三维卡通人脸建模方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种三维卡通人脸建模方法及装置，其中，方法包括：提取目标人物在二维图像中人脸的二维人脸特征；根据目标人物的三维深度图提取人脸的三维人脸特征；融合二维人脸特征、三维人脸特征和预设卡通风格特征，生成目标人脸的三维卡通人脸模型。由此，解决了相关技术中基于神经网络对真实人脸进行卡通形象建模，导致生成的卡通形象风格单一且辨识度较低的技术问题。较低的技术问题。较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
三维卡通人脸建模方法及装置


[0001]本申请涉及计算机图形学与深度学习
，特别涉及一种三维卡通人脸建模方法及装置。

技术介绍

[0002]三维重建在3D游戏，动画，电影等诸多领域中有着广泛的应用。作为其中的一个主要以及最具有辨识度的部分，进行三维人脸重建的需求越来越高。
[0003]得益于计算机与移动终端等设备的算力提升，利用深度学习对真实人脸特征的提取技术趋于成熟，相关技术可以基于神经网络对真实人脸进行卡通形象生成。
[0004]然而，相关技术只能由专业技术人员手动进行卡通形象建模，难以推广普及，并且生成的三维卡通人脸模型风格相似，无法实现多元化，且不具备真实人脸辨识度，有待改善。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种三维卡通人脸建模方法及装置，以解决相关技术中基于神经网络对真实人脸进行卡通形象建模，导致生成的卡通形象风格单一且辨识度较低的技术问题。
[0006]本申请第一方面实施例提供一种三维卡通人脸建模方法，包括以下步骤：提取目标人物在二维图像中人脸的二维人脸特征；根据所述目标人物的三维深度图提取所述人脸的三维人脸特征；以及融合所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征，生成所述目标人脸的三维卡通人脸模型。
[0007]可选地，在本申请的一个实施例中，所述生成所述目标人脸的三维卡通人脸模型，包括：根据由所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征融合得到的融合特征生成所述目标人脸的初始三维卡通人脸模型；计算所述初始三维卡通人脸模型的呈现程度，并在所述呈现程度小于预设阈值时，基于预设标准对所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征中的至少一个特征线性加权，生成新的三维卡通人脸模型，迭代优化，直至所述新的三维卡通人脸模型的呈现程度大于或等于所述预设阈值，得到最终三维卡通人脸模型。
[0008]可选地，在本申请的一个实施例中，在生成所述新的三维卡通人脸模型之后，还包括：获取当前迭代轮下的至少一个特征的当前特征权重值；根据所述当前特征权重值和所述上一迭代轮下的新的三维卡通人脸模型的呈现程度得到所述当前迭代轮的新的三维卡通人脸模型的呈现程度。
[0009]可选地，在本申请的一个实施例中，所述呈现程度的计算公式为：
[0010][0011]其中，K表示与人物辨识度强相关总特征数量，M表示与人物满意度指标强相关总特征数量，T
V
为第V轮迭代前原先特征在呈现到模型中的程度，a表示人物辨识度对最终特
征呈现所占的比重，1
‑
a表示人物满意度对最终特征呈现所占的比重，D
V
(k)为第V轮中各特征在辨识度中所占比重，S
V
(m)为第V轮中各特征在满意度中所占比重。
[0012]可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设卡通风格特征包括至少一个迪士尼卡通风格特征、至少一个日本卡通风格特征和至少一个Meta卡通风格特征中的至少一个。
[0013]本申请第二方面实施例提供一种三维卡通人脸建模装置，包括：第一提取模块，用于提取目标人物在二维图像中人脸的二维人脸特征；第二提取模块，用于根据所述目标人物的三维深度图提取所述人脸的三维人脸特征；以及建模模块，用于融合所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征，生成所述目标人脸的三维卡通人脸模型。
[0014]可选地，在本申请的一个实施例中，所述建模模块包括：融合单元，用于根据由所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征融合得到的融合特征生成所述目标人脸的初始三维卡通人脸模型；计算单元，用于计算所述初始三维卡通人脸模型的呈现程度，并在所述呈现程度小于预设阈值时，基于预设标准对所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征中的至少一个特征线性加权，生成新的三维卡通人脸模型，迭代优化，直至所述新的三维卡通人脸模型的呈现程度大于或等于所述预设阈值，得到最终三维卡通人脸模型。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，所述建模模块进一步用于，获取当前迭代轮下的至少一个特征的当前特征权重值；根据所述当前特征权重值和所述上一迭代轮下的新的三维卡通人脸模型的呈现程度得到所述当前迭代轮的新的三维卡通人脸模型的呈现程度。
