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公开(公告)号：CN111091624B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201911320035.2
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种从单幅图片生成高精度可驱动人脸三维模型的方法。该方法包括：使用大规模三维人脸数据库建立参数化模型，包括用于表示粗略外形的双线性模型和用于表示细节外形的置换贴图；使用数据库中的图片和置换贴图训练神经网络；输入单幅人脸图片，得到人脸双线性模型参数，进而得到图片中人脸对应的一套表情基模型；将得到的人脸纹理贴图和顶点位移图输入训练好的神经网络，得到关键表情的置换贴图；根据输入的驱动参数，将关键表情的置换贴图按照掩模局部加权叠加得到驱动参数对应表情的置换贴图，由此可以得到高精度的任意表情的人脸三维模型。本方法得到的三维人脸模型具有很高的精度，包含了毛孔级别的细节和表情变化导致的动态皱纹。
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公开(公告)号：CN111091624A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911320035.2
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种从单幅图片生成高精度可驱动人脸三维模型的方法。该方法包括：使用大规模三维人脸数据库建立参数化模型，包括用于表示粗略外形的双线性模型和用于表示细节外形的置换贴图；使用数据库中的图片和置换贴图训练神经网络；输入单幅人脸图片，得到人脸双线性模型参数，进而得到图片中人脸对应的一套表情基模型；将得到的人脸纹理贴图和顶点位移图输入训练好的神经网络，得到关键表情的置换贴图；根据输入的驱动参数，将关键表情的置换贴图按照掩模局部加权叠加得到驱动参数对应表情的置换贴图，由此可以得到高精度的任意表情的人脸三维模型。本方法得到的三维人脸模型具有很高的精度，包含了毛孔级别的细节和表情变化导致的动态皱纹。
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