CN118035973A - 一种用户信息nft生成方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用户信息NFT生成方法及系统，包括：首先，通过三维重建技术构建目标用户基础头部的三维模型，该模型排除了头顶结构。利用超声波探测技术和最小二乘法，精确获取并拟合用户头顶结构的三维模型。随后，将基础头部模型与头顶结构模型进行融合，形成完整的头部结构模型。此外，通过对目标用户多角度头部图像的三维重建，生成仪容结构模型，包括头发造型等信息。最后，基于头部结构模型和仪容结构模型，分别生成头部NFT和仪容NFT，并将这两种NFT作为用户信息NFT存储，从而实现了用户个人特征的数字化表示和认证。这种方法不仅提高了NFT的个性化表达能力，而且为用户身份验证和数字资产管理提供了新的解决方案。

Description

一种用户信息NFT生成方法及系统

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，具体而言，涉及一种用户信息NFT生成方法及系统。

背景技术

随着区块链技术的快速发展，非同质化代币(NFT)成为了数字身份的一种新型表示方式。NFT的独特性和不可替代性使其在艺术品、游戏道具、收藏品等多个领域得到广泛应用。然而，现有的NFT多数依赖于二维图像或视频，缺乏对用户个人身份特征的深层次表达和认证。因此，开发一种能够更精准反映用户个性化信息的NFT生成方法变得尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用户信息NFT生成方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种用户信息NFT生成方法，包括：

对目标用户的基础头部结构进行三维重建，得到所述基础头部结构的基础头颅模型，所述基础头部结构为除头顶结构之外的其他头部结构；

以所述目标用户的眉心作为原点，构建三维世界坐标系；

调用固定有超声波探头的机械臂对所述目标用户的头顶结构进行多姿态的距离探测，并基于所述超声波探头在所述三维世界坐标系的第一坐标，确定出所述头顶结构的多个第二坐标；

获取所述基础头部结构与所述头顶结构的交界位置的多个第三坐标；

基于所述多个第二坐标和所述多个第三坐标，利用最小二乘法拟合得到头顶结构曲线方程，并根据所述头顶结构曲线方程确定出所述头顶结构的头顶结构模型；

将所述基础头颅模型和所述头顶结构模型融合得到所述目标用户的头部结构模型；

获取目标用户的多角度头部图像，每个所述头部图像包括对应的头发造型图像；

基于多个所述头发造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型；

分别基于所述头部结构模型和所述仪容结构模型，生成所述目标用户的头部NFT和仪容NFT；

将所述头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储。

第二方面，本发明实施例提供一种服务器系统，包括服务器，所述服务器用于执行第一方面所述的方法。

相比现有技术，本发明提供的有益效果包括：采用本发明公开的一种用户信息NFT生成方法及系统，通过三维重建技术构建目标用户基础头部的三维模型，该模型排除了头顶结构。利用超声波探测技术和最小二乘法，精确获取并拟合用户头顶结构的三维模型。随后，将基础头部模型与头顶结构模型进行融合，形成完整的头部结构模型。此外，通过对目标用户多角度头部图像的三维重建，生成仪容结构模型，包括头发造型等信息。最后，基于头部结构模型和仪容结构模型，分别生成头部NFT和仪容NFT，并将这两种NFT作为用户信息NFT存储，从而实现了用户个人特征的数字化表示和认证。这种方法不仅提高了NFT的个性化表达能力，而且为用户身份验证和数字资产管理提供了新的解决方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的用户信息NFT生成方法的步骤流程示意图；

图2为本发明实施例提供的计算机设备的结构示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图1为本公开实施例提供的用户信息NFT生成方法的流程示意图，下面对该用户信息NFT生成方法进行详细介绍。

步骤S201，对目标用户的基础头部结构进行三维重建，得到所述基础头部结构的基础头颅模型，所述基础头部结构为除头顶结构之外的其他头部结构；

步骤S202，以所述目标用户的眉心作为原点，构建三维世界坐标系；

步骤S203，调用固定有超声波探头的机械臂对所述目标用户的头顶结构进行多姿态的距离探测，并基于所述超声波探头在所述三维世界坐标系的第一坐标，确定出所述头顶结构的多个第二坐标；

