本申請涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的，尤其涉及一種人體三維模型的重建方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、人體三維模型的構(gòu)建應(yīng)用于各類場景中，例如，電影以及游戲的角色建模、服裝設(shè)計以及虛擬試衣等場景中，然而，目前相關(guān)的人體三維模型構(gòu)建方法存在對構(gòu)建模型的條件嚴(yán)苛、過程復(fù)雜以及對于連續(xù)幀的重建會產(chǎn)生抖動、不穩(wěn)定的情況，從而導(dǎo)致人體三維模型的重建結(jié)果的精確性不足，導(dǎo)致輸出的人體三維模型重建視頻的質(zhì)量較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┮环N人體三維模型的重建方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，旨在提高人體三維模型的重建效率和精確度，以提升人體三維模型的重建效果。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N人體三維模型的重建方法，所述人體三維模型的重建方法包括以下步驟：

3、獲取樣本視頻，所述樣本視頻包括人體圖像；

4、基于訓(xùn)練好的特征提取模型，對所述樣本視頻中的每一幀圖像進(jìn)行特征提取處理，得到每一幀圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)；

5、基于人體三維重建模型的注意力計算網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行全連接及歸一化處理，得到所述輸入圖像對應(yīng)的特征權(quán)重值；

6、基于所述人體三維重建模型的特征聚合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述特征權(quán)重值與對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合處理，得到預(yù)測幀圖像，所述預(yù)測幀圖像中的人體特征與所述樣本視頻中對應(yīng)幀圖像的人體特征不相同；

7、根據(jù)所述預(yù)測幀圖像生成目標(biāo)視頻。

8、第二方面，本申請還提供一種人體三維模型的重建裝置，所述人體三維模型的重建裝置包括：

9、視頻獲取模塊，用于獲取樣本視頻，所述樣本視頻包括人體圖像；

10、特征數(shù)據(jù)提取模塊，用于基于訓(xùn)練好的特征提取模型，對所述樣本視頻中的每一幀圖像進(jìn)行特征提取處理，得到每一幀圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)；

11、注意力計算模塊，用于基于人體三維重建模型的注意力計算網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行全連接及歸一化處理，得到所述輸入圖像對應(yīng)的特征權(quán)重值；

12、圖像預(yù)測模塊，用于基于所述人體三維重建模型的特征聚合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述特征權(quán)重值與對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合處理，得到預(yù)測幀圖像，所述預(yù)測幀圖像中的人體特征與所述樣本視頻中對應(yīng)幀圖像的人體特征不相同；

13、視頻生成模塊，用于根據(jù)所述預(yù)測幀圖像生成目標(biāo)視頻。

14、第三方面，本申請還提供一種計算機(jī)設(shè)備，所述計算機(jī)設(shè)備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執(zhí)行的計算機(jī)程序，其中所述計算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如上述的人體三維模型的重建方法的步驟。

15、第四方面，本申請還提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，其中所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如上述的人體三維模型的重建方法的步驟。

16、本申請?zhí)峁┮环N人體三維模型的重建方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，本申請通過對樣本視頻中的圖像進(jìn)行特征提取，得到人體特征數(shù)據(jù)，以基于人體三維重建模型的注意力計算網(wǎng)絡(luò)，對輸入至注意力計算網(wǎng)絡(luò)的圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行全連接及歸一化處理，得到圖像對應(yīng)的特征權(quán)重值，并根據(jù)特征權(quán)重值及人體特數(shù)據(jù)確定預(yù)測幀圖像，從而能夠利用得到的預(yù)測幀圖像生成目標(biāo)視頻，完成人體的三維模型重建，提升了人體的三維模型重建的精確度，減少了目標(biāo)視頻中人體三維模型抖動的情況；以及在人體三維模型的重建過程中，降低了數(shù)據(jù)計算復(fù)雜度，從而提升了人體三維模型的重建效率。

技術(shù)特征：

1.一種人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述人體三維模型的重建方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述基于人體三維重建模型的注意力計算網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行全連接及歸一化處理，得到所述輸入圖像對應(yīng)的特征權(quán)重值，包括：

3.如權(quán)利要求2所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述輸入圖像包括第一圖像、用于指示所述第一圖像相鄰幀的第二圖像，以及用于指示所述第二圖像相鄰幀的第三圖像，所述基于所述注意力計算網(wǎng)絡(luò)的第一全連接層，對輸入圖像的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)維度轉(zhuǎn)換處理，得到轉(zhuǎn)換后的人體特征數(shù)據(jù)，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述基于所述人體三維重建模型的特征聚合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述特征權(quán)重值與對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合處理，得到預(yù)測幀圖像，包括：

5.如權(quán)利要求4所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述對所述第一特征計算數(shù)據(jù)與所述第二特征計算數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合處理，得到所述預(yù)測幀圖像，包括：

6.如權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預(yù)測幀圖像生成目標(biāo)視頻，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的人體三維模型的重建方法，其特征在于，所述樣本視頻至少包括第一圖像及第二圖像，所述第二圖像在所述樣本視頻中的時序位于所述第一圖像在所述樣本視頻中的時序之后；所述預(yù)測幀圖像至少包括第一圖像對應(yīng)的預(yù)測幀圖像及第二圖像對應(yīng)的預(yù)測幀圖像；所述將多個預(yù)測幀圖像按照圖像生成時序的順序進(jìn)行排序，包括：

8.一種人體三維模型的重建裝置，其特征在于，所述人體三維模型的重建裝置包括：

9.一種計算機(jī)設(shè)備，其特征在于，所述計算機(jī)設(shè)備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執(zhí)行的計算機(jī)程序，其中所述計算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的人體三維模型的重建方法的步驟。

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機(jī)程序，其中所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的人體三維模型的重建方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N人體三維模型的重建方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取樣本視頻，樣本視頻包括人體圖像；基于訓(xùn)練好的特征提取模型，對樣本視頻中的每一幀圖像進(jìn)行特征提取處理，得到每一幀圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)；基于人體三維重建模型的注意力計算網(wǎng)絡(luò)，對輸入圖像對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行全連接及歸一化處理，得到輸入圖像對應(yīng)的特征權(quán)重值；基于人體三維重建模型的特征聚合網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)特征權(quán)重值與對應(yīng)的人體特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚合處理，得到預(yù)測幀圖像，預(yù)測幀圖像中的人體特征與樣本視頻中對應(yīng)幀圖像的人體特征不相同；根據(jù)預(yù)測幀圖像生成目標(biāo)視頻。本申請降低了數(shù)據(jù)計算復(fù)雜度，提升了人體三維模型的重建效率及效果。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭喜民,賈宇帥,舒暢,陳又新
受保護(hù)的技術(shù)使用者：平安科技（深圳）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2