[发明专利]一种基于深度学习三维模型的自动生成装置和方法

权利要求书

1.一种基于深度学习三维模型的自动生成装置，其特征在于包括：

校验器，与参数数据存储器通讯连接，对输入的三维模型的特征图像的特征信息进行数据预处理；

参数数据存储器，与中央处理器通信连接，存储校验器输出的经神经网络训练后的参数；

中央处理器，根据已设置的训练参数，利用深度神经网络自动生成三维模型；

显示终端，与中央处理器通信连接，呈现生成的三维模型；以及

目标三维模型数据存储器，与中央处理器通信连接，存储生成的三维模型。

2.一种基于深度学习三维模型的自动生成装置的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一：输入二维图像，对于用户任意输入的三维模型特征图像(二维)，提取出其包含的特征信息并通过校验器进行数据预处理，使得二维图像满足神经网络模型的输入规范；

步骤二：将校验器输出的特征信息经过神经网络训练后的参数存到参数存储器，以此设置生成三维模型的具体参数；

步骤三：中央处理器根据已设置的训练参数，利用深度神经网络自动生成三维模型；

步骤四：将生成的三维模型存到目标三维数据存储器；

步骤五：通过显示终端查看生成的三维模型，呈现其结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述二维图像为三维模型数据的特征图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述三维模型数据集是人脸表情。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述中央处理器采用对抗神经网络(GAN)自动生成三维模型。