步骤S204，获取所述基础头部结构与所述头顶结构的交界位置的多个第三坐标；

步骤S205，基于所述多个第二坐标和所述多个第三坐标，利用最小二乘法拟合得到头顶结构曲线方程，并根据所述头顶结构曲线方程确定出所述头顶结构的头顶结构模型；

步骤S206，将所述基础头颅模型和所述头顶结构模型融合得到所述目标用户的头部结构模型；

步骤S207，获取目标用户的多角度头部图像，每个所述头部图像包括对应的头发造型图像；

步骤S208，基于多个所述头发造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型；

步骤S209，分别基于所述头部结构模型和所述仪容结构模型，生成所述目标用户的头部NFT和仪容NFT；

步骤S210，将所述头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储。

在本发明实施例中，示例性的，服务器接收到用户的头部扫描数据后，利用三维重建技术，去除头顶结构，仅保留面部和颈部的三维模型。这样，服务器就得到了用户的基础头颅模型。服务器在基础头颅模型上确定用户的眉心位置，并以此点为原点，建立一个三维坐标系。这个坐标系将用于后续的数据定位和处理。服务器控制一个配备超声波探头的机械臂，围绕用户的头顶进行移动，测量不同位置和姿态下的距离。根据机械臂和超声波探头在三维坐标系中的位置，服务器能够确定用户头顶结构的多个坐标点。服务器分析基础头颅模型与头顶结构模型之间的交界线，确定这一交界线在三维坐标系中的多个坐标点。服务器收集到的坐标数据后，使用最小二乘法进行曲线拟合，得出一个描述用户头顶结构的数学方程。然后，服务器使用这个方程重新构建一个精确的头顶结构模型。服务器将之前得到的基础头颅模型和头顶结构模型进行融合，生成一个完整的头部结构模型，这个模型包括了用户的面部、颈部和头顶部分。服务器从用户提供的照片或视频中，提取出多角度的头部图像，特别是关于头发造型的细节。服务器利用三维重建技术，结合多个角度的头发造型图像，生成一个完整的头发和面部造型的三维模型，即仪容结构模型。服务器将头部结构模型和仪容结构模型转化为NFT格式，生成两个独立的NFT：一个是代表用户头部结构的头部NFT，另一个是代表用户头发和面部造型的仪容NFT。服务器将生成的头部NFT和仪容NFT存储在区块链上，与用户的身份信息关联，形成一个独特的用户信息NFT，用于后续的展示、交易或其他应用。

为了能够更加清楚的描述本申请实施例提供方案，本发明实施例还提供以下较为详细的实施方式。

目标用户指的是需要进行三维重建的用户。在本发明实施例中，目标用户是服务器要处理的对象，通常是某个具体的人。基础头部结构指的是用户的头部结构中，不包括头顶结构(如头发、发际线等)的部分。这通常包括面部、颈部和颅骨等结构。三维重建是一种通过一系列二维图像或扫描数据来创建三维模型的技术。在这个过程中，服务器会利用算法和计算资源来解析二维图像中的深度信息，进而生成三维模型。基础头颅模型是指通过三维重建技术从目标用户的基础头部结构中得到的模型。这个模型是三维的，并且不包含头顶结构，只包括面部、颈部和颅骨等部分。示例性的，假设有一个用户，名叫小明。服务器想要为小明创建一个基础头颅模型。首先，服务器需要获取小明的头部扫描数据或一系列高质量的二维头部图像。这些图像可以通过专业的摄影设备或医疗扫描设备获得。

一旦服务器有了这些图像或扫描数据，它就可以开始三维重建的过程。这个过程通常涉及到复杂的算法和计算，如特征提取、表面重建和纹理映射等。通过这些算法，服务器能够解析出图像中的深度信息，并生成一个三维的模型。

在三维重建的过程中，服务器会特别关注小明的面部、颈部和颅骨等结构，因为这些构成了他的基础头部结构。同时，服务器会忽略头顶结构，如头发和发际线等，因为这些不是基础头部结构的一部分。

最终，服务器会生成一个三维的基础头颅模型，这个模型准确地反映了小明的面部、颈部和颅骨等结构，但不包括他的头发和发际线等头顶结构。这个模型可以用于各种应用，如虚拟现实、游戏开发、面部识别等。

目标用户的眉心指的是目标用户的眉毛中央的位置，通常认为是额头正中央的一点。这个点通常被选为三维坐标系的原点，因为它位于头部中心，且对于大多数人类来说，这个位置是容易识别和定位的。在三维空间中，为了描述物体的位置、方向和大小，需要建立一个参考框架，这就是三维世界坐标系。这个坐标系由三个互相垂直的轴组成，通常分别是X轴、Y轴和Z轴。在三维世界中，任何一个点的位置都可以由这三个轴上的坐标值来确定。示例性的，假设有一个用户，称其为Alice。为了为Alice构建一个三维世界坐标系，首先需要确定坐标系的原点。首先，确定Alice的眉心位置。这可以通过让Alice面对摄像头，然后利用图像处理技术来定位其眉毛中央的位置。一旦确定，这个点就成为了的坐标原点。接下来，建立三维坐标轴。通常，可以假设Alice面向摄像头时，她的前方为Z轴正方向，左侧为X轴正方向，上方为Y轴正方向。这样，就建立了一个以Alice的眉心为原点的三维世界坐标系。在这个坐标系中，可以描述Alice头部其他任何位置或结构的位置和方向。例如，可以说Alice的左眼位于原点沿X轴负方向的一定距离处，她的鼻子位于原点沿Y轴负方向的一定距离处，等等。通过这个三维世界坐标系，可以更精确地描述和分析Alice的头部结构和特征，为后续的处理，如三维重建、模型生成等，提供准确的空间定位信息。