[0016]可选地，在本申请的一个实施例中，所述呈现程度的计算公式为：
[0017][0018]其中，K表示与人物辨识度强相关总特征数量，M表示与人物满意度指标强相关总特征数量，T
V
为第V轮迭代前原先特征在呈现到模型中的程度，a表示人物辨识度对最终特征呈现所占的比重，1
‑
a表示人物满意度对最终特征呈现所占的比重，D
V
(k)为第V轮中各特征在辨识度中所占比重，S
V
(m)为第V轮中各特征在满意度中所占比重。
[0019]可选地，在本申请的一个实施例中，所述预设卡通风格特征包括至少一个迪士尼卡通风格特征、至少一个日本卡通风格特征和至少一个Meta卡通风格特征中的至少一个。
[0020]本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的三维卡通人脸建模方法。
[0021]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述实施例所述的三维卡通人脸建模方法。
[0022]本申请实施例可以利用三维深度图提取目标人物的三维人脸特征，并融合目标人物二维图像中的二维人脸特征及卡通风格特征，从而生成目标人脸的三维卡通人脸模型，使得生成的三维人脸模型具备更高的辨识度，且可以随着卡通风格的变化进行风格转变，灵活度更高，有效满足建模需求，提升使用体验。由此，解决了相关技术中基于神经网络对真实人脸进行卡通形象建模，导致生成的卡通形象风格单一且辨识度较低的技术问题。
[0023]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变
得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0024]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0025]图1为根据本申请实施例提供的一种三维卡通人脸建模方法的流程图；
[0026]图2为根据本申请一个实施例的Meta卡通风格示意图；
[0027]图3为根据本申请一个实施例的一种三维卡通人脸建模方法的流程图；
[0028]图4为根据本申请实施例提供的一种三维卡通人脸建模装置的结构示意图；
[0029]图5为根据本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维卡通人脸建模方法，其特征在于，包括以下步骤：提取目标人物在二维图像中人脸的二维人脸特征；根据所述目标人物的三维深度图提取所述人脸的三维人脸特征；以及融合所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征，生成所述目标人脸的三维卡通人脸模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标人脸的三维卡通人脸模型，包括：根据由所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征融合得到的融合特征生成所述目标人脸的初始三维卡通人脸模型；计算所述初始三维卡通人脸模型的呈现程度，并在所述呈现程度小于预设阈值时，基于预设标准对所述二维人脸特征、所述三维人脸特征和预设卡通风格特征中的至少一个特征线性加权，生成新的三维卡通人脸模型，迭代优化，直至所述新的三维卡通人脸模型的呈现程度大于或等于所述预设阈值，得到最终三维卡通人脸模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在生成所述新的三维卡通人脸模型之后，还包括：获取当前迭代轮下的至少一个特征的当前特征权重值；根据所述当前特征权重值和所述上一迭代轮下的新的三维卡通人脸模型的呈现程度得到所述当前迭代轮的新的三维卡通人脸模型的呈现程度。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述呈现程度的计算公式为：其中，K表示与人物辨识度强相关总特征数量，M表示与人物满意度指标强相关总特征数量，T
V
为第V轮迭代前原先特征在呈现到模型中的程度，a表示人物辨识度对最终特征呈现所占的比重，1
‑
a表示人物满意度对最终特征呈现所占的比重，D
V
(k)为第V轮中各特征在辨识度中所占比重，S
V
(m)为第V轮中各特征在满意度中所占比重。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐枫，于涛，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：