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申请/专利权人：南昌市小核桃科技有限公司
摘要：本发明提出了一种基于神经符号距离场的三维一致性面部生成方法，结合了轻量级NeRF‑GAN和基于风格的神经上采样器，所提出的NeRF‑GAN采用多分辨率哈希网格作为场景表示的编码器，可有效提高训练速度，为了解决多视图图像的不一致性问题，在所提出的神经上采样器中集成了一种额外的自监督方法，此外，SDF建模能够生成更高质量的3D模型，实验结果表明，本方法优于基准方法，尤其是合成的图像在高分辨率下依然保持了高质量和细节，展示了其卓越的性能。
主权项：1.一种基于神经符号距离场的三维一致性面部生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取人脸相关数据，从FFHQ数据集中获取人脸RGB图像；步骤S2：创建一个基于神经符号距离场SDF的体积渲染网络，初始化网络超参数；步骤S3：采用可学习的多分辨率哈希网格对三维点和射线方向进行哈希编码，并使用一个潜在的映射网络处理潜在编码，将映射后的潜在编码与哈希编码作为所设计的NeRF-GAN生成器的输入；步骤S4：NeRF-GAN生成器输出采样点的SDF值、特征值和RGB颜色，并采用2D噪声注入的方式；步骤S5：采用体积渲染来合成分辨率为64×64的图像，同时额外渲染了携带生成过程中先验知识的特征图F；步骤S6：设计一种基于风格的神经上采样器，对特征图进行处理，生成高分辨率的二维图像，并采用两阶段的监督方式；步骤S7：计算对抗损失、相机位姿损失、Eikonal损失和一致性损失，优化生成模型。
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百度查询： 南昌市小核桃科技有限公司 一种基于神经符号距离场的三维一致性面部生成方法
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