固定有超声波探头的机械臂指一个特殊的机械装置，它结合了机械臂和超声波探头。机械臂是可编程和可控制的，能够按照预定的路径或实时指令移动。超声波探头则是一个能够发射和接收超声波的设备，用于测量与周围物体的距离。当超声波探头固定在机械臂上时，机械臂可以精确地移动探头到指定位置，以进行距离探测。多姿态的距离探测意味着机械臂会操控超声波探头在多个不同的位置和角度对目标用户的头顶结构进行探测。由于用户的头顶结构可能不是完全平坦的，因此需要从多个姿态获取数据，以确保能够全面而准确地捕捉其形状和高度信息。三维世界坐标系的第一坐标指的是超声波探头在之前建立的三维世界坐标系中的位置。由于已经有了以目标用户眉心为原点的三维坐标系，因此可以实时追踪超声波探头的位置，并获取其在X、Y、Z轴上的坐标值。头顶结构的多个第二坐标是通过超声波探头测量得到的目标用户头顶结构上的点的坐标。当超声波探头发射超声波并接收到反射回来的信号时，可以计算出探头与反射点之间的距离。结合探头的位置信息(即第一坐标)，可以确定反射点(即头顶结构上的点)在三维世界坐标系中的坐标，即第二坐标。示例性的，假设有一个用户Bob，需要对他的头顶结构进行多姿态的距离探测。首先，操作固定有超声波探头的机械臂，将其置于Bob的头顶附近的一个初始位置。然后，让机械臂按照预设的路径或模式移动超声波探头，例如沿着Bob的头顶轮廓移动，或者在多个不同的高度和角度上探测。在每个探测位置，超声波探头都会发射超声波并接收反射回来的信号，从而计算出与Bob头顶结构的距离。同时，也记录下探头在三维世界坐标系中的位置(第一坐标)。结合这些距离信息和探头的位置信息，可以计算出Bob头顶结构上各个反射点的坐标(第二坐标)。这些坐标点共同构成了Bob头顶结构的三维模型。通过这种方式，可以全面而准确地获取目标用户头顶结构的形状和高度信息，为后续的三维重建和模型生成提供精确的数据支持。

如前所述，基础头部结构指的是除了头顶结构(如头发、发际线等)之外的头部结构，包括面部、颈部以及颅骨等部分。头顶结构指的是覆盖在头顶部的结构，包括头发、头皮和发际线等。这部分结构通常不包含在基础头部结构之中。交界位置指的是基础头部结构与头顶结构之间的分界线或接触点。这个交界线或接触点可以是明确的，比如发际线，也可以是模糊的，比如面部皮肤和头皮之间的过渡区域。多个第三坐标指的是在三维空间中，交界位置上的各个点的位置信息。每个点都有三个坐标值(X、Y、Z)，这些坐标值共同描述了该点在三维空间中的精确位置。示例性的，假设有一个用户，称其为Charlie。为了获取Charlie的基础头部结构与头顶结构之间的交界位置的多个第三坐标，可以按照以下步骤进行：首先，需要确定Charlie的基础头部结构与头顶结构之间的交界线。这通常可以通过观察Charlie的头部图像或扫描数据来完成。交界线可能是明确的，比如发际线，也可能是模糊的，需要一定的判断和分析。在交界线上选择一系列测量点。这些点应该均匀分布，以便能够准确捕捉交界线的形状和走向。测量点的数量可以根据需要来确定，通常越多越能准确描述交界线的形状。对于每个测量点，使用三维扫描设备或图像处理软件来获取其在三维世界坐标系中的坐标值。这些坐标值就是所谓的第三坐标。每个测量点都有三个坐标值(X、Y、Z)，这些值共同描述了该点在三维空间中的位置。将所有测量点的坐标值整合在一起，形成一个坐标数据集。这个数据集就包含了Charlie的基础头部结构与头顶结构交界位置的多个第三坐标。通过这些第三坐标，可以更准确地描述和分析Charlie的基础头部结构与头顶结构之间的交界线，为后续的三维重建、模型生成等处理提供准确的数据支持。

