【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱、图像处理，特别是涉及一种三维人脸动画自动生成方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、尽管当前的面部化身生成方法在追求真实和情感丰富的数字表示时面临诸多技术挑战。传统方法多基于固定的3d形态模型或简单的表情参数化方法，虽然能够生成基本的面部形态和表情变化，但在细腻的情感表现和动态捕捉方面表现不佳。由于这些方法缺乏对面部肌肉复杂运动的精确模拟，生成的化身通常显得僵硬、不自然，无法与人类表达的丰富情感相匹配。
2、尤其是在面部表情的细微差异捕捉方面，现有技术存在显著不足。例如，虽然某些方法能够生成微笑或大笑的面部表情，但它们往往无法区分这些表情中不同强度和情感层次的差异。一个微笑和一个灿烂的笑容虽然都传达了开心的情感，但其背后涉及到不同的面部肌肉参与程度和动态变化。无法准确捕捉这些细微差别，会导致化身在表达复杂情感时显得不真实，从而影响用户的沉浸感和交互体验。
3、此外，现有方法在面部化身的唇部同步和面部表情的一致性方面也存在挑战。驱动视频中的唇部运动和表情之间往往存在时间上的差异和不匹配，导致...
【技术保护点】
1.一种三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用语言模型将所述情感标签转换为文本描述，表示为：
3.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用提示适配器模块将所述情感标签转换为情感特征，表示为：
4.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，根据所述待生成人脸动画图像的先验知识，应用面部编码器获取所述待生成人脸动画图像的面部特征，具体包括：
5.根据权利要求4所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用...
【技术特征摘要】
1.一种三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用语言模型将所述情感标签转换为文本描述，表示为：
3.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用提示适配器模块将所述情感标签转换为情感特征，表示为：
4.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，根据所述待生成人脸动画图像的先验知识，应用面部编码器获取所述待生成人脸动画图像的面部特征，具体包括：
5.根据权利要求4所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，应用所述面部编码器对所述标准面部特征进行编码，表示为：
6.根据权利要求1所述的三维人脸动画自动生成方法，其特征在于，将所述文...
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