[发明专利]一种虚拟形象生成方法、装置、设备以及可读存储介质有效
申请号: | 201810300458.7 | 申请日: | 2018-04-04 |
公开(公告)号: | CN108510437B | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 吴子扬;李啸;刘聪;章继东 | 申请(专利权)人: | 科大讯飞股份有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T17/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王云晓;王宝筠 |
地址: | 230031 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 虚拟 形象 生成 方法 装置 设备 以及 可读 存储 介质 | ||
1.一种虚拟形象生成方法,其特征在于,包括:
获取包含目标用户的人脸的用户图像;
根据所述用户图像和参考三维人脸模型,构建所述目标用户的粗三维人脸模型;
根据所述用户图像,确定人脸属性信息;
基于所述人脸属性信息对所述粗三维人脸模型进行调整,以使调整后的三维人脸模型包含与所述人脸属性信息匹配的信息,调整后的三维人脸模型作为所述目标用户的虚拟形象;
其中,所述根据所述用户图像和参考三维人脸模型,构建所述目标用户的粗三维人脸模型,包括:
将所述用户图像和所述参考三维人脸模型输入预先建立的三维人脸构建模型,获得所述三维人脸构建模型输出的三维人脸模型作为所述目标用户的粗三维人脸模型;
其中,所述三维人脸构建模型以训练用户图像和所述参考三维人脸模型为训练样本,以所述训练用户图像对应的三维人脸模型为样本标签进行训练得到。
2.根据权利要求1所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述虚拟形象生成方法,还包括:
为所述调整后的三维人脸模型拼接身体形象,拼接后的整体形象作为所述目标用户的虚拟形象。
3.根据权利要求2所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述虚拟形象生成方法,还包括:
基于所述人脸属性信息,为所述目标用户的虚拟形象适配场景信息。
4.根据权利要求3所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述基于所述人脸属性信息,为所述目标用户的虚拟形象适配场景信息,包括:
确定与所述人脸属性信息匹配的场景模板;
基于所述场景模板为所述目标用户的虚拟形象添加场景。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述目标用户的历史行为数据,更新所述目标用户的虚拟形象。
6.根据权利要求5所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述根据所述目标用户的历史行为数据,更新所述目标用户的虚拟形象,包括:
基于所述目标用户的历史数据,确定预设的虚拟形象影响因素的值;
根据所述预设的虚拟形象影响因素的值,确定虚拟形象变换方式;
基于所述虚拟形象变换方式对所述虚拟形象进行调整。
7.根据权利要求6所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述根据所述预设的虚拟形象影响因素的值,确定虚拟形象变换方式,包括:
根据所述预设的虚拟形象影响因素的值,确定所述虚拟形象的面部体型变换方式、衣着服饰变换方式和/或背景环境变换方式。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户图像,确定人脸属性信息,包括:
从所述用户图像中检测所述目标用户的人脸区域;
在检测出的所述人脸区域确定脸部特征点的位置,得到脸部特征点位置信息;
将所述用户图像和所述脸部特征点位置信息输入预先建立的人脸分析模型,获得所述人脸分析模型输出的所述人脸属性信息,其中,所述人脸分析模型以标注有人脸属性信息的训练人脸图像以及通过该训练人脸图像确定的脸部特征点位置信息为训练样本进行训练得到。
9.根据权利要求1所述的虚拟形象生成方法,其特征在于,所述三维人脸构建模型由多个三维人脸重构子模型级联而成;
其中,所述三维人脸构建模型中第一级三维重构子模型的输入为所述用户图像和所述参考三维人脸模型,其它级三维重构子模型的输入为所述用户图像和上一级三维重构子模型输出的三维人脸模型,最后一级三维重构子模型输出的三维人脸模型为所述目标用户的粗三维人脸模型。
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