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[发明专利]虚拟角色的运动重定向方法和装置、存储介质及电子设备-CN202310172536.0在审
发明人：张嘉旭;翁俊武;康頔;赵放;黄少立;暴林超;王珏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种虚拟角色的运动重定向方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取源虚拟角色的源运动数据、目标虚拟角色的形状数据以及骨骼数据，根据源运动数据和形状数据确定对预先确定的初始运动数据进行穿模修正后得到的修正运动数据，初始运动数据表示目标虚拟角色执行目标运动的过程中存在互相穿透的第一部位，根据源运动数据、形状数据以及骨骼数据确定为修正运动数据和初始运动数据添加的目标权重参数，根据修正运动数据和目标权重参数确定目标运动数据。本申请解决了由于虚拟角色的运动重定向方式复杂，导致虚拟角色的运动重定向效率较低的技术问题。
虚拟角色运动定向方法装置存储介质电子设备

[发明专利]虚拟模型的建立方法、装置和存储介质及电子设备-CN202310094913.3在审
发明人：薛唐立;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种虚拟模型的建立方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：使用多个图像采集设备对第一目标对象进行第一时刻的图像采集，得到一组第一目标图像，其中，第一目标对象为与多个图像采集设备呈第一相对角度的目标对象，一组第一目标图像中的各个第一目标图像为多个图像采集设备中的各个图像采集设备在第一时刻采集到的图像；使用多个图像采集设备对第二目标对象进行第二时刻的图像采集，得到一组第二目标图像；获取初始图像集合，并基于初始图像集合建立目标对象的虚拟模型，可应用在人工智能场景中，涉及图像处理等技术。本申请解决了虚拟模型的建立准确性较低的技术问题。
虚拟模型建立方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质-CN202010905297.1有效
发明人：林祥凯;陈雅静;王盛;张浩贤;者雪飞;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取包含目标对象的监督图像，根据监督图像对应的深度信息，生成针对目标对象的监督三维点云；获取初始重建参数，根据初始重建参数生成初始重建三维点云以及初始渲染图像；通过人工智能获取监督图像的目标对象特征，以及获取初始渲染图像的渲染对象特征；根据目标对象特征、渲染对象特征、监督图像、初始渲染图像、监督三维点云以及初始重建三维点云，对初始重建参数进行优化调整，得到优化重建参数；根据优化重建参数生成用于表征目标对象的目标重建三维点云。本申请结合人工智能与深度信息，可以提高三维点云精度，进而可以提高三维人脸的人脸质量。
一种图像处理方法装置设备以及计算机可读存储介质

[发明专利]脸部三维图像生成方法及相关设备-CN202010671070.5有效
发明人：林祥凯;陈雅静;张浩贤;王盛;者雪飞;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种脸部三维图像生成方法及相关设备。该方法包括：获取目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像；利用神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像，获得中间脸部颜色图像及其中间脸部深度图像；通过身份识别模型分别对目标脸部颜色图像和中间脸部颜色图像进行处理，获得身份识别损失；根据目标脸部颜色图像及中间脸部颜色图像、目标脸部深度图像及中间脸部深度图像和身份识别损失，确定目标损失；根据目标损失确定神经网络模型的目标模型参数；利用包括目标模型参数的神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像，获得目标脸部三维图像。本公开实施例的技术方案采用了人工智能技术。
脸部三维图像生成方法相关设备

[发明专利]纹理与法线库构建方法、纹理与法线图生成方法及装置-CN202010837186.1有效
发明人：王盛;林祥凯;暴林超;陈雅静 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人工智能技术实现的纹理与法线库构建方法，该包括：获取第一原始人脸纹理图集合；根据第一原始人脸纹理图集合生成第一采样人脸纹理图集合；针对于目标人脸区域，根据第一采样人脸纹理图集合确定第一主成分分析参数；针对于目标人脸区域，若满足人脸纹理与法线库构建条件，则将第一主成分分析参数作为人脸纹理与法线库中目标人脸区域所对应的纹理法线基，人脸纹理与法线库中还包括(K‑1)个人脸区域所对应的纹理法线基。本申请实施例还提供了一种纹理与法线图生成方法及装置，可构建出一个新的人脸纹理与法线库，使用该人脸纹理与法线库能够将清晰度较低的人脸纹理图还原为超高清的人脸纹理图，增强人脸纹理图的表达。
纹理法线构建方法生成装置

