虚拟形象生成方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种虚拟形象生成方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域和虚拟/增强现实技术领域。具体实现方案为：确定目标图像中目标对象的风格特征图；根据风格特征图，确定多个神经辐射场矢量；以及根据多个神经辐射场矢量，生成与目标对象相对应的虚拟形象。本公开还提供了一种虚拟形象生成装置、电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。

Virtual image generation method, device, electronic device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
虚拟形象生成方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及计算机视觉
和虚拟 /增强现实
，可应用于图像处理场景下。更具体地，本公开提供了一种虚拟形象生成方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，在例如虚拟/增强现实等领域中，深度学习模型广泛地应用于图像处理或图像生成。此外，虚拟形象在社交、直播或游戏等场景中具有广泛的应用。可以基于人工的方式生成虚拟形象。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种虚拟形象生成方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种虚拟形象生成方法，该方法包括：确定目标图像中目标对象的风格特征图；根据所述风格特征图，确定多个神经辐射场矢量；以及根据所述多个神经辐射场矢量，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种虚拟形象生成装置，该装置包括：第一确定模块，用于确定目标图像中目标对象的风格特征图；第二确定模块，用于根据所述风格特征图，确定多个神经辐射场矢量；以及生成模块，用于根据所述多个神经辐射场矢量，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1是根据本公开的一个实施例的可以应用虚拟形象生成方法和装置的示例性系统架构示意图；
[0012]图2是根据本公开的一个实施例的虚拟形象生成方法的流程图；
[0013]图3是根据本公开的另一个实施例的虚拟形象生成方法的流程图；
[0014]图4是根据本公开的一个实施例的虚拟形象生成方法的原理图；
[0015]图5是根据本公开的一个实施例的虚拟形象生成方法的原理图；
[0016]图6是根据本公开的一个实施例的虚拟形象生成装置的框图；以及
[0017]图7是根据本公开的一个实施例的可以应用虚拟形象生成方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0018]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0019]虚拟形象可以包括虚拟的身体。可以基于人工的方式对一个虚拟形象进行设计、生成和优化，但需要较高的时间成本和人力成本。不同设计人员对风格的理解具有主观性，导致基于同一风格可能完全不同的多个虚拟形象。此外，基于人工的方式生成的虚拟形象的面部和头发之间可能会不匹配。
[0020]图1是根据本公开一个实施例的可以应用虚拟形象生成方法和装置的示例性系统架构示意图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
[0021]如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、 102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、 103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。
[0022]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0023]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备 101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
[0024]需要说明的是，本公开实施例所提供的虚拟形象生成方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的虚拟形象生成装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的虚拟形象生成方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105 通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的虚拟形象生成装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、 103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
[0025]图2是根据本公开的一个实施例的虚拟形象生成方法的流程图。
[0026]如图2所示，该方法200可以包括操作S210至操作S230。
[0027]在操作S210，确定目标图像中目标对象的风格特征图。
[0028]例如，目标图像中可以包含目标对象和图像背景。可以对目标图像进行处理，去除图像背景，得到处理后的目标图像。在一个示例中，可以利用语义分割模型确定图像背景所
处的区域，进而可以去除图像背景。
[0029]又例如，可以利用多个深度学习模型对处理后的目标图像进行处理，得到风格特征图。在一个示例中，多个深度学习模型例如可以包括U
‑
Net (U型网络)模型和StyleGAN2(风格化对抗生成网络)模型。
[0030]在操作S220，根据风格特征图，确定多个神经辐射场矢量。
[0031]例如，可以利用NERF(NEural Radiance Field，神经辐射场)模型处理风格特征图，得到多个矢量，作为多个神经辐射场矢量。
[0032]在操作S230，根据多个神经辐射场矢量，生成与目标对象相对应的虚拟形象。
[0033]例如，可以根据多个神经辐射场矢量，进行图像渲染，以得到与目标对象对应的虚拟形象。
[0034]通过本公开实施例，可以根据用户提供的图像生成具有相应风格的虚拟形象。
[0035]图3是根据本公开的另一个实施例的虚拟形象生成方法的流程图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟形象生成方法，包括：确定目标图像中目标对象的风格特征图；根据所述风格特征图，确定多个神经辐射场矢量；以及根据所述多个神经辐射场矢量，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定目标图像中目标对象的风格特征图包括：确定所述目标对象的风格编码数据；以及根据所述风格编码数据，确定所述风格特征图。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述风格特征图，确定多个神经辐射场矢量包括：根据所述风格特征图，生成风格图像；根据所述风格图像，确定重建参数；将所述风格特征图与所述重建参数相融合，得到融合特征图；以及根据所述融合特征图，确定多个神经辐射场矢量。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个神经辐射场矢量，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象包括：根据所述多个神经辐射场矢量，得到所述目标对象的显式三维表达；以及将所述显式三维表达进行渲染，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，所述目标对象包括头部。6.一种虚拟形象生成装置，包括：第一确定模块，用于确定目标图像中目标对象的风格特征图；第二确定模块，用于根据所述风格特征图，确定多个神经辐射场矢量；以及生成模块，用于根据所述多个神经辐射场矢量，生成与所述目标对象相对应的虚拟形象。7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述第一确定模块包括：第一确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，赵晨，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：