如前所述，多个第二坐标：是通过超声波探头在多个姿态下对目标用户的头顶结构进行距离探测而得到的。它们表示头顶结构上各个点的位置信息，在三维世界坐标系中由X、Y、Z三个坐标值组成。多个第三坐标代表基础头部结构与头顶结构交界位置的点，这些点通常位于发际线或头皮与面部皮肤的交界处。这些坐标也是由X、Y、Z三个坐标值确定的。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。在本发明实施例中，最小二乘法被用来拟合一个曲线方程，该方程能够最佳地通过或近似通过所有的第三坐标点，从而代表头顶结构的曲线形状。头顶结构曲线方程是通过最小二乘法拟合得到的一个数学方程，它描述了头顶结构的曲线形状。这个方程通常是一个多项式方程，例如二次或三次多项式，用于在三维空间中描述曲线。头顶结构模型是基于头顶结构曲线方程生成的模型，它表示了目标用户的头顶结构的形状和轮廓。这个模型可以是三维的，并且可以用来进一步的分析、处理或可视化。示例性的，假设已经通过超声波探测得到了目标用户Alice的头顶结构的多个第二坐标，以及她基础头部结构与头顶结构交界位置的多个第三坐标。首先，将所有第三坐标点整理成一个数据集，这些数据点将用于拟合曲线方程。接下来，应用最小二乘法来拟合这些第三坐标点。具体做法是选择一个合适的多项式方程(如二次或三次多项式)，并通过调整方程的参数(如系数)来最小化所有数据点到曲线的垂直距离的平方和。这样，得到一个最佳的曲线方程，它能够最佳地通过或近似通过所有的第三坐标点。有了头顶结构曲线方程后，就可以生成头顶结构模型了。这个过程通常涉及到在三维空间中绘制这个曲线方程，从而得到一个三维的头顶结构模型。这个模型可以展示Alice的头顶轮廓和形状。最后，这个头顶结构模型可以被用于各种应用，如虚拟现实、游戏设计、头发模拟等。它提供了一个精确的三维表示，使得开发人员能够更准确地模拟和渲染用户的头顶结构。通过这种方式，利用最小二乘法拟合得到了头顶结构曲线方程，并据此生成了头顶结构模型，从而实现了对目标用户头顶结构的精确描述和可视化。

基础头颅模型是指代表目标用户颅骨结构的模型。它通常不包括头发、头皮或其他软组织，而是专注于颅骨的形态和结构。这个模型可以通过多种方式获得，例如通过医学扫描(如CT或MRI)获取用户的颅骨数据，然后使用三维建模软件创建模型。如前所述，头顶结构模型是通过超声波探测和最小二乘法拟合得到的，代表目标用户头顶结构(如头发、头皮等)的模型。这个模型描述了头顶的轮廓和形状，但不包括颅骨结构。融合是指将基础头颅模型和头顶结构模型结合在一起，形成一个完整的头部结构模型。这个过程需要确保两个模型在交界处无缝对接，以呈现出连贯且准确的头部结构。目标用户的头部结构模型是指通过融合基础头颅模型和头顶结构模型而得到的，代表目标用户完整头部结构的模型。这个模型包括了颅骨和头顶结构，能够提供一个全面的、三维的头部形态表示。示例性的，假设有一个用户，称其为David。已经通过医学扫描得到了David的基础头颅模型，同时也通过超声波探测和最小二乘法拟合得到了他的头顶结构模型。现在，需要将这两个模型融合在一起，以得到David的完整头部结构模型。首先，需要确保基础头颅模型和头顶结构模型都已经准备好，并且是在相同的三维坐标系中对齐的。这可能需要一些调整，以确保两个模型能够准确对接。接下来，开始融合这两个模型。通常，这涉及到调整模型的位置、旋转和缩放，以确保它们在交界处完美对接。这可能需要一些迭代和微调，以获得最佳的结果。一旦两个模型被融合在一起，可能还需要进行一些优化和细化工作。这可能包括平滑模型的表面、调整模型的细节或修复任何明显的接缝或错误。经过上述步骤后，将得到一个完整、连贯且准确的David的头部结构模型。这个模型可以展示David的颅骨和头顶结构的形态和细节，为进一步的分析、处理或可视化提供基础。通过这种方式，可以将基础头颅模型和头顶结构模型融合在一起，得到一个完整的头部结构模型，从而实现对目标用户头部结构的全面和准确表示。

目标用户指的是需要进行头部模型构建或头发造型分析的具体个体，即想要获取其头部图像和头发造型的用户。多角度头部图像意味着从不同的视角和方向获取目标用户的头部图像。多角度可以是围绕用户的360度旋转拍摄，也可以是上下、左右等不同方向的拍摄，以便捕捉到头部各个侧面的细节和特征。头部图像是对目标用户头部进行拍摄得到的图片，这些图片可以包含面部、头发、颈部等部分或全部。这些图像通常使用专业的摄影设备或高分辨率相机来获取，以确保图像的清晰度和准确性。对应的头发造型图像意味着除了获取目标用户的标准头部图像外，还需要拍摄其头发在不同造型下的图像。头发造型可以是自然状态、梳理后的造型、或是特定发型等。对应的头发造型图像是为了分析和模拟头发在不同状态下的外观和动态效果。示例性的，假设有一个模特，称其为Emily。为了构建一个包含头发造型的Emily头部模型，需要进行以下步骤：选择一个适合拍摄的室内或室外环境，确保光线充足且均匀，避免阴影和反光。在选定的环境中，使用相机围绕Emily进行多角度拍摄。这包括正面、侧面、背面以及头顶和下方等各个角度。每个角度都拍摄几张照片，以确保获得足够的细节和清晰度。在拍摄前，Emily可以准备几种不同的头发造型，如直发、卷发、马尾辫等。这些造型可以根据需要预先设定，并在拍摄前进行准备。对于每个头发造型，都重复上述多角度拍摄的过程。确保每个造型下的每个角度都拍摄了清晰的照片。拍摄完成后，将所有照片导入到图像处理软件中，进行裁剪、修正和调整色彩等后期处理，以确保图像的质量和准确性。通过上述步骤，获得了Emily的多角度头部图像，每个角度都包括对应的头发造型图像。这些图像可以用于后续的头部模型构建、头发造型分析和渲染等工作。

