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公开(公告)号:CN119600198A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411664069.4
申请日:2024-11-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T15/08 , G06T3/4053 , G06V40/16 , G06V10/766 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场的三维视线重定向的方法,包括以下步骤:S1、搜集并处理数据集,将数据集中的图像进行人脸模型处理;S2、进行特征编码与多层感知机MLP进行约束学习;S3、通过步骤S1中得到的图像和三维人脸参数,利用三平面特征提取器EF提取三平面特征T并通过三平面特征T进行体渲染生成低分辨率特征FT;S4、模型总体优化通过执行梯度下降法更新模型整体的权重,迭代训练若干轮次。本发明采用上述的一种基于神经辐射场的三维视线重定向的方法,实现了一种端到端的视线重定向模型训练,在使用单视角图像的情况下,实现了头部姿态和注视方向的显式解耦,达到了同时控制注视方向和头部姿态的效果。