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[发明专利]基于神经辐射场的三维模型重建方法、设备和介质-CN202311211058.6在审
发明人： 陈尧森;刘跃根;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经辐射场的三维模型重建方法、设备和介质，方法包括以下步骤：提取目标的先验信息：采集多视角的RGB图像并进行处理得到目标的位姿信息；神经辐射场模型训练：使用目标的位姿信息训练神经辐射场模型，完成三维模型的隐式表达；生成初始的mesh模型：采用面绘制算法从神经辐射场中提取一个mesh模型作为初始mesh模型；优化目标的三维模型：基于初始mesh模型，利用可微分的光栅化渲染得到渲染图像并计算渲染损失进行反向传播，从而对三维模型的几何形状和外观纹理进行优化；导出通用三维模型。本发明可以完成大范围场景的三维重建并且具有更好的通用性，其得到的模型可以在大多数的三维模型处理软件中使用。
基于神经辐射三维模型重建方法设备介质

[发明专利]一种三维图文模板自动重组方法、设备及系统-CN202311188895.1在审
发明人： 陈尧森;韩兴;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维图文模板自动重组方法、设备及系统，包括：S1、在三维图文模板库中获取包含各个类别的图文模板数据集；S2、通过图文模板数据集对预训练好的CLIP模型进行微调；S3、对输入图像进行图像区域分割；S4、将分割后的图像区域与图文模板数据集输入到微调后的CLIP模型，得到满足条件的图像区域及对应的图文模板类别；S5、输出图像区域位置以及对应的图文模板类别；S6、获取图像区域控制参数；S7、根据控制参数、图像区域位置以及对应的图文模板类别完成输入图像的图文模板重组。本发明实现了自动化的图文模板重组生成，为图文展示、报告生成等领域提供了更高的效率、准确性和灵活性。
一种三维图文模板自动重组方法设备系统

[发明专利]一种三维场景风格迁移方法、装置、设备及存储介质-CN202311205617.2在审
发明人： 陈尧森;刘跃根;罗天 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T15/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种三维场景风格迁移方法、装置、设备及存储介质，首先采集多个视角下的RGB图像作为原始图像，对原始图像进行数据预处理得到相机位置姿态信息，然后将原始图像和相机位置姿态信息输入神经辐射场模型进行训练，构建原始三维场景，在原始三维场景中使用风格迁移网络对原始图像和风格图像进行风格迁移，得到风格迁移后的原始图像，最后以风格迁移后的原始图像作为监督数据，优化得到风格迁移后的三维场景。相较于现有技术具有更好的视觉效果，面对不同的风格图片时不需要再次训练整个神经辐射场，能够实现艺术风格和真实场景风格的三维场景风格迁移，使其具有更高的实用价值。
一种三维场景风格迁移方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于相似性的模块减枝方法-CN202111515202.6有效
发明人：周仁爽;陈尧森;杨瀚;王都 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相似性的模块减枝方法，属于人工智能模型压缩领域，包括：S1，将M个样本输入神经网络模型中，并分别提取神经网络模型中N个模块的输出特征；S2，找到神经网络模型中串联的N个模块的最后一个模块的输出特征，分别计算输出特征与各个模块的输出特征的余弦相似度，得到M*N个余弦相似度；S3，计算#imgabs0#个样本的平均余弦相似度；S4，将模块的相似度换算为贡献度，根据贡献度高低对模块进行排序；S5，裁剪掉贡献度低的模块，对神经网络模型进行调优训练来恢复精度。本发明在模块层面上进行剪枝，粒度更大，有效减少网络参数，且模块重要性求得的方法非常简单，易于实际部署中快速对网络进行裁剪。
一种基于相似性模块方法

