摘要
本发明涉及数字人技术领域,具体为基于生成对抗网络的可拟态数字人自动生成系统及方法,包括数据预处理模块用于收集和处理高质量的人脸数据,所述数据预处理模块耦合连接有生成器模块用于接收随机噪声或潜在空间向量作为输入,生成逼真的虚拟数字人图像或视频,所述生成器模块耦合连接有判别器模块用于判断输入图像或视频是真实人类还是生成器生成的虚拟数字人。该基于生成对抗网络的可拟态数字人自动生成系统及方法解决了基于生成对抗网络会陷入模式崩溃,生成大量相似的数字人,缺乏多样性以及基于生成对抗网络训练数据不足或质量不高会影响生成数字人的逼真度和多样性的问题。
技术关键词
自动生成系统
深度神经网络模型
深度神经网络算法
模块
自动生成方法
保护用户隐私
生成对抗网络训练
构建深度神经网络
数据
超参数
随机噪声
图像
视频
人脸
深度学习模型
训练集
生成特征
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雷电抑制器
TVS保护电路
信号采集单元
电压信号采集电路
风险识别方法
随机森林
识别风险用户
样本
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