本申请涉及本申请涉及数字人的领域，尤其是涉及一种数字人的处理方法及装置。其包括：获取基础人脸模型；确定基础人脸模型数据，所述基础人脸模型数据通过分解基础人脸模型获得；获取预设的自定义人脸模型数据；基于所述自定义人脸模型数据修改所述基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型数据；组合所述当前基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型，以便于根据所述当前基础人脸模型获得数字人脸。本申请具有提升在数字人人脸构建时的便捷性，提升数字人人脸处理的速度，提升数字人的生产速度的效果。速度的效果。速度的效果。
【技术实现步骤摘要】
一种数字人的处理方法及装置
[0001]本申请涉及数字人的领域，尤其是涉及一种数字人的处理方法及装置。
技术介绍
[0002]“数字人”是指在电脑里合成的三维人体详细结构，其全部数据来自真实人体，它能模拟人体的新陈代谢、生长发育、病理生理变化等狭义的数字人是信息科学与生命科学融合的产物，是利用信息科学的方法对人体在不同水平的形态和功能进行虚拟仿真。广义的数字人是指数字技术在人体解剖、物理、生理及智能各个层次，各个阶段的渗透。
[0003]此外，随着移动互联网的不断发展，网络直播技术也得到了飞速提升，而“数字人”也被逐步应用于网络直播的行业中。为了增强直播的趣味性和互动性，虚拟形象直播作为直播项目中非常重要的一部分，近年来在直播项目中占据着越来越大的比例。在直播的过程中，可以使用预先设定的虚拟形象，如仿真人主播形象、卡通人物形象等代替真人主播的实际形象进行直播。在虚拟直播间直播的过程中，有些特定的消息需要在虚拟直播间中较快地播报出来，比如即时性的新闻、时效性较高的赛事、甚至为与观众互动的消息等。
[0004]但是，在制作直播用的数字人的过程中，一般是针对某一个特定角色的制作流程展开，或者是使用metahuman捏脸流程制作数字人，前者往往效率很低，前者在数字人制作过程中大多数依靠完全的自定，以至于所有的数据都需要从零开始；后者则由于其捏脸的功能不完善且依赖真实扫描模型目前还难以实现完全符合期望的数字人。
技术实现思路
[0005]为了改善相关技术中的数字人制作方法中制作数字人人脸的写实程度较低且制作速度较慢的问题，本申请提供一种数字人的处理方法及装置。
[0006]本申请提供的一种数字人的处理方法及装置采用如下的技术方案：一种数字人的处理方法，应用于终端设备中，包括：获取基础人脸模型；确定基础人脸模型数据，所述基础人脸模型数据通过分解基础人脸模型获得；获取预设的自定义人脸模型数据；基于所述自定义人脸模型数据修改所述基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型数据；组合所述当前基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型，以便于根据所述当前基础人脸模型获得数字人脸。
[0007]通过采用上述技术方案，当使用本申请中的数字人处理方法对数字人进行处理时，可以先获取基础人脸模型，接着对基础人脸模型进行分解，从而获得用于体现基础人脸模型的基础人脸模型数据，接着根据想要生成的自定义模型的数据，对基础人脸模型数据进行修改，以使得基础人脸模型与自定义人脸模型相似，从而后续可以通过对基础模型的修改已完成对自定义模型的构建，提升了在数字人人脸构建时的便捷性，提升了数字人人
脸处理的速度，从而提升了数字人的生产速度。
[0008]作为优选，在分解所述基础人脸模型时，所述基础人脸模型数据被分为可调节模型数据及继承模型数据，所述可调节模型数据包括主观调节部分及校准部分，所述主观调节部分包括五官形态，所述校准部分包括脸型比例及口腔位置。
[0009]通过采用上述技术方案，对基础人脸模型数据进行进一步的划分，是由于在对数字人进行处理的过程中，一部分数据可以通过特征点的方式进行调节，比如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛以及耳朵的具体形状及由于脸的长度及宽度的不同而产生的五官位置的差异，另一部分则是完全与基础人脸模型一致，则被归纳为继承模型数据，通过对基础人脸模型数据的不断细分，增加了数字人人脸的写实程度。
[0010]作为优选，在基于所述自定义人脸模型修改所述基础人脸模型数据时，包括以下步骤：获取所述主观调节部分的特征点，所述特征点包括定位特征点及微调特征点；确定所述主观调节部分的特征点与所述自定义人脸模型数据的特征点；根据所述自定义人脸模型数据的特征点调整所述主观调节部分的定位特征点；基于定位特征点的调整结果改变微调特征点的位置。
[0011]通过采用上述技术方案，当在对基础人脸模型数据进行修改时，可以通过特征点定位的方式进行修改，而特征点又可以分为定位特征点及微调特征点，例如对眼睛通过特征点的形式进行修改时，对于眼角、眼睑等位置即作为定位特征点，其基本可以确定整个眼睛部分的大致形状，而微调特征点则可以代表眼睛的细节部分，仅需在确定定位特征点后微调即可完成，提升了对基础人脸模型数据修改时的便捷性及精确度。