[发明专利]图像真实感风格迁移方法、装置、设备及存储介质-CN202111606940.1有效
发明人： 陈尧森;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像真实感风格迁移方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取训练数据集；提取风格图像的风格特征和内容图像的内容特征，并构建基于流模型的神经网络模型；基于风格特征和内容特征，确定神经网络模型的风格损失和内容损失，对神经网络模型进行训练，获得图像真实感风格迁移模型；利用所述图像真实感风格迁移模型对风格图和内容图进行图像真实感风格迁移处理，获得风格化的内容图。本发明通过构建基于流模型的神经网络模型，并根据风格特征和内容特征，确定风格损失和内容损失，以获得图像真实感风格迁移模型，进而可利用该模型对风格图和内容图进行风格化处理，提高了图像真实感风格迁移的处理速度以及真实感呈现效果。
图像真实感风格迁移方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于视频的三维数字人姿态驱动方法、设备及系统-CN202310596178.6有效
发明人： 陈尧森;张思勤;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频的三维数字人姿态驱动方法、设备及系统，属于计算机视觉和计算机图形学技术领域，包括步骤：S1，制作基础原子动画库：制作若干原子动画文件，作为驱动数字人的基础动画；S2，现实人物视频数据采集：使用实时的视频信号或已录制的视频；S3，姿态的估计识别：使用姿态识别算法估计视频中人物的姿态并获得姿态数据；S4，姿态数据与动画匹配：通过姿态相似性算法，找出与现实人物姿态最相似的动画；S5，使用实时视频姿态检测并匹配动画，动画融合过渡的方法，实现视频对三维数字人模型的驱动。本发明解决了目前三维数字人姿态驱动效果差的问题。
一种基于视频三维数字姿态驱动方法设备系统

[发明专利]一种2.5D多对象合成渲染框架MOC系统及方法-CN202211704904.3在审
发明人：王炜;袁琦;陈尧森;谢超平 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种2.5D多对象合成渲染框架MOC系统及方法，属于2.5D对象渲染领域，包括：控制模块，用于处理输入事件；对象插件模块，用于将插件注册到渲染框架以及实例化；视窗管理模块，用于创建、管理视窗以及展示渲染结果；文件系统模块，用于加载不同类型资源以及工程持久化；渲染模块，用于分布式地从相机处产生并向场景内的待渲染对象投射射线，以及对各对象返回的数据进行合成渲染场景图像；日志模块，用于记录各模块生成的日志，故障记录以及指标统计。本发明解决了在多对象共存的情况下，各种表征和渲染方法相互独立，不能共用的问题。
一种 2.5 对象合成渲染框架 moc 系统方法

[发明专利]新闻视频动态摘要抽取方法、设备、介质及系统-CN202211630308.5在审
发明人：杨瀚;朱婷婷;陈尧森 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种新闻视频动态摘要抽取方法、设备、介质及系统，属于新闻视频智能剪辑和新闻视频摘要抽取领域，包括步骤：收集新闻视频素材并基于新闻视频视觉特征与音频特征进行镜头片段切分；设计涵盖文本、音频、图像的多模态语义隐特征表示空间并构建基于多模态语义特征的新闻视频镜头片段评分模型；获取新闻视频及新闻视频镜头片段的多模态隐特征并训练基于多模态语义特征的新闻视频镜头片段评分模型；利用训练好的基于多模态语义特征的新闻视频镜头片段评分模型构建三阶段新闻视频动态摘要抽取系统，以对输入的新闻视频进行视频摘要抽取。本发明提升了新闻视频摘要技术的可实施性，在保留核心内容的前提下增加了视频摘要内容的丰富性。
新闻视频动态摘要抽取方法设备介质系统

[发明专利]一种基于语音驱动的三维数字人脸部动画生成方法-CN202310342435.3有效
发明人： 陈尧森;周川力;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于语音驱动的三维数字人脸部动画生成方法，包括：采集语音驱动数据集；所述语音驱动数据集包括具有音频特征的音频数据和对应的嘴型变形动画；利用语音驱动数据集对深度学习网络模型进行若干轮数语音驱动训练，训练完成后得到语音驱动模型；获取目标人物音频并处理为具有音频特征的音频数据，将该具有音频特征的音频数据输入语音驱动模型进行回归预测，得到嘴部动画数据；制作面部动画数据和表情动画数据；将嘴部动画数据同面部动画数据和表情动画数据融合，渲染得到表情自然的三维数字人语音驱动动画。本发明通过构建的语音驱动数据集来训练搭建好的深度学习网络网络模型，能够实现三维数字人语音驱动的自然且逼真呈现。
一种基于语音驱动三维数字脸部动画生成方法

