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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);清华大学
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196307A
主分类号：G06T17/00
分类号：G06T17/00;G06T15/00;G06T15/04;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了基于可驱动高斯点云的单目人体数字化身建模方法，包括以下步骤：从人物视频中估计人体SMPL模型序列和拍摄相机的位姿；提取视频中人体的掩膜得到只包含该人物形象的序列；定义人体高斯点云属性，并将其绑定在人体SMPL模型表面；记录定义在人体SMPL模型上高斯点云的位置UV图并预测每一个高斯渲染单元的属性；通过预测的人体SMPL模型姿态驱动高斯点云；将驱动后的高斯点云渲染成图片；以目标人物形象图片作为监督约束，学习网络模型参数和姿态修正量。本发明通过采用可驱动高斯点云的设计，实现了人体数字化身在实时驱动方面的高度真实感。通过外观和姿态的联合优化，进一步提升了人体建模质量和姿态估计的准确性。
主权项：1.一种基于可驱动高斯点云的单目人体数字化身建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、从人物视频中估计人体SMPL模型序列和拍摄相机的位姿；步骤二、提取人物视频中人体的掩膜，得到只包含该人物形象的序列；步骤三、定义人体高斯点云属性，并将其绑定在人体SMPL模型表面；步骤四、记录定义在人体SMPL模型表面的高斯点云的位置UV图；步骤五、将位置UV图输入到神经网络中预测每一个高斯渲染单元的属性，形成预测的人体SMPL模型姿态；步骤六、通过预测的人体SMPL模型姿态驱动高斯点云，并对每一帧的SMPL模型定义一个可优化姿态修正量；步骤七、将驱动后的高斯点云渲染成图片得到目标人物形象图片；步骤八、将得到的目标人物形象图片作为监督约束，通过最小化该约束对神经网络进行训练，学习网络模型参数和姿态修正量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海);清华大学 一种基于可驱动高斯点云的单目人体数字化身建模方法
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