。通过轮廓合并条件和合并条件的设置，可以对需要合并的图像组进行确定，使得获得的至少一个图像组实际与编辑对象的轮廓信息所指示的轮廓合并条件一致，使得子图像的合并与编辑对象的轮廓信息相适配，提高图像合并的有效性和准确性，避免子图像的无效合并。

为了获得准确的效果，图7是根据本公开第四实施例的示意图，参考图7所示的图像编辑方法，与前述实施例的不同之处在于，根据映射关系，分别将至少一个初始网格图像拉伸为与量测信息相对应的目标网格图像，包括：

701、确定至少一个初始网格图像分别对应的网格顶点。

可选地，初始网格图像对应的网格顶点可以为初始网格图像的所有顶点。以初始网格图像为矩形图像为例，初始网格图像分别对应的网格顶点可以为初始网格图像所在矩形网格的4个顶点。

初始网格图像是以顶点进行划分的，也就是先使用顶点确定图像区域，继而从待编辑视频中裁剪图像区域对应的局部图像，获得初始网格图像。

702、根据映射关系，计算初始网格图像的网格顶点与量测信息相对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的映射顶点。

可选地，步骤702，可以包括：将初始网格图像的网格顶点输入到映射关系，获得映射关系输出的映射顶点，以获得至少一个初始网格图像分别对应的映射顶点。

703、将至少一个初始网格图像分别从对应的网格顶点拉伸到对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像。

可选地，可以采用插值算法，将各个初始网格图像分别从网格顶点拉伸到对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像。例如可以采用TPS插值算法，将各个初始网格图像分别从网格顶点拉伸到对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像。本实施例中，对于插值算法具体类型并不过多限定。

本实施例提供的图像编辑方法，可以利用至少一个初始网格图像分别对应的网格顶点进行映射，可以获得至少一个初始网格图像分别对应的映射顶点。进而利用初始网格图像的网格顶点和映射点的完成初始网格图像到目标网格图像的映射，可以使得图像映射过程更精细，提高图像映射的效率和准确性，可以减少因顶点映射不准确导致出现的图像凸出或凹陷现象，实现图像的平滑映射，保障了目标图像的画面流畅度。

为了便于理解本公开的初始网格图像拉伸到目标网格图像的拉伸原理，图8示出了一种网格拉伸的示例图，以初始网格图像801为例，初始网格图像801的4个顶点分别为8011-8014，通过映射关系，可以分别计算获得网格顶点8011的映射顶点8015，网格顶点8012的映射顶点8016，网格顶点8013的映射顶点8017，网格顶点8014的映射顶点8018。进而可以通过顶点和映射顶点，将初始网格图像801拉伸为目标网格图像802。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，基于待编辑图像，提取待编辑图像中编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系之前，方法还包括：

响应于用户触发的服装选择操作，获得用户选择的目标服装；

将目标服装渲染到预设标准对象模型，获得编辑对象；

基于编辑对象，生成待编辑图像。

可选地，响应于用户触发的服装选择操作，获得用户选择的目标服装之前，该方法可以包括：检测用户触发的线上试衣请求，显示线上试衣页面，线上试衣页面可以展示候选服装，检测用户针对候选服装中的目标服装执行的选择操作。

其中，服装选择操作可以包括目标服装。获得用户选择的目标服装可以包括：从服装选择操作中解析获得用户选择的目标服装。

可选地，基于编辑对象，生成待编辑图像，可以包括：将编辑对象设置于空白图像中，获得待编辑图像。空白图像可以是指预先生成的用于承载编辑对象的图像。空白图像中可以具有一定的背景信息，但是该背景信息不影响编辑对象的显示。进一步地，可以采用抠图方式将编辑对象设置于空白图像中。

本实施例提供的图像编辑方法，用户可以选择目标服装，并基于标准对象模型实现目标服装的渲染，获得编辑对象，而编辑对象可以用于生成待编辑图像。通过用户的服装选择即可以实现服装的立体显示，实现服装图像的个性化显示，并且利用预设的标准对象模型进行服装图像的渲染，可以降低编辑对象的获取复杂度，提高待编辑图像的生成效率。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

根据目标图像，生成服装展示页面，并显示服装展示页面，以供用户查看目标图像。

可选地，根据目标图像，生成服装展示页面，可以包括：确定与目标图像对应的图像子页面，根据图像子页面，生成服装展示页面。

目标图像的图像子页面可以作为服装展示页面的部分页面。

此外，除目标图像对应的图像子页面之外，服装展示页面还可以包括其它子页面，例如待编辑图像对应的编辑子页面，用于提示输入对象量测数据的提示控件，和/或，直接用于输入对象量测数据的输入子页面。此外服装展示子页面还可以包括推荐子页面。推荐子页面中可以包括推荐的至少一个替换服装、推荐的其它类型的对象。