[0012]作为优选，所述继承模型数据包括UV信息，所述UV信息用于对人脸模型的纹理贴图进行定位。
[0013]通过采用上述技术方案， UV信息是记录了纹理贴图的相对位置信息，UV信息的功能主要是对模型的纹理位置进行定位，通过对UV信息进行继承，从而可以使得基础人脸模型与自定义人脸模型中的五官位置可以做到相对统一，进而提升了将基础人脸模型转化为自定义人脸模型时的精确度。
[0014]作为优选，所述基础人脸模型的继承数据与所述自定义人脸模型的继承数据一致。
[0015]通过采用上述技术方案，基础人脸模型的继承数据与所述自定义人脸模型的继承数据一致，一方面提升了将基础人脸模型转化为自定义人脸模型时的精确度，另一方面提升了数字人的生产速度。
[0016]作为优选，在对校准部分进行修改的过程中，还包括以下步骤：获取所述基础人脸模型的校准部分的数据；比较所述基础人脸模型与所述自定义人脸模型的轮廓比例；获取所述自定义模型的继承模型数据；基于所述自定义的继承模型数据对所述基础人脸模型进行调整。
[0017]通过采用上述技术方案，在对校准数据进行调节的过程中，可以通过读取校准部分的数据，及时人脸的轮廓比例发生了变化，由于UV信息的可以对模型的纹理位置进行定位，故而可以将可调节模型数据对应调整到变化后的人脸轮廓上，进一步的提升了基础人
脸模型与自定义人脸模型的相似程度，从而提升了数字人的写实程度。
[0018]作为优选，在获取所述基础人脸模型中，还包括以下步骤：获取所述基础人脸模型的UV信息；比较所述基础人脸模型与所述自定义人脸模型的UV信息，以获得UV相似参数；比较所述UV相似参数与预设的阈值；若UV相似参数小于或等于阈值，则选用获取的基础人脸模型。
[0019]通过采用上述技术方案，由于UV信息完全继承，故而在对基础人脸模型进行选择时，则可以通过基础人脸模型的UV信息与自定义模型的UV信息进行对比，从而筛选出与自定义人脸模型最为相近的UV模型，从而使得基础人脸模型的比例与自定义人脸模型的比例更为接近，进一步的提升了生产出的数字人与自定义的数字人之间的相似程度。
[0020]作为优选，在比较所述UV相似参数与预设的阈值中，根据所述自定义人脸模型对预设的阈值进行调整。
[0021]通过采用上述技术方案，通过修改阈值，则可以根据数字人的使用环境对五官比例进行调整，故而可以使得数字人不仅仅以真人的形象出现，还可以应用在各种动漫及游戏中，从而提升了数字人生产的适用范围。
[0022]作为优选，一种数字人处理装置，包括：所述数字人处理装置包括获取单元、分解单元、修改单元及组合单元；所述获取单元用于获取基础人脸模型；所述分解单元用于在获取单元获取本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数字人的处理方法，应用于终端设备中，其特征在于：包括：获取基础人脸模型；确定基础人脸模型数据，所述基础人脸模型数据通过分解基础人脸模型获得；获取预设的自定义人脸模型数据；基于所述自定义人脸模型数据修改所述基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型数据；组合所述当前基础人脸模型数据，获得当前基础人脸模型，以便于根据所述当前基础人脸模型获得数字人脸。2.根据权利要求1所述的一种数字人的处理方法，其特征在于：在分解所述基础人脸模型时，所述基础人脸模型数据被分为可调节模型数据及继承模型数据，所述可调节模型数据包括主观调节部分及校准部分，所述主观调节部分包括五官形态，所述校准部分包括脸型比例及口腔位置。3.根据权利要求2所述的一种数字人的处理方法，其特征在于：在基于所述自定义人脸模型修改所述基础人脸模型数据时，包括以下步骤：获取所述主观调节部分的特征点，所述特征点包括定位特征点及微调特征点；确定所述主观调节部分的特征点与所述自定义人脸模型数据的特征点；根据所述自定义人脸模型数据的特征点调整所述主观调节部分的定位特征点；基于定位特征点的调整结果改变微调特征点的位置。4.根据权利要求2所述的一种数字人的处理方法，其特征在于：所述继承模型数据包括UV信息，所述UV信息用于对人脸模型的纹理贴图进行定位。5.根据权利要求2所述的一种数字人的处理方法，其特征在于：所述基础人脸模型的继承数据与所述自定义人脸模型的继承数据一致。6.根据权利要求2所述的一种数字人的处理方法，其特征在于：在对校准部分进行修改的过程中，还包括以下步骤：获取所述基础人脸模型的校准部分的数据；比较...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚志广，费元华，郭建君，
申请(专利权)人：北京蔚领时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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