摘要
本发明提供的是一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法,包括3大核心模块:基础合成网络模块、双重映射器模块和文本引导优化模块。双重映射器模块用于三维头像精细化表情编辑,其核心在于包含一个纹理映射器和一个情感映射器,并通过交叉注意力机制实现对纹理隐空间和几何表情空间的协同、交互式优化。文本引导优化模块利用预训练的CLIP模型,将自然语言文本作为监督信号,从而在无需大规模精细化标注数据集的情况下,实现对双重映射器模块的有效训练。该方法具有提升精细化表情控制精度、解决数据稀缺并保证编辑方向正确、解耦身份与表情的同时保证身份保真度等优点。
技术关键词
表情编辑方法
头像
交叉注意力机制
参数
身份
自然语言文本
纹理
图像
编码器
传播算法
网络模块
核心
数据
人脸
系统为您推荐了相关专利信息
加工件
工艺优化方法
曲面特征
数据验证
深度神经网络结构
水质参数数据
工业水
长短期记忆网络
管控系统
数据传输需求
模型参数标定方法
颗粒离散元
滚动摩擦阻力
动摩擦系数
冲击设备
深度迁移学习
分类预测器
迁移学习模型
预训练模型
电力负荷预测技术
电力控制系统
切换控制方法
数据同步
指令
发送系统