如前所述，多个头发造型图像是指目标用户在不同头发造型下的多角度头部图像集合。这些图像捕捉了用户头部的各个侧面以及头发在不同造型下的外观。三维重建是一个技术过程，旨在从二维图像中恢复出三维物体的形状和结构。在本上下文中，三维重建是指利用目标用户的头发造型图像，通过计算机视觉和图像处理技术，构建出其头部和头发的三维结构模型。目标用户的仪容结构模型是指通过三维重建过程得到的，包含目标用户头部和头发详细结构的三维模型。这个模型不仅包括了颅骨的形态，还精确地再现了头发在不同造型下的外观和动态效果。仪容结构模型可以用于虚拟试妆、发型设计、虚拟现实应用等多个领域。示例性的，假设有一个用户，称其为Frank。手头有Frank在不同头发造型下的多角度头部图像。现在，想通过这些图像构建一个包含头发造型的Frank头部三维模型。首先，需要对Frank的头发造型图像进行预处理。这可能包括图像去噪、色彩校正、图像对齐等操作，以确保图像的质量和准确性。接下来，需要从预处理后的图像中提取出Frank头部和头发的特征。这可以通过边缘检测、轮廓提取、纹理分析等计算机视觉技术来实现。提取出的特征将用于后续的三维重建过程。在得到Frank头部和头发的特征后，可以使用三维重建算法来构建其仪容结构模型。这通常涉及到立体视觉技术、三维扫描技术或基于学习的三维重建方法。通过这些技术，可以从二维图像中恢复出Frank头部和头发的三维形状和结构。在得到初步的仪容结构模型后，可能还需要进行一些优化工作。这可能包括模型平滑、细节增强、纹理映射等步骤，以提高模型的逼真度和准确性。经过上述步骤后，将得到一个包含Frank头部和头发详细结构的三维模型。这个模型可以展示Frank在不同头发造型下的外观和动态效果，为虚拟试妆、发型设计等应用提供基础。通过上述过程，可以基于多个头发造型图像进行三维重建，得到目标用户的仪容结构模型。这个模型不仅具有高度的逼真度和准确性，而且能够展现用户头部和头发的详细结构和外观，为各种应用提供强大的支持。

如前所述，头部结构模型是指代表目标用户头部结构的三维模型，包括颅骨和头顶结构。它通常不包含具体的头发造型或皮肤纹理细节。仪容结构模型是指包含目标用户头发造型的三维模型，它基于多个头发造型图像通过三维重建技术得到。仪容结构模型不仅包含了头部结构，还精确地模拟了头发在不同造型下的外观。NFT(Non-Fungible Token)是非同质化代币的缩写，它是一种在区块链上唯一标识的数字资产。NFT允许将数字内容(如艺术品、游戏物品、视频等)转化为可交易和验证所有权的数字资产。每个NFT都是独一无二的，并且不可复制或替代。头部NFT是基于头部结构模型生成的NFT。它代表了目标用户的头部结构，并可以在区块链上进行交易和所有权验证。头部NFT可能包含颅骨的形状、大小等基本信息。仪容NFT是基于仪容结构模型生成的NFT。它不仅包含了头部NFT的信息，还额外包含了头发造型、皮肤纹理等外观细节。仪容NFT可以在区块链上表示目标用户的独特外貌和风格，并作为数字资产进行交易。示例性的，假设有一个用户名为Lucy的目标用户。已经根据她的头部图像和头发造型图像，分别创建了她的头部结构模型和仪容结构模型。现在，想要将这两个模型转化为NFTs。首先，从Lucy的头部结构模型中提取关键信息，如颅骨的形态、大小等。然后，将这些信息编码成一个数字文件，该文件包含了Lucy头部结构的独特标识和数据。接下来，使用区块链技术将这个数字文件转化为一个NFT，即头部NFT。这个NFT在区块链上是独一无二的，并且可以验证其所有权。最后，Lucy可以选择将这个头部NFT出售、交易或用于其他数字应用。同样地，从Lucy的仪容结构模型中提取信息，包括头部结构以及她的头发造型、皮肤纹理等外观细节。将这些信息编码成一个数字文件，该文件完整地代表了Lucy的独特外貌。使用区块链技术，将这个数字文件转化为一个NFT，即仪容NFT。这个NFT包含了Lucy头部和头发的所有信息，并且在区块链上是唯一的。Lucy可以选择将这个仪容NFT用于虚拟试妆、游戏角色定制、数字艺术展示等场景，或者进行交易和出售。通过上述过程，可以将目标用户的头部结构模型和仪容结构模型转化为可交易的数字资产——头部NFT和仪容NFT。这些NFTs可以在区块链上进行验证、交易和使用，为用户提供了全新的数字身份和所有权表达方式。

