【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人物面部重演，具体指提到了一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演(semantic-aware neural radiance fields for facial reenactment)方法，其中主要涉及一种基于语义感知的动态神经辐射场方法，能够有效地表示特定的3d人脸，并且可以利用表情和姿态参数来精确地控制人脸的生成过程。
技术介绍
1、人物面部重演在数字人、增强现实、虚拟现实和视频编辑等领域具有巨大的应用潜力。然而，这是计算机视觉和计算机图形领域中一个极具挑战性的问题。传统方法通常无法捕捉到人脸的微妙细节和表情变化，导致生成的人脸图像缺乏真实感。目前，人物面部重演方法得到了广泛研究，并且有很多人物面部重演的方案被提出，大致可分为基于传统方法的人物面部重演和基于深度学习的人物面部重演。
2、基于传统方法的人物面部重演通过特征点检测、特征提取、插值、图像合成和细节处理等步骤，以修改或合成人脸图像。这些方法具有计算效率高、解释性强和灵活性等优点，但受到特征提取和插值技术的限制，难以应对复杂的任务，如真实性合成...
【技术保护点】
1.一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述步骤(1)中，输入人脸图像，使用人脸三维形变模型从人脸图像中估计人脸的表情参数和人物的头部姿态参数；使用人脸解析器来计算一个包含12个标签的人脸语义信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述语义感知动态光线采样模块是采用动态光线采样策略进行均匀采样，具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述步骤(1)中，输入人脸图像，使用人脸三维形变模型从人脸图像中估计人脸的表情参数和人物的头部姿态参数；使用人脸解析器来计算一个包含12个标签的人脸语义信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述语义感知动态光线采样模块是采用动态光线采样策略进行均匀采样，具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述超空间变形模块包括两个多层感知机，第一个所述多层感知机的深度为6，宽度为128，第二个所述多层感知机的深度为6，宽度为64。
5.根据权利要求4所述的一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，所述步骤s2中，通过第一个多层感知机得到基准空间坐标的位移量，具体方法如下：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王子梦，顾晓玲，吴子朝，匡振中，俞俊，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。