摘要
本发明公开了一种基于压缩三平面的三维高斯动态人体建模方法,包括:从单视角视频序列获得相机位姿参数序列、人体SMPL形状信息及姿势信息序列,获得初始化三维高斯点云;根据三维高斯点云获取高维特征,预测三维高斯在标准空间中的信息;蒸馏标准SMPL模型各顶点蒙皮权重并平滑;拼合生成三维高斯的高维位置编码,结合SMPL姿势信息和三平面高维特征,预测基本属性变换值,修正不同人体姿势下的高斯属性;利用修正后的蒙皮权重与SMPL姿势信息,计算变换矩阵,变换获得变换后的三维高斯点云;渲染变换后的三维高斯点云,并结合图像损失函数与邻居高斯的属性约束,联合优化得到可驱动人体三维高斯模型。本发明还公开了实现上述方法的系统,具有广泛应用场景。
技术关键词
人体建模方法
人体姿势
顶点
KNN算法
点云
位置编码信息
MLP神经网络
关节点
参数
序列
矩阵
相机
损失函数优化
蒙皮方法
邻居
模块
系统为您推荐了相关专利信息
数据分析方法
点云
邻域
全局特征提取
多层感知机
品质综合评价方法
综合评价模型
深度神经网络架构
综合评价系统
深度神经网络模块
识别检测方法
作业无人机
仿真模型
样本
作业风险