[发明专利]用于优化模型的方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了用于优化模型的方法、装置、设备以及存储介质，涉及增强现实、深度学习、动画技术领域。具体实现方案为：获取虚拟形象的蒙皮骨骼模型中各蒙皮顶点的初始坐标；生成针对目标骨骼求解模型的多个参数向量；基于各参数向量，多次执行以下迭代操作：基于各参数向量、目标骨骼求解模型以及各蒙皮顶点的初始坐标，确定控制各蒙皮顶点的多个骨骼节点的骨骼驱动系数；基于各骨骼驱动系数以及预设的损失函数，确定各骨骼驱动系数对应的损失函数值；基于各损失函数值，对目标骨骼求解模型的参数向量进行优化。本实现方式能够提供一种轻量化模型，提高计算效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及增强现实、深度学习、动画技术领域，尤其涉及用于优化模型的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着技术的不断发展，增强现实技术应运而生，可以通过驱动虚拟形象来模拟真实形象的表情或姿态等，增加了用户的使用乐趣。典型的技术为Photo-To-Avatar，为基于用户图片生成个性化三维动画形象。现有的Photo-To-Avatar技术从在大量数据冗余，导致实际应用中存在网络流量过大，难以在移动端部署等问题。出于轻量化的目的，需要利用蒙皮骨骼模型实现模型变形。

发明内容

提供了一种用于优化模型的方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种用于优化模型的方法，包括：获取虚拟形象的蒙皮骨骼模型中各蒙皮顶点的初始坐标；生成针对目标骨骼求解模型的多个参数向量；基于各参数向量，多次执行以下迭代操作：对于每个参数向量，基于该参数向量、目标骨骼求解模型以及各蒙皮顶点的初始坐标，确定控制各蒙皮顶点的多个骨骼节点的骨骼驱动系数；基于各骨骼驱动系数以及预设的损失函数，确定各骨骼驱动系数对应的损失函数值；基于各损失函数值，对目标骨骼求解模型的参数向量进行优化。

根据第二方面，提供了一种用于优化模型的装置，包括：坐标获取单元，被配置成获取虚拟形象的蒙皮骨骼模型中各蒙皮顶点的初始坐标；向量生成单元，被配置成生成针对目标骨骼求解模型的多个参数向量；基于各参数向量，多次执行迭代操作的以下单元：系数确定单元，被配置成对于每个参数向量，基于该参数向量、目标骨骼求解模型以及各蒙皮顶点的初始坐标，确定控制各蒙皮顶点的多个骨骼节点的骨骼驱动系数；损失值确定单元，被配置成基于各骨骼驱动系数以及预设的损失函数，确定各骨骼驱动系数对应的损失函数值；参数优化单元，被配置成基于各损失函数值，对目标骨骼求解模型的参数向量进行优化。

根据第三方面，提供了一种用于优化模型的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法。

根据第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法。

根据本申请的技术提供了一种模型优化方法，通过对模型参数的优化，从而能够提供一种轻量化模型，提高计算效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于优化模型的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于优化模型的方法的一个应用场景的示意图；