CN113643412A - 虚拟形象的生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种虚拟形象的生成方法、装置、电子设备及存储介质,涉及增强现实、计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为:基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构;基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象。本公开提供了一种生成速度快、生成效率高、生成成本低的虚拟形象的生成方案。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及增强现实、计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域,尤其涉及一种虚拟形象的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着人们生活内容逐渐数字化和虚拟化,以及数字世界(metameres)和数字孪生等概念的深入人心,虚拟现实和增强现实应用的需求必将出现井喷。
虚拟形象作为数字世界中人的重要代理形式,其个性化生产目前还主要依赖于设计师定制。一般来讲,生产一个低品质的跟真人相似的代理模型需要数万的成本,如果定制高精度模型的话,成本更高,通常需要100万左右。
发明内容
本公开提供了一种虚拟形象的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本公开的一方面,提供了一种虚拟形象的生成方法,其中,所述方法包括:
基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构;
基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象。
根据本公开的另一方面,提供了一种虚拟形象的生成装置,其中,所述装置包括:
获取模块,用于基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
生成模块,用于基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构;
填充模块,用于基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象。
根据本公开的再一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的又一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的再另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
根据本公开的技术,提供了一种生成速度快、生成效率高、生成成本低的虚拟形象的生成方案。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开第一实施例的示意图;
图2是根据本公开第二实施例的示意图;
图3是根据本公开第三实施例的示意图;
图4是根据本公开第四实施例的示意图;
图5是根据本公开第五实施例的示意图;
图6是用来实现本公开实施例的虚拟形象的生成方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
显然,所描述的实施例是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,本公开实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)、无线手持设备、平板电脑(TabletComputer)等智能设备;显示设备可以包括但不限于个人电脑、电视等具有显示功能的设备。
另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1是根据本公开第一实施例的示意图;本实施例提供一种虚拟形象的生成方法,如图1所示,本实施例的虚拟形象的生成方法,具体可以包括如下步骤:
S101、基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
S102、基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、标准模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构;
S103、基于目标人脸图片的纹理,对虚拟形象的结构进行纹理填充,得到目标人脸的虚拟形象。
本实施例的虚拟形象的生成方法的执行主体为虚拟形象的生成装置,该虚拟形象的生成装置可以为独立的电子实体,或者也可以为采用软件集成的应用。例如,该虚拟形象的生成装置可以运行在手机、平板电脑等各种移动设备上,以在接收到任意的目标人脸图片后,生成该目标人脸的虚拟形象。
本实施例的目标人脸图片可以为任意人物的脸部的二维图片。为了能够有效生成该人物的虚拟形象,该目标人脸图片中需要包括有该目标人脸的关键点,如包括脸型、眼睛、嘴巴、鼻子以及眉毛中的至少一个。
