一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法技术

本发明专利技术公开了一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，包括如下步骤：S1、获取单张输入图像，对输入图像进行预处理；S2、将预处理后的图像输入编码器，提取多尺度特征，输出深度特征表示；S3、条件生成对抗网络生成3D模型，通过对比优化3D模型质量；S4、隐式神经表示网络多尺度细化3D模型，转换为连续函数表示；S5、改进的条件扩散反演模块优化3D模型，结合多尺度离散小波变换和渲染反馈校正；S6、端到端联合训练系统优化特征提取、3D模型生成与细化处理过程；S7、对3D模型进行后处理，输出满足打印要求的3D模型。本发明专利技术通过融合生成对抗网络和隐式神经表示技术，实现了从单张照片快速生成细节丰富、适合3D打印的高精度3D模型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3d模型方法。

技术介绍

1、当前，随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展，基于深度神经网络的3d模型重建技术已成为计算机视觉和图形学领域的重要研究方向。传统的3d重建方法主要依赖多视角图像或激光扫描等昂贵设备采集的多张图像数据，通过结构光、立体视觉或光度一致性等方法实现三维重建。这类方法虽然在精度和细节恢复上取得了一定的成果，但在数据采集、设备成本和处理速度等方面存在诸多限制，难以广泛应用于消费级产品和日常场景中。

2、近年来，生成对抗网络（gan）作为一种新兴的生成模型，已被广泛应用于图像生成、图像转换、数据增强等任务。生成对抗网络通过生成器和判别器之间的对抗训练机制，实现对真实数据分布的近似，从而生成高质量的图像数据。特别是在条件生成对抗网络出现之后，该技术通过引入条件输入，使得生成模型在控制生成结果的内容、风格等方面具有更高的灵活性和可控性。这些技术在图像生成和转换领域取得了显著进展，但直接将其应用于3d模型生成仍存在不少困难。

3、在现有技术中，利用g本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，其特征在于，所述S3具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，其特征在于，所述S4具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，其特征在于，所述S5具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3D模型方法，其特征在于，所述S51具体包括：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3d模型方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3d模型方法，其特征在于，所述s3具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的单张照片生成可打印3d模型方法，其特征在于，所述s4具体包括：

4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇凌，周光磊，简丽娜，杜冉，
申请(专利权)人：杭州第二人生科技有限公司，
类型：发明
国别省市：