【技术实现步骤摘要】
本申请涉及虚拟数字形象，尤其涉及一种面部动画合成方法、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、虚拟数字形象技术在虚拟现实、计算机游戏、人机交互等领域具有广泛的应用前景，而虚拟数字人脸的生成技术是其中的关键环节之一。在语音驱动面部动画生成技术中，主要关注语音和嘴唇运动的同步,从而生成较为逼真的口型动画。
2、目前，通常采用基于显式结构表示的技术来生成面部动画，具体为通过使用blendshapes、3d可变形模型(3d morphable model,3dmm)或人脸landmark来生成面部动画，从而分离面部动作和纹理信息。具体而言，blend shapes是一种在3d建模软件中常用的变形技术,可以通过混合多个目标形状来生成中间过渡状态,常用于制作面部表情动画。3d可变形模型(3dmm)是一种参数化的人脸统计模型,通过形状和纹理参数可以重建出与输入人脸图像相对应的3d人脸模型。人脸landmark是在人脸图像上标记的一组关键点，通常包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等面部器官的轮廓点，可以用来描述人脸的形状和表情特征。
3、然...
【技术保护点】
1.一种面部动画合成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向量量化器选自以下中的任意一者：单码本向量量化器、群向量量化器、残差向量量化器、群残差向量量化器或群残差有限标量量化器。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述向量量化器为群残差有限标量量化器；所述将所述面部动作特征序列压缩转换为相应的动作离散令牌集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，码本采用时间维度和动作粒度维度进行交错的码本，使得特征数据能够在时间维度与动作粒度维度交替地进行码本量化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，针对所述时...
【技术特征摘要】
1.一种面部动画合成方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向量量化器选自以下中的任意一者：单码本向量量化器、群向量量化器、残差向量量化器、群残差向量量化器或群残差有限标量量化器。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述向量量化器为群残差有限标量量化器；所述将所述面部动作特征序列压缩转换为相应的动作离散令牌集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，码本采用时间维度和动作粒度维度进行交错的码本，使得特征数据能够在时间维度与动作粒度维度交替地进行码本量化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，针对所述时间维度的码本量化采用非自回归方法，以及针对所述动作粒度维度的码本量化采用多层次渐进迭代的自回归方法。
6.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞凯，刘涛，
申请(专利权)人：思必驰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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