具体地,可以通过对目标人脸图片进行关键点检测,然后基于检测结果,再采用求解器对目标人脸的关键点进行解析,解算出该目标人脸的关键点对应的基底系数。例如,具体实现时,求解器可以通过经典的人脸关键点重投影误差最小化对齐算法、实现人脸的三维形态的标准模型到目标人脸图片中的人脸的关键点的透视n点(Perspective-n-Point;PnP)算法,来解算该目标人脸的关键点对应的基底系数。
本实施例的目标人脸的关键点对应的基底系数,用于表征标准模型中关键点对应的各基底对该目标人脸的该关键点贡献的权重。例如,对于关键点脸型,解算出目标人脸对应的脸型基底1的系数为a,脸型基底2的系数为b,脸型基底3的系数为c,可以认为该目标人脸的脸型可以基于a*脸型基底1+b*脸型基底2+c*脸型基底3得到。对于其他人脸关键点,原理相同。
本实施例的预设的虚拟模型可以为设计师设计的模型,这些模型可以根据所使用的场景需求、或者用户的个性化需求设置有一定的风格,例如,虚拟模型中可以设置人物为大眼小嘴的风格、也可以设置人物为大眼大嘴的风格、还可以设置为大眼正常嘴的风格,还可以根据用户需求对脸部的至少一个关键点进行调整,使其形象更加夸张的风格。
本实施例的标准模型为预先创建的、不带有任何夸张的风格、真实的展示人物的正常形象的模型。基于预先创建的标准模型,还预先创建有该标准模型相关的脸型基底、眼型基底、眉毛基底、鼻子基底、嘴巴基底以及耳朵基底等等;进一步地,还可以设置标准模型对应的各种表情基底,也可以称之为blendshape基底。
例如脸型基底中可以包括圆脸、方脸、瓜子脸、国字脸、椭圆脸和菱形脸等等脸型的基底。
鼻子基底中可以包括标准鼻、曲线鼻和直线鼻等等鼻型的基底。
眼睛基底中可以包括标准眼、垂眼、丹凤眼、三角眼、上斜眼、细长眼和圆眼等等眼型的基底。
眉毛基底中可以包括自然眉、平直眉、柳叶眉、拱形眉和上挑眉等等眉型的基底。
嘴巴基底中可以包括标准嘴、樱桃嘴、和大嘴等等嘴型的基底。
耳朵基底中可以包括大耳、小耳、招风耳等等耳型的基底。
由于标准模型的所有基底都已经预先创建好,为了充分利用标准模型的基底,本实施例中,可以基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、以及标准模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构。
最后,可以采用神经网络模型如纹理提取模型提取目标人脸图片的纹理,并将该纹理填充到虚拟形象的结构中,得到目标人脸的虚拟形象。或者也可以直接训练一个神经网络模型如纹理填充模型,可以向该纹理填充模型输入目标人脸和虚拟形象的结构,该纹理填充模型可以直接从目标人脸中提取纹理,直接填充至虚拟形象的结构中,生成目标人脸的虚拟形象,并输出。相关的神经网络模型可以采用无监督生成注意网络(UGATIT)或循环生成对抗网络(CycleGAN)之类的神经网络模型。
本实施例的虚拟形象的生成方法,基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数的过程实现非常简单,通过求解器便可以实现,而求解器的代码少、体量轻,实时解算时耗费资源少,可以直接在手机等终端设备侧运行,使用非常方便;而且求解器对人脸关键点基底兼容性强,修改基底时无需更改代码直接可用,适用性非常强。
本实施例的虚拟形象的生成方法,可以基于虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、标准模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构,进而进行纹理填充得到虚拟形象,提供一种生成速度快、生成效率高、生成成本低的虚拟形象的生成方案,而且适用于生成各种风格的虚拟形象,极大地降低了虚拟形象的适配成本,提升个性化虚拟形象生成的产业效率。
图2是根据本公开第二实施例的示意图;本实施例的虚拟形象的生成方法,在上述图1所示实施例的技术方案的基础上,进一步更加详细地介绍本公开的技术方案。如图2所示,本实施例的虚拟形象的生成方法,具体可以包括如下步骤:
S201、基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
S202、基于预设的虚拟模型,对虚拟模型与标准模型进行空间对齐,得到相应的映射关系;
可选地,该步骤与上述步骤S201无先后顺序关系,仅保证该步骤位于步骤S203之前即可。
本实施例中,该步骤由虚拟形象的生成装置基于设计师设计的虚拟模型和预先创建的标准模型进行空间对齐,获取相应的映射关系。实际应用中,该步骤也可以由研发人员通过在线下手动来完成,使用时直接调取即可。
S203、基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的基底,生成虚拟模型的基底;
例如,该步骤可以包括:基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的人脸关键点基底,生成虚拟模型的人脸关键点基底;和/或基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的表情基底,生成虚拟模型的表情基底。也就是说,该方式不仅能够生成虚拟模型的人脸关键点基底,也能够生成虚拟模型的表情基底,兼容性非常强,具有很强的实用性。
S204、根据虚拟模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构;
步骤S203-步骤S204为上述图1所示实施例的步骤S102的一种实现方式。该实现方式中,先基于虚拟模型与标准模型的映射关系以及标准模型基底,生成虚拟模型的基底;然后将目标人脸的关键点对应的基底系数映射到虚拟模型中,进而结合虚拟模型的基底,生成目标人脸的虚拟形象的结构。
