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公开(公告)号：CN118447153A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410577968.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于神经辐射场的实时人像视频三维感知重光照方法和装置，包括：编码步骤，获取待重光照的人像视频，提取人像视频的当前帧的光照条件；基于视觉转换器和卷积神经网络的双编码器根据光照条件，确定当前帧的三平面数据，三平面数据包括几何材质三平面和光影三平面；叠加步骤，通过基于自注意力和交叉注意力的时序一致性网络，计算当前帧的三平面数据和历史帧的三平面数据的残差，将残差叠加到当前帧的三平面数据，得到叠加数据，叠加数据包括残差叠加后的几何材质三平面和残差叠加后的光影三平面；渲染步骤，根据相机参数和叠加数据，从三平面空间渲染得到当前帧的重光照图像。
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公开(公告)号：CN111080746B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201911257463.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质；本发明实施例可以获取用户指定的用户线描图像、用户着色图像，以及，获取待上色的目标线描图像、参考图像、参考线描图像；基于参考图像、参考线描图像对待上色的目标线描图像进行着色处理，得到初始的目标着色图像；根据用户线描图像提取用户着色图像的着色信息；基于着色信息对初始的目标着色图像进行着色调整处理，得到最终的目标着色图像。在本发明实施例中可以先根据参考图像来对目标线描图像进行初步的着色，再根据用户着色图像来进一步调整着色，最终得到与用户着色图像着色风格相同的目标着色图像。由此，该方案可以提升图像处理方法的效率。
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公开(公告)号：CN117372611A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311287611.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种结构感知的纹理三维模型单目重建方法和系统，包括：获取待重建的单目图像，从单目图像中提取三维网格，得到初始三维模型；通过对齐初始三维模型和数据库中的模型，得到数据库中与初始重建三维模型相对应的至少一个三维模型部件作为检索结果，组合所有检索结果，得到组合三维模型；将单目图像进行本征分解，并将其纹理信息通过反投影为组合三维模型中三维模型部件填充纹理，得到部分纹理缺失三维模型；通过纹理补全网络，补全部分纹理缺失三维模型的纹理信息，得到单目图像的纹理三维模型重建结果。本发明的检索和组装过程可以改变重建三维模型的拓扑，且每个组件都拥有一个独立的纹理图以表达更加精细的纹理，本发明可以从单目彩色图像中重建出灵活拓扑和精细纹理的三维模型。
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公开(公告)号：CN117218279A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310406126.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 公开了一种生成服装数据的方法、生成服装数据的装置、训练方法、电子设备和计算机可读存储介质。本公开的各个实施例基于从二维图片中提取的服装相关的关键点数据和特征数据对三维空间中待生成的服装数据在主成分分析空间下的权重进行调整，并基于调整后的权重在三维空间生成服装数据，从而实现了高保真度和物理可信度的3D服装的重建。更进一步地，本公开的一些实施例还进一步通过碰撞感知技术，基于穿戴3D服装的人体的形状调整了3D服装的拓扑和细节，使得重建的3D服装具有更高的保真度和物理可信度。
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公开(公告)号：CN116542844A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310526427.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京大学口腔医学院 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种三维颜面对称参考平面智能构建方法，包括：为获得三维颜面数据兴趣区，首先将三维颜面数据投影至二维平面图像，通过提取二维图像的人脸关键点获得图像中解剖区域的关键点，继而将图像上的关键点映射回三维人脸上，得到三维颜面数据的人脸关键点，并通过区域扩充得到三维颜面数据兴趣区，进而建立平面反射对称神经网络智能构建三维颜面对称参考平面；本发明可实现符合三维颜面对称参考平面的准确、高效构建，为口腔临床数字化诊疗提供一种新的对称参考平面构建解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115689869A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211294718.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种视频美妆迁移方法，包括：给定一段人脸视频帧序列，估计视频的相机内参以及每帧对应的姿态、表情等参数构建为数据集；将该数据集输入至动态神经辐射场网络，显式控制人脸姿态表情，隐式重建三维人脸，得到人脸空间的密度及颜色信息；固定人脸密度预测模块，重新训练颜色预测模块，并用混合人脸损失函数和密集关键点颜色损失函数进行监督；引入基于纹理图的图像块判别器进行判别，训练收敛得到妆容迁移后的美妆人脸神经辐射场。本发明还提出一种视频美妆迁移系统，以及一种用于实现基于美妆参考图像对人脸视频的视频美妆迁移的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN115278106A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210698610.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于草图的深度人脸视频编辑方法和系统，包括对齐并裁剪原视频，并将人脸编码至隐空间，得到人脸视频中所有帧的隐码；添加草图生成分支至StyleGAN，反向优化图像隐码，生成编辑向量δedit；将编辑向量δedit叠加到所有帧的隐码，完成时序无关编辑的传播；使用分段线性函数的权重叠加编辑向量δedit，完成动作或表情的编辑传播；根据当前帧与编辑帧的表情参数的相似度，计算权重叠加编辑向量δedit，使编辑与特定表情相对应，完成表情驱动编辑传播；使用区域感知融合方法，融合不同帧添加的不同类型的编辑，并将人脸融合至原视频。
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公开(公告)号：CN114926553A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210517934.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于神经辐射场的三维场景一致性风格化方法和系统。通过引入2D风格化模型和3D神经辐射场互学习的策略，让神经辐射场获得了像素级的精准风格化监督，同时减少了2D风格化模型的不一致性对神经辐射场结果的损害。引入的条件概率建模的可学习变量在学习到2D风格化结果的不一致性，进一步降低了神经辐射场的模糊，与此同时让神经辐射场能够条件化的对三维场景进行风格化渲染。本发明能够基于一组风格图片，和同一场景不同视角的一组图片，建模出该场景的风格化神经辐射场。可给定场景的任意新视角和一张风格图片，渲染出该视角下符合风格图片的风格效果的场景图片，渲染结果在不同视角下满足一致性。
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公开(公告)号：CN109544666B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201811259927.1
申请日：2018-10-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种全自动的模型变形传播方法，包括：分别获取第一模型库和第二模型库的第一变形梯度向量和第二变形梯度向量；以该第一变形梯度向量获得该第一模型库的第一分布向量，以该第二变形梯度向量获得该第二模型库的第二分布向量；获得该第一模型库与该第二模型库之间任一对模型的相似度；由该第一分布向量、该第二分布向量和该相似度训练循环生成对抗网络，建立表示该第一分布向量和该第二分布向量之间映射关系的映射网络；由该第一模型指定变形过程的指定变形梯度向量，生成指定分布向量，并映射为该第二模型的目标分布向量，将该目标分布向量解码为该第二模型的目标变形梯度向量，并得到该第二模型的目标变形过程。
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公开(公告)号：CN111460928A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010186272.0
申请日：2020-03-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于胶囊网络的人体动作识别系统及方法，构建包含基于语义图式图卷积的语义时空模块、广义注意力非局部模块、初级胶囊层和分类胶囊层组成的网络架构，将基于胶囊网络的架构用于基于骨架序列数据的动作识别，该网络架构利用图卷积和时间域卷积层提取骨架数据的时空特征，胶囊机制能够保持更为丰富的用于动作分类的信息，本发明进一步将广义注意力机制引入到胶囊网络架构中，建立细粒度全局依赖更好地表达时空特征，用于引导更为有效的初级胶囊的生成，初级胶囊通过路由算法与最相关的分类胶囊之间建立联系，从而提高人体动作识别准确性。
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