本实施例提供的图像编辑方法，可以将生成的目标图像生成服装展示页面，使得用户查看目标图像，也即将待编辑图像的编辑结果直观地为用户展示，可以提高用户体验。

作为一种可能的实现方式，服装展示页面包括服装展示区域，服装展示区域包括至少一个替换服装，方法还包括：

响应于用户针对服装展示区域执行的服装选择操作，获得服装选择操作对应的目标替换服装；

将目标替换服装渲染到预设标准对象模型，获得新的编辑对象；

基于编辑对象，生成待编辑图像，包括：

基于新的编辑对象，生成待编辑图像。

可选地，至少一个替换服装可以分别对应有服装子页面。服装展示区域中可以至少一个服装子页面，每个服装子页面可以展示一个替换服装。至少一个服装子页面可以在服装展示区域中滑动显示。例如用户可以通过在服装展示区域上下滑动或者左右滑动，以实现当前显示的服装子页面的切换。

响应于用户针对服装展示区域执行的服装选择操作之前，还可以接收用户针对服装展示区域执行的服装选择操作。具体地，可以检测用户针对服装展示区域中的目标服装子页面执行的服装选择操作，获得目标服装子页面中展示的服装信息为目标替换服装。

本实施例中的服装可以是指服装信息，服装信息可以包括服装标题、图像、类型、描述信息、服装展示视频、详细介绍信息等信息，本实施例中对此并不过多限定。

可选地，基于新的编辑对象，生成待编辑图像，可以包括：将新的编辑对象设置于空白图像中，获得待编辑图像。空白图像可以是指预先生成的空图像，也即空白图像可以显示一个图像，但是图像内容为空。

本实施例提供的图像编辑方法，可以通过与用户交互，实现用户对服装的选择，以实现服装的替换。实现为用户提供不同服装的显示切换，因此，用户选择服装即可以直接实现相应的编辑显示，不需要再次提供量测信息，降低操作复杂度，扩展图像编辑的应用场景，提高使用效率。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

响应于用户触发的量测输入请求，获取用户输入的对象量测数据。

根据对象量测数据，确定为编辑对象设置的量测信息。

本实施例中，可以显示量测数据的输入提示信息，检测用户针对输入提示信息执行的触发操作，可以显示量测信息的输入弹窗，进而可以检测用户在该输入弹窗输入的对象量测数据。

根据对象量测数据，确定为编辑对象设置的量测信息，可以包括从对象量测数据中提取量测信息。对象量测数据例如可以包括：高度、宽度、体积等数据。

本实施例提供的图像编辑方法，可以通过与用户交互获得用户输入的对象量测数据，进而根据对象量测数据，确定为编辑对象设置的量测信息。实现用户对编辑对象的量测信息的个性化设置，提高用户体验。

如图9所示，为本公开实施例提供的一种图像编辑方法的应用示例图。参考图9，对于待编辑图像901，可以将该待编辑图像划分为至少一个初始网格图像，具体可以划分方式可以参考902所示的表格网络。可以从待编辑图像901中检测编辑对象的至少一个轮廓关键点。此外，还可以获取针对编辑对象输入的对象量测数据，并根据对象量测数据，提取至少一个量测关键点。

之后，可以根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，提取至少一组匹配点对。至少一组匹配点对可以用于提取映射关系。映射关系可以用于划分后的表格网络的映射。例如可以将网格图像的顶点进行映射计算，获得映射顶点。通过映射顶点进行初始网格图像的拉伸获得初始网格图像对应的目标网格图像。至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像的拉伸效果可以参考903所示的表格网络。至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像可以拼接形成目标图像904。

图10是根据本公开第五实施例的示意图，参考图10所示的图像编辑装置1000，可以包括下列单元：

提取单元1001、用于基于待编辑图像中的编辑对象，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息对应的映射关系，量测信息用于表示编辑对象的编辑目标。

划分单元1002、用于将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。

拉伸单元1003、用于根据映射关系，分别将至少一个初始网格图像拉伸为与量测信息相对应的目标网格图像。

确定单元1004、用于基于至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像，确定待编辑图像编辑结束获得的目标图像。

作为一个实施例，提取单元，包括：

信息获取模块，用于从待编辑图像中提取编辑对象的轮廓信息，并确定为编辑对象设置的量测信息；

映射提取模块，用于基于轮廓信息和量测信息，提取编辑对象的轮廓信息映射到量测信息时对应的映射关系。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，轮廓信息包括至少一个轮廓关键点，量测信息包括至少一个量测关键点，映射提取模块，包括：

点对匹配子模块，用于根据至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点，确定至少一组匹配点对，匹配点对包括具备映射关联的轮廓关键点和量测关键点；

