人脸重建方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN116206035B

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310067248.9

    申请日:2023-01-12

    Abstract: 本公开提供了人脸重建方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域,可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。具体实现方案为:基于人脸模型当前的第一参数集合,采用光栅化方式得到第一渲染图,并采用光线追踪方式得到第二渲染图;基于第一渲染图与人脸图像,得到第一损失;基于第二渲染图与人脸图像,得到第二损失;基于第一损失以及第二损失,更新第一参数集合;基于符合第一预设条件,则将第一参数集合作为该人脸图像对应的人脸模型的优化参数集合。本公开实施例可提升人脸模型对应的3D人脸与人脸图像相似度。

    虚拟形象生成方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN115953553B

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310071705.1

    申请日:2023-01-13

    Abstract: 本公开提供了虚拟形象生成方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域,可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。具体实现方案为:确定与目标对象相匹配的三维网格模型,三维网格模型包括多个对象模型网格单元,每个对象模型网格单元包括位于对象模型网格单元内的多个对象面内点,多个对象面内点与基础虚拟形象的多个基础面内点一一对应;基于多个对象面内点各自的位置信息和多个基础面内点各自的位置信息,确定三维网格模型和基础虚拟形象之间的偏移图;以及基于偏移图和基础虚拟形象,生成与目标对象相匹配的目标虚拟形象。

    表情驱动方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113870399A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111117185.0

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本公开提供了表情驱动方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为:将具有表情的源图像及无表情的目标图像分别输入至三维表情表达模型中,以获取多个第一面部属性以及多个第二面部属性,采用第一面部属性中的至少部分面部属性替换第二面部属性中对应的面部属性,并对替换后的第二面部属性进行三维面部重建和渲染,通过表情驱动模型对将渲染的三维面部图像进行表情驱动。由此,可实现源图像和目标图像中的面部表情和面部姿态的解耦,进而,可实现单独控制目标图像的面部表情和面部姿态,更好地满足更多样的表情驱动。

    用于改变人物的发型的方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112819921A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202011379566.1

    申请日:2020-11-30

    Abstract: 本公开涉及人工智能领域,具体为计算机视觉和深度学习技术,更具体地,公开了用于改变人物的发型的方法、装置、设备和存储介质。在一种方法中,确定包括所述人物的原始图像的原始特征向量,所述原始图像中的所述人物具有原始发型。基于发型分类模型,获取与所述原始发型和所述目标发型相关联的边界向量。基于所述原始特征向量和所述边界向量,确定与所述目标发型相对应的目标特征向量。基于所述目标特征向量生成包括所述人物的目标图像,所述目标图像中的所述人物具有所述目标发型。采用上述实现方式,可以大大降低对于训练数据的要求,降低训练过程的计算量并且获得逼真的目标图像。

    用于改变人物的发型的方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112819921B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202011379566.1

    申请日:2020-11-30

    Abstract: 本公开涉及人工智能领域,具体为计算机视觉和深度学习技术,更具体地,公开了用于改变人物的发型的方法、装置、设备和存储介质。在一种方法中,确定包括所述人物的原始图像的原始特征向量,所述原始图像中的所述人物具有原始发型。基于发型分类模型,获取与所述原始发型和所述目标发型相关联的边界向量。基于所述原始特征向量和所述边界向量,确定与所述目标发型相对应的目标特征向量。基于所述目标特征向量生成包括所述人物的目标图像,所述目标图像中的所述人物具有所述目标发型。采用上述实现方式,可以大大降低对于训练数据的要求,降低训练过程的计算量并且获得逼真的目标图像。

    图像迁移方法和图像迁移模型的训练方法、装置

    公开(公告)号:CN114140320B

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202111502659.3

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本公开提供了一种图像迁移方法和图像迁移模型的训练方法、装置、设备、介质,涉及人工智能领域,具体涉及深度学习和计算机视觉技术领域,可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。图像迁移方法包括:根据第一对象的目标部位在第一图像中的第一位置信息和第一图像,分别提取第一对象的第一属性特征和目标部位的第一形状特征;提取第二图像包括的第二对象的第一身份特征;以及基于第一属性特征、第一形状特征和第一身份特征生成第一迁移图像,该第一迁移图像包括具有第一属性特征和第一形状特征的第二对象。

    人脸重建方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN116206035A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310067248.9

    申请日:2023-01-12

    Abstract: 本公开提供了人脸重建方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域,可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。具体实现方案为:基于人脸模型当前的第一参数集合,采用光栅化方式得到第一渲染图,并采用光线追踪方式得到第二渲染图;基于第一渲染图与人脸图像,得到第一损失;基于第二渲染图与人脸图像,得到第二损失;基于第一损失以及第二损失,更新第一参数集合;基于符合第一预设条件,则将第一参数集合作为该人脸图像对应的人脸模型的优化参数集合。本公开实施例可提升人脸模型对应的3D人脸与人脸图像相似度。

    虚拟人物表情的驱动方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115393488B

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211338132.6

    申请日:2022-10-28

    Abstract: 本申请公开了虚拟人物表情的驱动方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为增强现实、虚拟现实、计算机视觉、深度学习等技术领域,可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。具体方案为:获取人脸图像,并将人脸图像输入到三维人脸模型中,得到人脸图像对应的第一人脸状态向量;将第一人脸状态向量输入到系数映射模型,得到人脸图像的多个第一混合变形分别对应的系数;根据多个第一混合变形分别对应的系数,确定虚拟人物的多个第二混合变形分别对应的系数;根据多个第二混合变形分别对应的系数,对虚拟人物的表情进行驱动。该方法提高了表情捕捉的准确性,提高了对虚拟人物表情驱动的准确性,及提高了虚拟人物的表现力。

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