[发明专利]一种服装模型驱动方法、设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202010876682.8 申请日: 2020-08-27
公开(公告)号: CN114119908A 公开(公告)日: 2022-03-01
发明(设计)人: 郑天祥;周润楠;闫浩男;张胜凯;杨超杰;吴圣杰 申请(专利权)人: 北京陌陌信息技术有限公司
主分类号: G06T17/20 分类号: G06T17/20;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京市环球律师事务所 11663 代理人: 王瀚;赵重甲
地址: 100102 北京市朝阳区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 服装 模型 驱动 方法 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种服装模型驱动方法,所述方法包括:

1)获取服装的二维图像;

2)根据服装的二维图像制作服装的三维模型;

3)结合数学模型构造三维标准人体模型,所述三维标准模型处于初始姿态;

4)将三维服装模型贴合到初始姿态的三维标准人体模型;

5)获取目标人体的二维图像;

6)通过二级神经网络模型的计算获得三维目标人体模型参数;

7)将获得的若干组姿态和体型参数输入三维标准人体模型中进行拟合;

8)驱动人体模型从初始姿态向目标姿态移动;

9)获得与目标人体姿态和体型相同,并且穿着换装后服装的目标人体模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过三维人体动作姿态参数确定目标人体的姿态,从初始姿态驱动骨骼移动到目标姿态,使得三维人体模型与目标人体姿态基本一致。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,服装模型的驱动采用布料模拟和蒙皮方法的结合,在人体模型移动后服装基本不发生形变的部分采用蒙皮方式,在服装移动过程中发生形变大的部分采用布料模拟的方式。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在驱动过程中建立起模型网格顶点和骨骼之间的关系,计算骨骼在目标姿态下的旋转参数之后,通过蒙皮权重的关系,使得骨骼可以带动其附近的顶点完成空间上的移动,驱动相关联的顶点到达目标姿态的位置。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,从初始姿态到目标姿态的移动状态是逐帧计算的,在每一帧计算的时候,都是先完成蒙皮驱动再计算布料模拟,当前帧计算完毕之后,再计算下一帧的状态。

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,布料模拟使用碰撞体系统,将人体模特的顶点网格建模为刚体,将衣服模型的网格建模为非刚体,使用物理引擎模拟刚体与非刚体之间的碰撞关系,在布料模拟的过程中计算刚体和非刚体之间的碰撞,同时考虑服装模型自身网格之间的连接作用力,逐帧计算衣服模型的网格状态,模拟出物理世界中的碰撞运动过程。

7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,驱动人体模型的姿态达到目标姿态时,需要对服装的布料进行若干帧重力解算,根据神经网络预测模型判断动作变化的连续性,分析目标姿态是抓拍或者静止摆拍,如果是抓拍,则服装模型会由于惯性保持运动过程中的速度使得目标姿态状态是一个非稳态,在人体模型达到目标姿态时减少重力解算的次数;如果是摆拍,在人体模型达到目标姿态时增加重力解算的次数,以保证服装布料在目标姿态下的逼真度。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述拟合移动步骤还包括以下子步骤,

1)获得初始姿态和目标姿态的位置坐标;

2)生成从初始姿态移动到目标姿态的动画序列;

3)生成动画序列的过程中,采用网格插帧的方式进行处理;

4)插帧速度的设置为前后距离初始点和目标点的位置慢,中间运动过程快;

5)在驱动至最终目标姿态时静止数帧,得到整个动画序列;

6)完成从初始姿态驱动骨骼移动到目标姿态。

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获得人体模型参数的步骤还包括,将二维人体轮廓图像代入经过深度学习的第一神经网络进行关节点的回归,获得目标人体的关节点图,语义分割图,身体骨骼点以及关键点信息;将生成的上述人体信息代入经过深度学习的第二神经网络进行人体姿态和体型参数的回归,获得三维人体参数,包括三维人体动作姿态参数和三维人体体型参数;所述三维人体模型具有骨骼点和人体网格的数学权值关系,骨骼点的确定可关联确定目标人体姿态的人体模型。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一所述的方法步骤。

11.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;存储器,用于存放计算机程序;处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-9任一所述的方法步骤。

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