基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法

本发明公开了基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，属于计算机技术领域。为解决特征提取效率低以及无法准确衡量生成的3D模型的质量的问题，通过深度学习架构，模型高效地从2D图像提取关键特征，用于高质量3D模型重建，特征压缩成低维向量减少计算成本，同时保留关键信息，自编码器或其变种解码低维向量，在训练过程中能够学习到从2D到3D的映射关系，并且可以通过调整参数来优化生成的3D模型的质量，批量训练提高资源利用率和训练稳定性，减少噪声，特定损失函数准确衡量模型性能，指导参数优化，验证集评估及时发现训练问题，计算误差精准评估模型表现，优化模型架构和参数，提升3D虚拟形象重建性能。