基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法技术

本发明专利技术公开了基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，属于计算机技术领域。为解决特征提取效率低以及无法准确衡量生成的3D模型的质量的问题，通过深度学习架构，模型高效地从2D图像提取关键特征，用于高质量3D模型重建，特征压缩成低维向量减少计算成本，同时保留关键信息，自编码器或其变种解码低维向量，在训练过程中能够学习到从2D到3D的映射关系，并且可以通过调整参数来优化生成的3D模型的质量，批量训练提高资源利用率和训练稳定性，减少噪声，特定损失函数准确衡量模型性能，指导参数优化，验证集评估及时发现训练问题，计算误差精准评估模型表现，优化模型架构和参数，提升3D虚拟形象重建性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机，特别涉及基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法。

技术介绍

1、3d虚拟形象，作为现代计算机图形学和数字艺术的杰出代表，是数字化时代的重要产物。在娱乐、教育、医疗和工业设计等多个领域，3d虚拟形象均展现出强大的应用潜力和价值。其不仅能够为用户提供沉浸式的体验，还能够在不同场景中模拟现实世界的交互与行为，为人们的数字生活带来更加丰富多彩的体验。

2、随着科技的飞速发展，深度学习在图像处理、计算机视觉等领域展现出强大的潜力。特别是在3d虚拟形象生成方面，传统的技术方法已难以满足高质量、高效率的需求。因此，基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法应运而生。

3、而在实际的操作中还存在以下问题：

4、现有方法无法高效地从2d图像中提取关键特征信息，导致重建的3d模型质量不高，同时传统的训练方法可能效率低下，无法充分利用计算资源，导致训练过程漫长，无法准确衡量生成的3d模型的质量。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，其特征在于，所述数据准备，具体还包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，其特征在于，所述数据准备，还包括：

4.如权利要求3所述的基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，其特征在于，当所述形状变化参数未超过预设的形状变化参数阈值时，则利用所述缩放操作之前的目标区域和缩放操作之后的目标区域的灰度值变化参数对目标区域缩放质量进行二次异常判定，包括：

5.如权利要求2所述的基于...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，其特征在于，所述数据准备，具体还包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，其特征在于，所述数据准备，还包括：

4.如权利要求3所述的基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，其特征在于，当所述形状变化参数未超过预设的形状变化参数阈值时，则利用所述缩放操作之前的目标区域和缩放操作之后的目标区域的灰度值变化参数对目标区域缩放质量进行二次异常判定，包括：

5.如权利要求2所述的基于深度学习的3d虚拟形象模型训练方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔子成，
申请(专利权)人：中创华煜北京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：