一种角色模型生成方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种角色模型生成方法和装置，所述方法包括：依据样本人脸样本人脸数据集，生成平均特征模型；将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型，其中，所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；确定待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系；获取形变模型，所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型。本发明专利技术实施例可以实现基于几何形变的三维人脸模型的风格迁移，避免了模型穿模的现象。

A role model generation method, device, electronic device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种角色模型生成方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种角色模型生成方法和一种角色模型生成装置。
技术介绍
风格迁移是将给定风格图像的风格迁移到另一幅内容图像(如：照片、草图等)的过程。在图像处理领域中，风格迁移属于非真实感绘制领域(NPR)，在过去的多年间，有许多研究者对风格迁移进行了相关研究，大多数研究都集中于将自然图像迁移成具有油画、水墨画等艺术风格的图像。已有的风格迁移方法主要可以分为两类，分别是：基于纹理合成的风格迁移方法和基于神经网络的风格迁移方法。现有技术中，针对于三维模型的风格迁移，一般都是进行纹理上的风格化，目前基于纹理的风格化多用深度学习的方法进行风格迁移，该类技术方案只能风格化纹理贴图部分，并不会对几何形状做改变。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种角色模型生成方法和相应的一种角色模型生成装置、电子设备、存储介质。为了解决上述问题，本专利技术实施例公开了一种角色模型生成方法，包括：依据样本人脸数据集，生成平均特征模型；将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型，其中，所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系；获取形变模型，所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型。可选地，所述样本人脸数据集包括多个原始脸部模型；所述依据样本人脸数据集，生成平均特征模型的步骤，包括：对所述多个原始脸部模型进行主成分分析PCA处理，生成PCA特征向量以及与所述PCA特征向量对应的PCA特征值；确定与所述多个原始脸部模型对应的PCA特征值的特征平均值；采用所述PCA特征向量和所述特征平均值，生成平均特征模型。可选地，所述将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型的步骤，包括：确定所述平均特征模型中的第一特征顶点，以及，所述待迁移模型中的第二特征顶点；所述第一特征顶点与所述第二特征顶点对应；确定所述待迁移模型与所述平均特征模型之间的坐标转换关系；确定所述第一特征顶点与所述第二特征顶点之间的差异；按照所述坐标转换关系，将所述差异同步至所述平均特征模型，生成注册对齐模型。可选地，在所述确定所述平均特征模型中的第一特征顶点，以及，所述待迁移模型中的第二特征顶点的步骤之前，还包括：确定所述平均特征模型的尺寸参数；将所述待迁移模型的尺寸调整至与所述尺寸参数匹配。可选地，所述获取形变模型的步骤包括：获取图像数据；提取所述图像数据中的特征点；采用所述特征点和预置的参数化模型，得到形变模型。可选地，所述确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系的步骤，包括：获取所述注册对齐模型中的第三特征顶点；确定所述待迁移模型中与所述第三特征顶点对应的第四特征顶点。可选地，所述依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型的步骤，包括：确定所述形变模型的形变特征参数；将所述形变特征参数同步至所述注册对齐模型，生成形变后的注册对齐模型；确定所述待迁移模型与所述形变后的注册对齐模型之间的几何形变量；采用所述顶点对应关系，将所述几何形变量同步至所述待迁移模型，生成目标模型。本专利技术实施例公开了一种角色模型生成装置，包括：平均特征模块，用于依据样本人脸数据集，生成平均特征模型；注册对齐模块，用于将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型，其中，所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；匹配关系模块，用于确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系；获取模块，用于获取形变模型，所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；风格化模块，用于依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型。