[发明专利]一种角色模型生成方法、装置、电子设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 201911369519.6 申请日: 2019-12-26
公开(公告)号: CN111127668B 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 李培;陈康;张伟东 申请(专利权)人: 网易(杭州)网络有限公司
主分类号: G06T19/20 分类号: G06T19/20
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 代理人: 莎日娜
地址: 310052 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 角色 模型 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

发明实施例提供了一种角色模型生成方法和装置,所述方法包括:依据样本人脸样本人脸数据集,生成平均特征模型;将所述平均特征模型对齐至待迁移模型,生成注册对齐模型,其中,所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致;确定待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系;获取形变模型,所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致;依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型,将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型,生成目标模型。本发明实施例可以实现基于几何形变的三维人脸模型的风格迁移,避免了模型穿模的现象。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域,特别是涉及一种角色模型生成方法和一种角色模型生成装置。

背景技术

风格迁移是将给定风格图像的风格迁移到另一幅内容图像(如:照片、草图等)的过程。在图像处理领域中,风格迁移属于非真实感绘制领域(NPR),在过去的多年间,有许多研究者对风格迁移进行了相关研究,大多数研究都集中于将自然图像迁移成具有油画、水墨画等艺术风格的图像。已有的风格迁移方法主要可以分为两类,分别是:基于纹理合成的风格迁移方法和基于神经网络的风格迁移方法。

现有技术中,针对于三维模型的风格迁移,一般都是进行纹理上的风格化,目前基于纹理的风格化多用深度学习的方法进行风格迁移,该类技术方案只能风格化纹理贴图部分,并不会对几何形状做改变。

发明内容

鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种角色模型生成方法和相应的一种角色模型生成装置、电子设备、存储介质。

为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种角色模型生成方法,包括:

依据样本人脸数据集,生成平均特征模型;

将所述平均特征模型对齐至待迁移模型,生成注册对齐模型,其中,所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致;

确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系;

获取形变模型,所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致;

依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型,将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型,生成目标模型。

可选地,所述样本人脸数据集包括多个原始脸部模型;所述依据样本人脸数据集,生成平均特征模型的步骤,包括:

对所述多个原始脸部模型进行主成分分析PCA处理,生成PCA特征向量以及与所述PCA特征向量对应的PCA特征值;

确定与所述多个原始脸部模型对应的PCA特征值的特征平均值;

采用所述PCA特征向量和所述特征平均值,生成平均特征模型。

可选地,所述将所述平均特征模型对齐至待迁移模型,生成注册对齐模型的步骤,包括:

确定所述平均特征模型中的第一特征顶点,以及,所述待迁移模型中的第二特征顶点;所述第一特征顶点与所述第二特征顶点对应;

确定所述待迁移模型与所述平均特征模型之间的坐标转换关系;

确定所述第一特征顶点与所述第二特征顶点之间的差异;

按照所述坐标转换关系,将所述差异同步至所述平均特征模型,生成注册对齐模型。

可选地,在所述确定所述平均特征模型中的第一特征顶点,以及,所述待迁移模型中的第二特征顶点的步骤之前,还包括:

确定所述平均特征模型的尺寸参数;

将所述待迁移模型的尺寸调整至与所述尺寸参数匹配。

可选地,所述获取形变模型的步骤包括:

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