例如,图3是根据本公开第三实施例的示意图;在本实施例中,示例性地公开一种虚拟模型的基底的生成过程。在实际应用中,脸部模型的表情和脸型可以由Blendshape基底来实现,模型中的嘴型、鼻型、眼型之类的由骨骼驱动来实现变形,如图3所示,本实施例中的虚拟模型也是类似情况。
当获取到设计师涉及的虚拟模型时,可以按照图3中第一行的方式,对虚拟模型与标准模型进行空间对齐,得到相应的映射关系。例如,具体地,可以先采用节点坐标重合的方法,实现关键点的抽取;接下来再进行网格变形,该过程中网格的拓扑结构不变,可以实现虚拟模型脸部变形贴合到标准模型;然后,再进行预对齐,采用重心坐标插值的方式,实现将虚拟模型与标准模型对齐。该对齐过程中网格的拓扑关系发生变化。基于上述操作,可以准确地得到虚拟模型与标准模型的映射关系,进而基于该映射关系,可以有助于后续虚拟形象的准确生成。
图3所示实施例中以应用场景包括脸型基底、眼型基底和表情基底为例,基于上述得到的虚拟模型与标准模型的映射关系,可以基于该映射关系,分别参考标准模型的眼型基底、脸型基底以及表情基底,采用重心坐标插值的方式,可以分别得到虚拟模型的眼型基底、脸型基底以及表情基底。实际应用中,若涉及到其他脸部关键点的基底,如眉毛基底、嘴巴基底、鼻子基底以及耳朵基底等等,也可以采用类似的方式得到虚拟模型的眉毛基底、嘴巴基底、鼻子基底以及耳朵基底等等。
另外,实际应用中,也可以采用其他方式来实现目标人脸的虚拟形象的结构的生成。例如,不用生成虚拟模型的基底,而直接根据虚拟模型与标准模型的映射关系、标准模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成该目标人脸的关键点对应的基底对该目标人脸的虚拟形象的贡献份额;将该目标人脸的各关键点对应的所有基底对该目标人脸的虚拟形象的贡献份额拼接,得到目标人脸的该关键点的虚拟形象,最后将目标人脸中各关键点的虚拟形象拼接,得到该目标人脸的虚拟形象的结构。同理,基于标准模型的基底、目标人脸的关键点对应的基底系数以及虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,还可以采用其他方式实现虚拟形象的结构的生成,在此不再一一举例赘述。总之,无论采用哪种方式,均将目标人脸的关键点对应的基底系数映射至虚拟模型中,以便于准确地生成虚拟形象的结构。
S205、基于目标人脸图片的纹理,对虚拟形象的结构进行纹理填充,得到目标人脸的虚拟形象。
该步骤的具体实现方式与上述图1所示实施例的步骤S103相同,用于对虚拟形象的结构进行纹理填充,得到目标人脸的虚拟形象,详细可以参考上述实施例的相关记载,在此不再赘述。
本实施例的虚拟形象的生成方法,通过采用上述方案,提供了一种生成速度快、生成效率高、生成成本低的虚拟形象的生成方案,而且适用于生成各种风格的虚拟形象,极大地降低了虚拟形象的适配成本,提升个性化虚拟形象生成的产业效率。
图4是根据本公开第四实施例的示意图;如图4所示,本实施例提供一种虚拟形象的生成装置400,包括:
获取模块401,用于基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
生成模块402,用于基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、标准模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构;
填充模块403,用于基于目标人脸图片的纹理,对虚拟形象的结构进行纹理填充,得到目标人脸的虚拟形象。
本实施例的虚拟形象的生成装置400,通过采用上述模块实现虚拟形象的生成的实现原理以及技术效果,与上述相关方法实施例的实现相同,详细可以参考上述相关方法实施例的记载,在此不再赘述。
图5是根据本公开第五实施例的示意图;如图5所示,本实施例的虚拟形象的生成装置500,在上述图4所示实施例的基础上,进一步更加详细地描述本公开的技术方案。
如图5所示,本实施例的虚拟形象的生成装置500中,生成模块402,包括:
第一生成单元4021,用于基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的基底,生成虚拟模型的基底;
第二生成单元4022,用于根据虚拟模型的基底以及目标人脸的关键点对应的基底系数,生成目标人脸的虚拟形象的结构。
进一步可选地,本实施例的虚拟形象的生成装置500中,第一生成单元4021,用于:
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的人脸关键点基底,生成虚拟模型的人脸关键点基底;和/或
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据标准模型的表情基底,生成虚拟模型的表情基底。
进一步可选地,如图5所示,本实施例的虚拟形象的生成装置500还包括:
对齐模块404,用于基于预设的虚拟模型,对虚拟模型与标准模型进行空间对齐,得到相应的映射关系。
进一步可选地,填充模块403,用于:
采用预先训练好的纹理提取模型提取目标人脸图片的纹理;将提取的目标人脸图片的纹理填充至虚拟形象的结构中,得到目标人脸的虚拟形象。
本实施例的虚拟形象的生成装置400,通过采用上述模块实现虚拟形象的生成的实现原理以及技术效果,与上述相关方法实施例的实现相同,详细可以参考上述相关方法实施例的记载,在此不再赘述。