示例性的，假设有一个用户名为Alice的目标用户。已经根据她的头部图像和头发造型图像创建了她的头部NFT和仪容NFT。现在，想要将这些NFTs作为Alice的用户信息NFT进行存储。首先，将Alice的头部NFT和仪容NFT合并成一个新的NFT，即用户信息NFT。这个新的NFT包含了Alice的头部结构和头发造型等所有相关信息。接下来，将用户信息NFT的数字文件上传到区块链网络。这通常涉及到使用区块链平台提供的API或工具来执行上传操作。一旦用户信息NFT被上传到区块链网络，它就可以通过智能合约或其他机制进行验证和访问。例如，可以使用智能合约来检查Alice的用户信息NFT的所有权，或允许其他人查看她的虚拟外貌。随着时间的推移，Alice可能会想要更新她的仪容NFT(例如，改变发型或肤色)。在这种情况下，她可以创建一个新的仪容NFT，然后将其与用户信息NFT合并，再次上传到区块链网络。这样，她的用户信息NFT就会保持最新状态，反映她当前的外观和身份。通过上述过程，将Alice的头部NFT和仪容NFT合并为用户信息NFT，并将其存储在区块链网络上。这使得Alice可以在虚拟世界中拥有一个全面、唯一且可验证的数字身份，并随时更新和管理她的外观和风格。

在本发明实施例中，所述头部NFT包括基础头部NFT和细节头部NFT；所述基础头部NFT包括所述目标用户的头部三维结构信息，所述细节头部NFT包括所述头部三维结构信息、面部纹理信息、肤色信息和皱纹信息；前述步骤S210可以通过以下示例执行实施。

(1)将所述基础头部NFT、加密后的细节头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会接收到目标用户上传的头部图像和头发造型图像。这些图像通常是通过专业的摄影设备或高分辨率相机拍摄得到的，以确保图像的质量和准确性。

接下来，服务器会利用图像处理技术对这些图像进行预处理，包括图像去噪、色彩校正等，以提高图像质量，为后续的三维重建提供准确的数据基础。

然后，服务器会进行特征提取工作。通过边缘检测、轮廓提取等技术，服务器能够从预处理后的图像中提取出目标用户头部和头发的特征，为后续的三维重建提供关键信息。

在得到足够的特征信息后，服务器会利用三维重建算法，基于这些特征信息构建目标用户的头部结构模型和仪容结构模型。这些模型是三维的，包含了目标用户头部和头发的详细结构和外观。

接着，服务器会根据构建好的头部结构模型生成基础头部NFT。这个NFT包含了目标用户的头部三维结构信息，如颅骨的形态、大小等。同时，服务器还会生成细节头部NFT，这个NFT不仅包含了头部三维结构信息，还额外包括了面部纹理信息、肤色信息和皱纹信息等细节。为了保护用户的隐私，细节头部NFT会进行加密处理。

最后，服务器会将基础头部NFT、加密后的细节头部NFT以及仪容NFT整合为一个完整的用户信息NFT。这个用户信息NFT全面地代表了目标用户在虚拟世界中的外观和身份。服务器会将这个用户信息NFT存储在区块链网络上，以便用户可以随时访问、验证和更新自己的数字身份。

通过这样的流程，服务器能够为目标用户生成一个全面、唯一且可验证的数字身份——用户信息NFT，并将其安全地存储在区块链网络上。这不仅为用户提供了一个全新的数字身份表达方式，还为虚拟试妆、游戏角色定制等应用提供了强大的技术支持。

