一种通过二维编辑增强三维数字人生成方法

本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种通过二维编辑增强三维数字人生成方法，包括通过α‑blending技术在给定相机位姿下对三维数字人进行渲染，得到渲染图像；对于渲染图像，定义加噪轨迹和一个相应的反向去噪轨迹；加噪过程采用常微分方程引导的去噪扩散隐式模型过程，去噪过程使用无分类器引导公式计算的引导信息；使用L2损失函数对齐加噪轨迹和反向去噪轨迹上的相应潜变量，构建损失函数；引入表示每次迭代中应用于损失函数的系数的多个高斯函数，得到最终损失函数，通过最小化最终损失函数来更新三维表示。本发明通过引入多步去噪机制，逐步恢复细节和信息，提高生成的细节精度，减少过度平滑现象。