[发明专利]基于双向时空递归传播神经网络的视频增强方法及系统-CN202310145957.4有效
发明人：李杰;周仁爽;陈尧森;杨月欣 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及视频数据增强技术领域，公开了基于双向时空递归传播神经网络的视频增强方法及系统，该视频增强方法，构建双向时空递归传播神经网络，再将收集的待增强视频制作为数据集，通过双向时空递归传播神经网络对该数据集进行训练，得到训练后的针对视频超分的双向时空递归传播神经网络。本发明解决了现有技术存在的难以兼顾实时性、视频增强提升、分辨率提升的问题。
基于双向时空递归传播神经网络视频增强方法系统

[发明专利]一种定制数字人的生成方法及设备-CN202211671876.X有效
发明人： 陈尧森;李志强;罗明利 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种定制数字人的生成方法及设备，属于计算机视觉和计算机图形学技术领域，包括步骤：S1，定制数字人视音频数据采集；S2，定制数字人换脸模型优化：将构建换脸模型的源数据与定制的目标数据进行换脸模型的训练，得到优化后的定制角色换脸模型；S3，定制数字人文本转语音模型优化：将构建定制角色的音频数据进行文本转语音模型的调优训练，得到优化后的定制角色文本转语音模型；S4，利用优化后的换脸模型和文本转语音模型，生成定制数字人播报视频。本发明解决了目前高逼真数字人不能高逼真快速定制的技术问题。
一种定制数字生成方法设备

[发明专利]图像色彩风格迁移方法、设备及介质-CN202211587298.1有效
发明人：杨瀚;陈尧森;王毅 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像色彩风格迁移方法、设备及介质，属于图像色彩迁移领域，包括步骤：源图像与色彩风格目标图像色彩信息提取及颜色空间转换；构建像素级色彩高斯混合模型；连续的色彩迁移迭代优化；色彩迁移后图像颜色空间转换。本发明实现了平滑且稳定的图像色彩风格迁移。
图像色彩风格迁移方法设备介质

[发明专利]一种老片退化数据的生成方法及设备-CN202211660433.0在审
发明人：周仁爽;李杰;陈尧森;温序铭 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种老片退化数据的生成方法及设备，属于深度学习数据集生成领域，包括步骤：定义种类多样丰富的退化核集合，将退化核的顺序以及数量任意更改；使用一个训练好的退化模型对已有的退化核进行随机动态调整，生成的新的退化核；使用动态调整后的退化核作用于现有的高清素材，生成退化后对应的老片素材。本发明通过一个高度随机性的流程，基于已有的高清素材，大量高效的生成随机退化后的老片素材，为老片修复的深度神经网络训练生成了高质量的数据集，极大减少了人工标注的成本，提升了退化空间的大小，增强了深度神经网络模型的泛化能力。
一种退化数据生成方法设备

[发明专利]基于神经网络生成LUT的颜色迁移方法、设备及介质-CN202211546270.3有效
发明人： 陈尧森;杨瀚;王毅 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络生成LUT的颜色迁移方法、设备及介质，属于计算机图形学和计算机视觉领域，包括步骤：选取内容图和参考图，并将内容图和参考图均送入神经网络生成LUT；再将生成的LUT作用在内容图上生成颜色迁移后的图，通过约束风格损失和内容损失从而实现颜色迁移。本发明提高了颜色迁移的速度和稳定性。
基于神经网络生成 lut 颜色迁移方法设备介质

[发明专利]一种视频中人物口型驱动方法及系统-CN202211568819.9在审
发明人：李志强;陈尧森;杨瀚;朱婷婷 -专利权人：成都索贝数码科技股份有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： H04N21/43 文献下载
摘要：本发明涉及语音驱动技术领域，公开了一种视频中人物口型驱动方法及系统，该方法针对一段带有人物说话图形的视频以及一段语音，通过对语音的学习和视频的学习来驱动视频中人物的口型。本发明解决了现有技术存在的难以准确驱动口型、编辑效率低等问题。
一种视频人物口型驱动方法系统

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