映射解算子模块，用于基于至少一组匹配点对，对从各组匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点的映射函数进行解算，获得坐标映射函数；

映射确定子模块，用于确定坐标映射函数为编辑对象对应的映射关系。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，映射解算子模块具体用于：

以薄板样条算法对应的目标函数作为各组匹配点对的轮廓关键点映射到同组量测关键点的映射函数；利用至少一组匹配点对，对目标函数进行解算，获得坐标映射函数。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，点对匹配子模块具体用于：

基于获取匹配点对算法，提取至少一个轮廓关键点和至少一个量测关键点中的至少一组匹配点对。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，信息获取模块，包括：

轮廓检测子模块，用于基于轮廓检测算法，从待编辑图像中提取编辑对象的至少一个轮廓关键点，并确定至少一个轮廓关键点为编辑对象的轮廓信息；

数据获取子模块，用于获取用户提供的对象量测数据，对象量测数据是实地测量获得的对象尺寸数据；

关键检测子模块，用于基于对象量测数据，提取至少一个量测关键点，并确定至少一个量测关键点为针对编辑对象设置的量测信息。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，划分单元，包括：

轮廓划分模块，用于根据编辑对象的轮廓信息，将待编辑图像划分为至少一个初始网格图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，划分单元，包括：

策略划分模块，用于按照预设图像划分策略，将待编辑图像平均划分为多个子图像；

图像划分模块，用于根据编辑对象的轮廓信息，确定多个子图像中需要合并的至少一个图像组，图像组中包括满足合并条件的至少两个子图像；

图像合并模块，用于将至少一个图像组分别执行图像合并处理，获得至少一个图像组分别对应的合并图像；

初始图像模块，用于基于至少一个图像组分别对应的合并图像以及多个子图像中未参与合并的子图像，确定至少一个初始网格图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，轮廓信息包括至少一个轮廓关键点，图像划分模块，包括：

目标合并子模块，用于根据轮廓信息中至少一个轮廓关键点，确定满足轮廓合并条件的目标轮廓关键点；

相邻确定子模块，用于基于多个子图像分别对应的图像顶点，确定与目标轮廓关键点相邻的至少两行子图像；

合并确认子模块，用于基于至少两行子图像，确定属于同一列的子图像作为满足合并条件的至少两个子图像，获得至少一个图像组。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，拉伸单元，包括：

顶点确定模块，用于确定至少一个初始网格图像分别对应的网格顶点；

顶点映射模块，用于根据映射关系，计算初始网格图像的网格顶点与量测信息相对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的映射顶点；

目标确定模块，用于将至少一个初始网格图像分别从对应的网格顶点拉伸到对应的映射顶点，获得至少一个初始网格图像分别对应的目标网格图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

服装选择单元，用于响应于用户触发的服装选择操作，获得用户选择的目标服装；

对象渲染单元，用于将目标服装渲染到预设标准对象模型，获得编辑对象；

图像生成单元，用于基于编辑对象，生成待编辑图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

页面展示单元，用于根据目标图像，生成服装展示页面，并显示服装展示页面，以供用户查看目标图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

服装替换单元，用于响应于用户针对服装展示区域执行的服装选择操作，获得服装选择操作对应的目标替换服装；

对象更新单元，用于将目标替换服装渲染到预设标准对象模型，获得新的编辑对象；

图像生成单元，包括：

图像生成模块，用于基于新的编辑对象，生成待编辑图像。

进一步地，在上述任一实施例的基础上，还包括：

数据输入单元，用于响应于用户触发的量测输入请求，获取用户输入的对象量测数据；

量测提取单元，用于根据对象量测数据，确定为编辑对象设置的量测信息。

需要说明的是，本实施例中的编辑对象并不是针对某一特定用户的人头模型，并不能反映出某一特定用户的个人信息。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

图11示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1100的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。

如图11所示，设备1100包括计算单元1101，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1102中的计算机程序或者从存储单元1108加载到随机访问存储器(RAM)1103中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1103中，还可存储设备1100操作所需的各种程序和数据。计算单元1101、ROM 1102以及RAM 1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(I/O)接口1105也连接至总线1104。

设备1100中的多个部件连接至I/O接口1105，包括：输入单元1106，例如键盘、鼠标等；输出单元1107，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1108，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1109，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1109允许设备1100通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元1101可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1101的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1101执行上文所描述的各个方法和处理，例如图像编辑方法。例如，在一些实施例中，图像编辑方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1108。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1102和/或通信单元1109而被载入和/或安装到设备1100上。当计算机程序加载到RAM 1103并由计算单元1101执行时，可以执行上文描述的图像编辑方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1101可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行图像编辑方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、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系统上执行和/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，可以从存储系统、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系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，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。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(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系统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系统中。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)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统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("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

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，本发公开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，只要能够实现本公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。