在本发明实施例中，所述头部图像还包括眉毛造型图像、胡须造型图像和睫毛造型图像；前述步骤S208可以通过以下示例执行实施。

(1)基于多个所述头发造型图像、所述眉毛造型图像、所述胡须造型图像和所述睫毛造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会接收到目标用户上传的一系列图像，这些图像包括头部图像、多个头发造型图像，以及眉毛、胡须和睫毛的造型图像。这些图像应该是用户在不同角度、不同光照条件下拍摄的，以确保后续三维重建的准确性和完整性。接收到这些图像后，服务器会开始进行预处理工作。预处理包括去除图像中的噪声、校正色彩偏差、对齐不同角度的图像等，以确保图像的质量和一致性。这一步骤对于后续的三维重建至关重要，因为只有高质量的图像才能生成准确的三维模型。接下来，服务器会利用计算机视觉和图像处理技术，从这些预处理后的图像中提取出关键的特征信息。这包括头部轮廓、面部特征(如眉毛、胡须、睫毛的形状和位置)、头发造型等。这些特征信息将为后续的三维重建提供基础数据。在提取到足够的特征信息后，服务器会采用三维重建算法来构建目标用户的仪容结构模型。这个模型将综合考虑用户的头部结构、头发造型以及眉毛、胡须、睫毛等面部特征。服务器可能会使用立体视觉技术、基于学习的三维重建方法或者多视角三维扫描技术来实现这一过程。通过三维重建算法，服务器能够生成一个包含目标用户头部和面部细节的三维模型。这个模型不仅精确地还原了用户的头部结构，还细致地再现了用户的头发、眉毛、胡须和睫毛的造型。这使得用户可以在虚拟世界中拥有一个真实而独特的外观。最后，服务器会将这个三维仪容结构模型作为目标用户的数字身份的一部分进行存储。这个模型可以作为用户信息NFT的一部分，用于虚拟试妆、游戏角色定制、虚拟现实应用等多种场景。服务器会确保这个模型的安全存储和访问控制，以保护用户的隐私和权益。通过以上步骤，服务器能够基于多种造型图像进行三维重建，得到目标用户的仪容结构模型，并将其作为用户数字身份的一部分进行存储和应用。这为用户提供了一个更加真实、个性化的虚拟外观体验。

在本发明实施例中，前述步骤S204可以通过以下示例执行实施。

(1)根据所述基础头部结构与所述头顶结构的坐标信息，确定出所述交界位置的多个第四坐标；

(2)获取所述目标用户的正面头部正交视图和侧面头部正交视图；

(3)响应于用户在所述正面头部正交视图和所述侧面头部正交视图针对所述交界位置的勾画操作，确定出所述交界位置的多个第五坐标；

(4)将所述多个第四坐标和所述多个第五坐标进行整合，得到所述交界位置的多个第三坐标。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会根据已经构建好的基础头部结构和头顶结构的坐标信息，通过计算和分析，确定出这两个结构交界位置的多个第四坐标。这些第四坐标是基于三维模型的坐标系统计算得出的，代表了交界位置的空间位置。

接下来，服务器会获取目标用户的正面头部正交视图和侧面头部正交视图。这些视图通常是通过专业的摄影设备拍摄得到的，能够清晰地展示用户的头部结构和特征。服务器会将这些视图作为参考，以便用户能够更准确地勾画出交界位置。

然后，服务器会等待用户的操作。当用户在正面头部正交视图和侧面头部正交视图上进行勾画操作时，服务器会实时响应用户的输入，记录下用户在每个视图中勾画出的交界位置的坐标。这些坐标是基于二维图像的像素坐标系统计算得出的，代表了用户在视图上勾画的位置。

服务器会将这些二维坐标转换为三维坐标，得到多个第五坐标。这个过程需要考虑到视图与三维模型之间的对应关系，以及用户的视角和勾画方式等因素。

最后，服务器会将多个第四坐标(基于三维模型的计算坐标)和多个第五坐标(基于用户勾画的二维坐标)进行整合。整合的过程可能会涉及到坐标变换、数据融合等技术，以确保最终得到的第三坐标既符合三维模型的结构特征，又能够反映用户的勾画意图。

通过这样的步骤，服务器能够获取到基础头部结构与头顶结构交界位置的多个第三坐标。这些坐标既包含了三维模型的结构信息，又融入了用户的个性化勾画，为后续的模型优化和渲染提供了准确的数据基础。

在本发明实施例中，还提供以下具体的实施方式。

(1)获取预先设置的通用仪容结构模型；

(2)响应于用户针对所述通用仪容结构模型的调整操作，得到所述目标用户的仪容结构模型。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会从其存储库中获取一个通用仪容结构模型。这个模型是一个标准的、适用于大多数人的仪容结构模板，包含了基础的头部结构、发型、眉毛、胡须和睫毛等元素。服务器会加载这个模型，并准备将其适配到目标用户。

接着，服务器会提供一个用户界面，让用户能够看到并调整这个通用仪容结构模型。这个界面通常是一个虚拟试妆或形象编辑工具，用户可以通过它来改变自己的发型、眉毛、胡须和睫毛等外观特征。

当用户在界面上执行调整操作时，服务器会实时响应用户的输入，并根据用户的调整指令来修改通用仪容结构模型。例如，用户可以选择一个新的发型，服务器就会将模型中的发型替换为用户选择的发型。用户还可以调整眉毛、胡须和睫毛的形状和颜色，服务器会相应地更新模型中的这些元素。

