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公开(公告)号：CN117095019B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311349647.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Inventor： 孙爽
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像分割方法及相关装置，该方法为：首先，分别获取待处理帧图像和前帧分割图像，然后，分别提取前帧分割图像中目标元素的边缘区域相应的局部特征，以及待处理帧图像中目标元素的整体区域相应的全局特征，进而对局部特征和全局特征进行特征融合，最后基于融合特征，对待处理帧图像中的目标元素进行分割。这样，通过单独对前帧分割图像进行特征提取，获得目标元素的局部特征，使得网络模型更有针对性地参考前帧图像的分割结果；通过将局部特征和全局特征融合，使得网络模型更全面地学习到目标元素的特征，从而减少对待处理帧图像包含像素点的错误分类情况，进而提升图像分割准确率。
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公开(公告)号：CN117576338A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210943580.2
申请日：2022-08-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Inventor： 孙爽
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及图像处理技术领域，提供一种动态图像生成方法、装置、电子设备和存储介质，用以提高动态图像的生成效率和普适性。其中，方法包括：获取静态的待处理图像对应的第一深度图像；通过对第一深度图像进行边缘检测，获取第一深度图像中的各边缘像素，并基于各边缘像素确定待处理图像中的掩膜区域；对掩膜区域进行图像填充，获得填充图像；根据待处理图像和填充图像构建目标三维网格，并基于不同的预设相机位置对目标三维网格进行渲染，获得基于待处理图像生成的动态图像。本申请利用深度边缘获取掩码区域，并对掩码区域进行填充，根据填充前后的图像构建三维网格进行渲染，有效提高了动态图像的生成效率和普适性。
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公开(公告)号：CN115705482A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110817137.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06N3/045
Abstract: 本申请实施例公开了一种模型量化方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取第一模型，第一模型包括多个第一算子、拼接层和第二算子；确定多个第一算子和第二算子中的每个算子的输入范围，基于每个算子的输入范围以及目标输出范围，更新每个算子的量化参数，以使每个算子的量化参数收敛于目标输出范围对应的量化参数；基于目标输出范围对应的量化参数，对拼接层中的网络参数进行量化处理，保证了拼接层的多个输入范围以及网络参数的范围都相同，从而完成了对拼接层的量化。
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公开(公告)号：CN111325851A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010131248.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括待处理对象；对待处理图像进行特征提取，获得待处理对象的目标关键点位置；获取训练集，训练集包括具有目标设计风格类型的训练样本，训练样本包括已知关键点位置和与目标设计风格类型对应的渲染引擎的设定滑杆参数；根据待处理对象的目标关键点位置和训练样本的已知关键点位置，获得训练样本的权重系数；根据训练样本的权重系数及其对应的设定滑杆参数，获得待处理对象的目标滑杆参数，并基于目标滑杆参数生成待处理对象的虚拟形象。本公开实施例提供的方案能够将训练样本的设计风格自适应地迁移到待处理图像的虚拟形象上。
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公开(公告)号：CN109859296B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910103414.X
申请日：2019-02-01
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种SMPL参数预测模型的训练方法、服务器及存储介质。该方法包括：获取样本图片；将样本图片输入姿态参数预测模型，得到姿态预测参数；将样本图片输入形态参数预测模型，得到形态预测参数；根据姿态预测参数和形态预测参数，通过SMPL模型构建人体三维模型；根据SMPL预测参数和/或人体三维模型，并结合样本图片的标注信息，计算模型预测损失；根据模型预测损失反向训练姿态参数预测模型和形态参数预测模型。本申请实施例中，直接将样本图片作为模型输入进行模型训练，无需单独训练提取图片中人体信息的模型，从而降低了模型训练的复杂度，提高了模型训练的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117095019A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311349647.0
申请日：2023-10-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Inventor： 孙爽
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种图像分割方法及相关装置，该方法为：首先，分别获取待处理帧图像和前帧分割图像，然后，分别提取前帧分割图像中目标元素的边缘区域相应的局部特征，以及待处理帧图像中目标元素的整体区域相应的全局特征，进而对局部特征和全局特征进行特征融合，最后基于融合特征，对待处理帧图像中的目标元素进行分割。这样，通过单独对前帧分割图像进行特征提取，获得目标元素的局部特征，使得网络模型更有针对性地参考前帧图像的分割结果；通过将局部特征和全局特征融合，使得网络模型更全面地学习到目标元素的特征，从而减少对待处理帧图像包含像素点的错误分类情况，进而提升图像分割准确率。
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公开(公告)号：CN111325851B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010131248.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括待处理对象；对待处理图像进行特征提取，获得待处理对象的目标关键点位置；获取训练集，训练集包括具有目标设计风格类型的训练样本，训练样本包括已知关键点位置和与目标设计风格类型对应的渲染引擎的设定滑杆参数；根据待处理对象的目标关键点位置和训练样本的已知关键点位置，获得训练样本的权重系数；根据训练样本的权重系数及其对应的设定滑杆参数，获得待处理对象的目标滑杆参数，并基于目标滑杆参数生成待处理对象的虚拟形象。本公开实施例提供的方案能够将训练样本的设计风格自适应地迁移到待处理图像的虚拟形象上。
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公开(公告)号：CN111354079B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010165219.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种三维人脸重建网络训练及虚拟人脸形象生成方法和装置。三维人脸重建网络训练的方法包括：获取二维人脸样本图片；通过待训练的三维人脸重建网络从所述二维人脸样本图片中提取三维人脸样本参数；将三维人脸样本参数输入渲染器模拟网络进行映射处理，得到虚拟人脸形象；将所述虚拟人脸形象及所述二维人脸样本图片分别输入人脸一致性网络进行特征提取，计算得到所述虚拟人脸形象相对所述二维人脸样本图片的特征损失值；基于所述特征损失值调整所述三维人脸重建网络的参数并继续训练，直至满足训练结束条件时结束训练。采用本方法无需标注即可实现端到端无监督训练。
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公开(公告)号：CN109859296A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910103414.X
申请日：2019-02-01
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种SMPL参数预测模型的训练方法、服务器及存储介质。该方法包括：获取样本图片；将样本图片输入姿态参数预测模型，得到姿态预测参数；将样本图片输入形态参数预测模型，得到形态预测参数；根据姿态预测参数和形态预测参数，通过SMPL模型构建人体三维模型；根据SMPL预测参数和/或人体三维模型，并结合样本图片的标注信息，计算模型预测损失；根据模型预测损失反向训练姿态参数预测模型和形态参数预测模型。本申请实施例中，直接将样本图片作为模型输入进行模型训练，无需单独训练提取图片中人体信息的模型，从而降低了模型训练的复杂度，提高了模型训练的效率。
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公开(公告)号：CN111354079A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010165219.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种三维人脸重建网络训练及虚拟人脸形象生成方法和装置。三维人脸重建网络训练的方法包括：获取二维人脸样本图片；通过待训练的三维人脸重建网络从所述二维人脸样本图片中提取三维人脸样本参数；将三维人脸样本参数输入渲染器模拟网络进行映射处理，得到虚拟人脸形象；将所述虚拟人脸形象及所述二维人脸样本图片分别输入人脸一致性网络进行特征提取，计算得到所述虚拟人脸形象相对所述二维人脸样本图片的特征损失值；基于所述特征损失值调整所述三维人脸重建网络的参数并继续训练，直至满足训练结束条件时结束训练。采用本方法无需标注即可实现端到端无监督训练。
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