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申请/专利权人：中国科学技术大学
申请日：2023-01-17
公开（公告）日：2023-05-12
公开（公告）号：CN116109757A
主分类号：G06T15/08
分类号：G06T15/08;G06T15/06;G06T15/04;G06T17/20;G06T13/40;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开
摘要：本发明提供了一种动态三维人体的新视角渲染合成方法，能够从输入的视频中快速地重建出人体的大致几何以及高质量纹理，并随后进行新视角、人体新形态的合成渲染。基于显式代理几何的内蕴坐标表示有效地聚合了视频序列的信息，同时将哈希编码器的应用范畴从静态场景拓展到了动态目标。基于内蕴坐标的哈希编码器可以使模型共用训练参数，从而达到快速收敛的效果。最后基于隐式神经表示和神经渲染可以利用图像数据自监督地改进重建目标的几何以及纹理细节，以便获得更具真实感的渲染结果。本发明提供的方法可以应用于任意穿衣人物，并可通过编辑几何代理网格，对生成的人体形态进行编辑，方便用于制作动画、全息会议以及体育赛事转播等应用。
主权项：1.一种基于内蕴坐标的哈希编码的动态三维人体渲染合成方法，包括：通过优化目标穿衣人物的运动视频中视频帧所对应的人体的姿态参数和形态参数，得到所述目标穿衣人物的人体参数化网格，并将所述人体参数化网格作为所述目标穿衣人物的粗糙显式几何代理；根据相机参数，计算所述目标穿衣人物的粗糙显式几何代理所在空间中与像素点的采样光线相对应的查询点；根据预设的映射规则和所述目标穿衣人物的粗糙几何代理的几何信息，计算所述查询点映射到辐射密度立方体网格上的内蕴坐标；利用训练好的隐式神经表示模型的多层级第一感知机预测所述辐射密度立方体网格的偏移量场，并利用所述辐射密度立方体网格的偏移量场优化所述查询点的内蕴坐标，其中，所述隐式神经表示模型的用于表示所述目标穿衣人物的人体模型；利用所述训练好的隐式神经表示模型的多层级哈希编码器计算优化后的所述查询点的内蕴坐标的高维度特征向量；利用所述训练好的隐式神经表示模型的多层级第二感知机处理所述查询点的高维度特征向量，得到所述查询点的密度和颜色；利用体渲染公式计算所述查询点所对应的像素点的颜色，得到所述目标穿衣人物的视频帧图像，并根据所述视频帧图像合成所述目标穿衣人物的运动视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于内蕴坐标的哈希编码的动态三维人体渲染合成方法
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