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申请/专利权人：深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳国际研究生院
摘要：本发明提供一种基于单图像的三维人脸重建及编辑方法，通过预训练的EG3D网络提取特征，生成初步三维人脸。利用逆转模块，将单目图像映射到潜码空间，优化潜码以生成逼真的三维人脸图像。结合深度估计技术和多视角投影，创造出伪多视图图像。进一步通过语义分割和表情特征提取，融合特征以生成综合表示。根据编辑需求，优化调整潜码，实现定制化编辑。最终，生成器输出经过编辑的人脸图像。本发明能够提供更高效灵活且高质量的三维人脸重建编辑，有效克服了当前人脸重建技术成本高普适性低，缺乏定制化编辑的缺陷。
主权项：1.一种基于单图像的三维人脸重建及编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对单目人脸图像，利用预训练的三维感知的人脸生成对抗EG3D网络进行特征提取，EG3D网络通过具有多个卷积模块的生成器生成三个正交的平面特征，并结合相机参数，通过神经体渲染器对生成的三平面特征进行三维渲染，生成初步的三维人脸表示；S2.通过逆转模块，将输入的单目人脸图像映射到潜码空间得到潜码，利用得到的潜码，通过EG3D网络的前向过程生成三维人脸图像，并计算生成的三维人脸图像与原始单目人脸图像之间的差异，其中通过损失计算以进行潜码优化；S3.基于初步的三维人脸表示和潜码，利用深度估计技术从原始单目人脸图像生成深度信息，并利用深度信息将单目人脸图像投影到不同的相机视角下，生成伪多视图图像；S4.基于初步的三维人脸表示和潜码，使用语义分割网络提取人脸的语义特征，使用表情特征提取网络获取表情特征，并将提取的语义特征和表情特征与伪多视图图像的特征融合生成综合的特征表示；S5.根据编辑需求，通过潜码优化网络使用损失函数对潜码进行优化调整和正则化；S6.基于综合的特征表示以及优化调整和正则化的潜码，进行三维人脸模型的编辑操作；S7.基于经过编辑的特征表示和优化后的潜码，由所述生成器生成最终编辑后的人脸图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市未来媒体技术研究院 清华大学深圳国际研究生院 一种基于单图像的三维人脸重建及编辑方法
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