[发明专利]虚拟对象的动作生成方法及动作生成模型的训练方法-CN202210282160.4在审
发明人：王伟强;者雪飞;暴林超;陈欢 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种虚拟对象的动作生成方法、动作生成模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过随机采样得到潜在动作特征，以表征虚拟对象的位姿在标准正态分布所对应概率空间下隐含信息，再结合与待生成的动作类别相关联的偏置信息，自回归地预测出虚拟对象的动作序列，使得动作序列既表征出该隐含信息又满足动作类别的约束，且自回归方式还会引入过去各个帧的位姿来预测当前帧的位姿，使得最终动作序列的生成过程不依赖于GAN架构下的RNN生成器，从而避免了模式崩溃问题，能够生成多样性较高的动作序列。
虚拟对象动作生成方法模型训练

[发明专利]三维模型的误差确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210287376.X在审
发明人：张浩贤;柴增豪;暴林超;康頔 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维模型的误差确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于三维模型重建技术领域。方法包括：获取第一模型和第二模型，第一模型是通过扫描三维对象得到的三维模型，第二模型是通过对三维对象进行三维模型重建得到的三维模型；基于第一模型和第二模型确定各个第一参考区域的误差，第一参考区域的误差为第一模型和第二模型中的一个模型上的第一参考区域相对于另外一个模型的误差；基于各个第一参考区域的误差，确定第二模型的误差。本申请不仅确定了第二模型中局部区域的准确性，还通过基于各个第一参考区域的误差，实现更细粒度地确定第二模型的误差，从而更准确地确定出第二模型的准确性，有助于提高三维模型的质量。
三维模型误差确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人脸图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210281024.3在审
发明人：薛唐立;田泽藩;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种人脸图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：从携带有时间信息的多个人脸图像帧中，筛选出与目标时间存在时域关联的连续图像帧；对连续图像帧中的各图像帧分别进行人脸特征检测，获得每一图像帧各自对应的初始特征点集合；基于图像帧所匹配的时间与目标时间的时间差，确定各初始特征点集合各自对应的平滑权重参数；按照平滑权重参数，对各初始特征点集合中的初始特征点进行平滑处理，得到与目标时间相匹配的目标特征点；根据各目标特征点，确定与目标时间相匹配的人脸特征轮廓线。采用上述方法，可以降低干扰点对人脸特征轮廓线的影响，有利于提高人脸图像处理结果的准确性。
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]三维人体姿态估计方法、装置、设备及介质-CN202010734364.8有效
发明人：陈卫东;张维;康頔;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维人体姿态估计方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取n个视角的视频帧序列；基于神经网络模型提取所述n个视角中的单帧视频帧的初始化姿态估计；对所述初始化姿态估计进行单帧单视角的人体姿态估计，得到n个视角分别对应的单视角姿态估计序列；对所述n个视角分别对应的所述单视角姿态估计序列中具有相同时间戳的单视角姿态估计进行单帧多视角的人体姿态估计，得到多视角姿态估计序列；对所述多视角姿态估计进行多帧多视角的人体姿态估计，得到多视角多帧姿态估计。
三维人体姿态估计方法装置设备介质