可选地，所述样本人脸数据集包括多个原始脸部模型；所述平均特征模块包括：主成分子模块，用于对所述多个原始脸部模型进行主成分分析PCA处理，生成PCA特征向量以及与所述PCA特征向量对应的PCA特征值；平均值子模块，用于确定与所述多个原始脸部模型对应的PCA特征值的特征平均值；特征模型子模块，用于采用所述PCA特征向量和所述特征平均值，生成平均特征模型。可选地，所述注册对齐模块包括：第一特征顶点子模块，用于确定所述平均特征模型中的第一特征顶点，以及，所述待迁移模型中的第二特征顶点；所述第一特征顶点与所述第二特征顶点对应；坐标转换子模块，用于确定所述待迁移模型与所述平均特征模型之间的坐标转换关系；差异确定子模块，用于确定所述第一特征顶点与所述第二特征顶点之间的差异；匹配点转换子模块，用于按照所述坐标转换关系，将所述差异同步至所述平均特征模型，生成注册对齐模型。可选地，注册对齐模块还包括：尺寸确定子模块，用于确定所述平均特征模型的尺寸参数；尺寸匹配子模块，用于将所述待迁移模型的尺寸调整至与所述尺寸参数匹配。可选地，所述获取模块包括：图像子模块，用于获取图像数据；特征点子模块，用于提取所述图像数据中的特征点；参数子模块，用于采用所述特征点和预置的参数化模型，得到形变模型。可选地，所述匹配关系模块包括：第三特征顶点子模块，用于获取所述注册对齐模型中的第三特征顶点；第四特征顶点子模块，用于确定所述待迁移模型中与所述第三特征顶点对应的第四特征顶点。可选地，所述风格化模块包括：参数确定子模块，用于确定所述形变模型的形变特征参数；形变子模块，用于将所述形变特征参数同步至所述注册对齐模型，生成形变后的注册对齐模型；几何形变量确定子模块，用于确定所述待迁移模型与所述形变后的注册对齐模型之间的几何形变量；几何形变量同步子模块，用于将所述几何形变量同步至所述待迁移模型，生成目标模型。本专利技术实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并经配置在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的角色模型生成方法的步骤。本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的角色模型生成方法的步骤。本专利技术实施例包括以下优点：通过在生成平均特征模型后，将平均特征模型对齐至待迁移模型注册，得到注册对齐模型，以及在确定待迁移模型与注册对齐模型的顶点对应关系；在获取与平均本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种角色模型生成方法，其特征在于，包括：/n依据样本人脸数据集，生成平均特征模型；/n将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型，其中，所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；/n确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系；/n获取形变模型，所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；/n依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种角色模型生成方法，其特征在于，包括：
依据样本人脸数据集，生成平均特征模型；
将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型，其中，所述注册对齐模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；
确定所述待迁移模型与所述注册对齐模型的顶点对应关系；
获取形变模型，所述形变模型的拓扑与所述平均特征模型的拓扑相一致；
依据所述顶点对应关系和所述注册对齐模型，将所述形变模型的形变特征参数同步至所述待迁移模型，生成目标模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本人脸数据集包括多个原始脸部模型；所述依据样本人脸数据集，生成平均特征模型的步骤，包括：
对所述多个原始脸部模型进行主成分分析PCA处理，生成PCA特征向量以及与所述PCA特征向量对应的PCA特征值；
确定与所述多个原始脸部模型对应的PCA特征值的特征平均值；
采用所述PCA特征向量和所述特征平均值，生成平均特征模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述平均特征模型对齐至待迁移模型，生成注册对齐模型的步骤，包括：
确定所述平均特征模型中的第一特征顶点，以及，所述待迁移模型中的第二特征顶点；所述第一特征顶点与所述第二特征顶点对应；
确定所述待迁移模型与所述平均特征模型之间的坐标转换关系；
确定所述第一特征顶点与所述第二特征顶点之间的差异；
按照所述坐标转换关系，将所述差异同步至所述平均特征模型，生成注册对齐模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定所述平均特征模型中的第一特征顶点，以及，所述待迁移模型中的第二特征顶点的步骤之前，还包括：
确定所述平均特征模型的尺寸参数；
将所述待迁移模型的尺寸调整至与所述尺寸参数匹配。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取形变模型的步骤包括：
获取图像数据；
提取所述图像数据中的特征点；...

【专利技术属性】
技术研发人员：李培，陈康，张伟东，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33