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公开(公告)号：CN117839222B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311847790.2
申请日：2023-12-28
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 吴涛
摘要： 本发明公开了一种三维角色的个性化脸部显示方法、装置、设备及储存介质，属于虚拟建模技术领域；本发明提供了一套连续与离散参数同步处理的文本生成捏脸参数的优化流程，根据本发明的优化流程，只需要提供文本描述，即可以无限量地生成文本‑捏脸参数数据对，从而为翻译器训练提供大量数据，而训练好翻译器又会加快优化的速度，形成一条正反馈链。同时，考虑到玩家多次捏脸的一致性问题，本发明引入了两个新的损失函数，identity loss和loop back loss，上述两个损失函数保证了优化过程中捏脸参数的稳定性以及对应游戏人物的身份一致性。
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公开(公告)号：CN117839222A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311847790.2
申请日：2023-12-28
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 吴涛
摘要： 本发明公开了一种三维角色的个性化脸部显示方法、装置、设备及储存介质，属于虚拟建模技术领域；本发明提供了一套连续与离散参数同步处理的文本生成捏脸参数的优化流程，根据本发明的优化流程，只需要提供文本描述，即可以无限量地生成文本‑捏脸参数数据对，从而为翻译器训练提供大量数据，而训练好翻译器又会加快优化的速度，形成一条正反馈链。同时，考虑到玩家多次捏脸的一致性问题，本发明引入了两个新的损失函数，identity loss和loop back loss，上述两个损失函数保证了优化过程中捏脸参数的稳定性以及对应游戏人物的身份一致性。
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公开(公告)号：CN111340866B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010119713.5
申请日：2020-02-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T7/55 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例公开了一种深度图像生成方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多张目标图像，通过卷积模型中的多个卷积层，对所述多张目标图像进行多级卷积处理，得到所述多个卷积层分别输出的特征图集合，分别将所述每个特征图集合中的多个特征图进行视角聚合，得到每个特征图集合对应的聚合特征，将得到的多个聚合特征进行融合处理，得到深度图像。获取的多张目标图像是按照不同视角拍摄目标物体分别得到的，使得到的多张目标图像中不同角度的信息，丰富了获取到的目标图像的信息量，且通过多个卷积层的多级卷积处理，得到多个不同的特征图集合，丰富了特征图的信息量，从而提高了得到的深度图像的准确性。
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公开(公告)号：CN113902712A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111186574.9
申请日：2021-10-12
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请提供了一种基于人工智能的图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品；涉及人工智能技术；方法包括：对包括建筑结构的图像进行特征提取处理，得到建筑结构的初始特征；对建筑结构的初始特征进行基于列空间的聚合处理，得到建筑结构的列上下文特征；对建筑结构的初始特征进行基于行空间的聚合处理，得到建筑结构的行上下文特征；基于建筑结构的列上下文特征以及行上下文特征进行融合处理，得到建筑结构的增强特征；基于建筑结构的增强特征进行立面元素检测处理，得到建筑结构中立面元素的位置信息。通过本申请，能够提高图像中建筑结构的检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110648363A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910873019.X
申请日：2019-09-16
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种相机姿态确定方法、装置、存储介质及电子设备，该相机姿态确定方法包括：获取当前帧图像、前一帧图像以及上一关键帧图像；确定该上一关键帧图像的特征点集、该当前帧图像的第一缩略图以及该前一帧图像的第二缩略图；根据该第一缩略图和第二缩略图，确定该当前帧图像与该上一关键帧图像对应的初始全局单应矩阵；根据该初始全局单应矩阵、当前帧图像和特征点集确定初始姿态参数；根据该初始姿态参数、当前帧图像和特征点集确定该当前帧图像的相机姿态参数，以确定相机姿态，从而能尽量避免细节噪声和光照对相机姿态定位的影响，提高相机姿态的定位精准性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109947886A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910209109.9
申请日：2019-03-19
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取多个图像帧；对于任一图像帧，获取任一图像帧对应的多项位置差异信息，多项位置差异信息用于表示任一图像帧与任一图像帧的前一个关键帧的匹配特征点的位置差异；当多项位置差异信息中任一项满足场景创建的准确性要求时，将任一图像帧获取为关键帧；基于获取到的多个关键帧，创建目标虚拟场景。本发明通过在获取关键帧时，考虑到了多项位置差异信息，在任一项满足场景创建的准确性要求时即将该任一图像帧获取为关键帧，以获取到足够的关键帧，避免出现定位失败导致创建的虚拟场景不准确的问题，上述图像处理方法得到的虚拟场景的准确性好。
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公开(公告)号：CN110648363B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201910873019.X
申请日：2019-09-16
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请公开了一种相机姿态确定方法、装置、存储介质及电子设备，该相机姿态确定方法包括：获取当前帧图像、前一帧图像以及上一关键帧图像；确定该上一关键帧图像的特征点集、该当前帧图像的第一缩略图以及该前一帧图像的第二缩略图；根据该第一缩略图和第二缩略图，确定该当前帧图像与该上一关键帧图像对应的初始全局单应矩阵；根据该初始全局单应矩阵、当前帧图像和特征点集确定初始姿态参数；根据该初始姿态参数、当前帧图像和特征点集确定该当前帧图像的相机姿态参数，以确定相机姿态，从而能尽量避免细节噪声和光照对相机姿态定位的影响，提高相机姿态的定位精准性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111612898B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010561176.X
申请日：2020-06-18
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 张润泽
摘要： 本申请公开了图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法引入了计算机视觉技术，包括：根据目标图像和多张相邻图像的图像特征、及目标图像中像素点的位置构建三维特征卷，其中，三维特征卷由多个代价匹配图沿深度假设方向堆叠而成；按照深度假设方向依次计算目标图像中像素点映射在不同深度假设上的概率，其中，像素点位于当前层深度假设上的概率基于当前层深度假设上的代价匹配图和历史代价匹配图确定；根据目标图像中像素点在不同深度假设上的概率生成深度图。本方案可处理高分辨率的图像获得高分辨率的深度图，在降低内存占用的同时保证了构建的深度图的精准性。
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公开(公告)号：CN111556338A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010447859.2
申请日：2020-05-25
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 张润泽
IPC分类号： H04N21/234 , H04N21/2668 , H04N21/44 , H04N21/81
摘要： 本申请涉及一种视频中区域的检测方法、信息融合方法、装置和存储介质。所述方法包括：获取待检测视频；选取所述待检测视频中的目标视频帧；基于所述目标视频帧的关键点确定所述目标视频帧中目标物的几何区域；当确定所述待检测视频中其它视频帧的关键点分别落入所述几何区域所在的几何面时，将满足预设尺寸条件的所述几何区域确定为信息推广区域。采用本方法能够快速从视频中选取出信息推广区域。
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公开(公告)号：CN111340866A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010119713.5
申请日：2020-02-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种深度图像生成方法、装置及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多张目标图像，通过卷积模型中的多个卷积层，对所述多张目标图像进行多级卷积处理，得到所述多个卷积层分别输出的特征图集合，分别将所述每个特征图集合中的多个特征图进行视角聚合，得到每个特征图集合对应的聚合特征，将得到的多个聚合特征进行融合处理，得到深度图像。获取的多张目标图像是按照不同视角拍摄目标物体分别得到的，使得到的多张目标图像中不同角度的信息，丰富了获取到的目标图像的信息量，且通过多个卷积层的多级卷积处理，得到多个不同的特征图集合，丰富了特征图的信息量，从而提高了得到的深度图像的准确性。
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