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010745172.7有效
发明人：王盛;林祥凯;陈雅静;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取人脸图像，对人脸图像中包括的目标人脸进行区域划分，得到N个区域；获取各个区域的像素约束项、平滑约束项和交界约束项；其中，第p个区域的像素约束项是根据第p个区域的颜色数据得到的，第p个区域的平滑约束项用于对第p个区域进行图像平滑处理，第p个区域的交界约束项是根据与第p个区域存在交界的其他区域得到的；根据各个区域的像素约束项、平滑约束项和交界约束项，确定各个区域的纹理拟合值；根据各个区域的纹理拟合值，生成目标人脸的纹理图和法线图。本申请能够得到高质量的纹理图和法线图，为后续任务的执行提供了保障。
图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质-CN202010544664.X有效
发明人：林祥凯;王盛;暴林超 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维人脸模型的构建方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能的计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取目标对象的n个人脸图像对；基于人脸关键点的位置信息和深度信息，获取人脸关键点的三维坐标信息；将人脸关键点的三维坐标信息与基础三维人脸模型进行初步拟合，生成初步拟合的三维人脸模型；从初步拟合的三维人脸模型采样获取三维非关键点；获取三维非关键点的位置信息和深度信息；基于三维非关键点的位置信息和深度信息，对初步拟合的三维人脸模型进行二次拟合，生成目标对象的三维人脸模型。本申请中，采用稀疏点构建三维人脸模型，能够减少计算机设备的运算量，提高三维人脸模型的构建效率。
三维模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]三维人脸重建方法、装置、存储介质和电子装置-CN201910181932.3有效
发明人：吴凡子;暴林超;凌永根;宋奕兵;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维人脸重建方法、装置、存储介质和电子装置。其中，该方法包括：获取输入的多张目标人脸图像；通过第一神经网络模型对多张目标人脸图像进行处理，得到目标人脸对象的目标外观参数，第一神经网络模型通过人脸图像样本中的每张人脸图像和与每张人脸图像相关联的渲染图像之间的光流损失和图像特征损失，对子神经网络模型的参数进行更新得到，人脸图像样本包括从多个不同视角对人脸对象进行拍摄得到的多张人脸图像；将目标外观参数输入至预先确定的三维人脸模型中，并输出由三维人脸模型对目标外观参数进行处理，得到的目标人脸对象的目标三维人脸图像。本发明解决了相关技术中对三维人脸进行重建的准确性低的技术问题。
三维重建方法装置存储介质电子

[发明专利]三维人脸模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910140602.X有效
发明人：陈雅静;宋奕兵;凌永根;暴林超;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维人脸模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取二维人脸图像；调用人脸模型生成模型，人脸模型生成模型用于提取二维人脸图像的全局特征和局部特征，基于全局特征和局部特征，获取三维人脸模型参数，基于三维人脸模型参数，生成二维人脸图像对应的三维人脸模型；将二维人脸图像输入人脸模型生成模型中，输出二维人脸图像对应的三维人脸模型。本发明中人脸模型生成模型在生成过程中综合全局特征和局部特征获取三维人脸模型，这样得到的三维人脸模型相比于只根据局部特征得到的三维人脸模型，人脸细节体现的更明显，人脸细节处理的更精细，还原度高，从而三维人脸模型更真实。
三维模型生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]自编码器学习方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910190701.9有效
发明人：焦剑波;暴林超;魏云超;石宏辉;刘永雄;刘威;黄煦涛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本申请是关于一种自编码器学习方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：在拉普拉斯域对所述数据进行噪声叠加，获得叠加噪声数据；通过编码器提取叠加噪声数据的数据特征；根据叠加噪声数据的数据特征进行数据重建，获得重建数据；获取重建数据与初始数据之间的差值；当差值满足收敛条件时，输出编码器的网络参数。本方案首先对初始数据进行拉普拉斯域的噪声叠加，然后根据获得的噪声叠加数据进行特征提取和重建，使得自编码器能够更多的提取到初始数据的上层特征，从而提高自编码器能够从数据中学习到的特征的代表性，提高训练出的编码器的准确性。
编码器学习方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]人脸活体验证方法及装置-CN201811455936.8有效
发明人：高源;罗文寒;暴林超;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本公开提出一种人脸活体验证方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中该人脸活体验证方法包括：获取包括待验证人脸的图像视频；通过基于深度学习的活体验证模型，获取所述图像视频中的目标图像帧的活体概率；基于所述目标图像帧的活体概率获取所述待验证人脸是否活体的验证结果。本公开的人脸活体验证方法通过基于深度学习的活体验证模型，可以预测图像视频中的待验证人脸是否活体。
活体验证方法装置

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