本公开的技术方案中,所涉及的用户个人信息的获取,存储和应用等,均符合相关法律法规的规定,且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图6所示,设备600包括计算单元601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605,包括:输入单元606,例如键盘、鼠标等;输出单元607,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元608,例如磁盘、光盘等;以及通信单元609,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理,例如虚拟形象的生成方法。例如,在一些实施例中,虚拟形象的生成方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元608。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时,可以执行上文描述的虚拟形象的生成方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行虚拟形象的生成方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (13)
1.一种虚拟形象的生成方法,其中,所述方法包括:
基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构;
基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构,包括:
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的基底,生成所述虚拟模型的基底;
根据所述虚拟模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的基底,生成所述虚拟模型的基底,包括:
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的人脸关键点基底,生成所述虚拟模型的人脸关键点基底;和/或
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的表情基底,生成所述虚拟模型的表情基底。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其中,基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构之前,所述方法还包括:
基于预设的所述虚拟模型,对所述虚拟模型与所述标准模型进行空间对齐,得到相应的所述映射关系。
5.根据权利要求1-4任一所述的方法,其中,基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象,包括:
采用预先训练好的纹理提取模型提取所述目标人脸图片的纹理;
将提取的所述目标人脸图片的纹理填充至所述虚拟形象的结构中,得到所述目标人脸的虚拟形象。
6.一种虚拟形象的生成装置,其中,所述装置包括:
获取模块,用于基于目标人脸图片,获取目标人脸的关键点对应的基底系数;
生成模块,用于基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系、所述标准模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构;
填充模块,用于基于所述目标人脸图片的纹理,对所述虚拟形象的结构进行纹理填充,得到所述目标人脸的虚拟形象。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述生成模块,包括:
第一生成单元,用于基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的基底,生成所述虚拟模型的基底;
第二生成单元,用于根据所述虚拟模型的基底以及所述目标人脸的关键点对应的基底系数,生成所述目标人脸的虚拟形象的结构。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述第一生成单元,用于:
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的人脸关键点基底,生成所述虚拟模型的人脸关键点基底;和/或
基于预设的虚拟模型与标准模型进行空间对齐的映射关系,根据所述标准模型的表情基底,生成所述虚拟模型的表情基底。
9.根据权利要求6-8任一所述的装置,其中,所述装置还包括:
对齐模块,用于基于预设的所述虚拟模型,对所述虚拟模型与所述标准模型进行空间对齐,得到相应的所述映射关系。
10.根据权利要求6-9任一所述的装置,其中,所述填充模块,用于:
采用预先训练好的纹理提取模型提取所述目标人脸图片的纹理;
将提取的所述目标人脸图片的纹理填充至所述虚拟形象的结构中,得到所述目标人脸的虚拟形象。
11.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的方法。
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