在用户的调整操作完成后，服务器会生成一个经过个性化调整的目标用户的仪容结构模型。这个模型是基于通用仪容结构模型进行适配和修改的，既保留了通用模型的基础结构，又融入了用户的个性化调整。

最后，服务器会将这个目标用户的仪容结构模型存储起来，以便后续使用。这个模型可以作为用户信息NFT的一部分，用于虚拟试妆、游戏角色定制、虚拟现实应用等多种场景。服务器会确保这个模型的安全存储和访问控制，以保护用户的隐私和权益。

通过以上步骤，服务器能够利用预先设置的通用仪容结构模型，并通过用户的个性化调整操作，生成目标用户的仪容结构模型。这个过程既提高了效率，又保证了用户的个性化需求得到满足。

在本发明实施例中，所述仪容NFT包括调整参数信息，本发明实施例还提供以下实施方式。

(1)获取所述目标用户的用户信息NFT包括的所述仪容NFT；

(2)获取待改造用户的待改造头部结构模型；

(3)将所述仪容NFT中包括的仪容结构模型基于所述调整参数信息与所述待改造头部结构模型进行融合，得到所述待改造用户的改造结果。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会访问其存储系统，从中获取目标用户的用户信息NFT。这个NFT包含了目标用户的仪容NFT，其中包含了仪容结构模型和调整参数信息。调整参数信息可能是用户之前对仪容结构模型进行个性化调整时产生的，比如改变发型、眉毛、胡须或睫毛等元素的参数。接下来，服务器会接收到待改造用户的待改造头部结构模型。这个模型可能是通过扫描待改造用户的头部得到的，或者是一个预先设置的通用头部结构模型。这个模型代表了待改造用户的基础头部结构。然后，服务器会利用仪容NFT中的调整参数信息，对仪容结构模型进行调整。这个过程涉及到对模型中的各个元素进行参数化调整，以使其与目标用户的个性化仪容相匹配。服务器会根据调整参数信息，对仪容结构模型中的发型、眉毛、胡须和睫毛等元素进行相应的修改。调整完成后，服务器会将调整后的仪容结构模型与待改造用户的待改造头部结构模型进行融合。这个过程涉及到将仪容结构模型精确地适配到待改造用户的头部结构上，确保融合后的结果既保留了待改造用户的基础头部结构，又融入了目标用户的个性化仪容。最后，服务器会生成待改造用户的改造结果。这个结果是一个结合了目标用户个性化仪容和待改造用户基础头部结构的新模型。服务器可以将这个改造结果展示给待改造用户，以供其参考和确认。同时，服务器也可以将改造结果存储起来，以供后续使用和分析。通过以上步骤，服务器能够利用目标用户的仪容NFT中的调整参数信息，对待改造用户的头部结构模型进行改造和融合，生成一个符合目标用户个性化仪容的改造结果。这个过程既考虑了待改造用户的基础头部结构，又融入了目标用户的个性化需求，为待改造用户提供了一个全新的虚拟形象改造体验。

在本发明实施例中，对所述细节头部NFT加密的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)对于待处理的加密任务，获取加密任务的加密任务元数据和与所述加密任务相对应的待加密的细节头部NFT；

(2)确定目标加密规则，并获取所述目标加密规则的加密指令；所述目标加密规则根据所述加密指令实施；

(3)获取NFT加密标识，并根据预先配置的NFT加密策略组，将所述NFT加密标识、所述加密指令和所述加密任务元数据构建成NFT加密平台可执行的NFT加密流程；

(4)通过所述NFT加密平台运行所述NFT加密流程以对所述细节头部NFT执行隐私处理流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会接收到一个待处理的加密任务。这个加密任务包含了加密任务元数据，这些元数据描述了加密任务的具体要求和参数。同时，加密任务还对应着一个待加密的细节头部NFT，这是需要进行加密处理的数字资产。接下来，服务器会根据加密任务的需求，确定一个目标加密规则。这个目标加密规则可能是基于特定的加密算法、密钥管理策略或安全协议等。服务器会获取目标加密规则的加密指令，这些指令将指导服务器如何执行加密操作。然后，服务器会获取一个NFT加密标识。这个标识是用于标识和追踪NFT加密过程的唯一标识符。服务器会根据预先配置的NFT加密策略组，将NFT加密标识、加密指令和加密任务元数据整合起来，构建成一个NFT加密平台可执行的NFT加密流程。这个NFT加密流程是一个详细的工作指南，它告诉NFT加密平台应该如何对细节头部NFT进行加密处理。服务器会将这个流程提交给NFT加密平台，并通过该平台来执行加密流程。在执行加密流程的过程中，NFT加密平台会根据加密指令对细节头部NFT进行隐私处理。这可能包括应用加密算法对NFT数据进行加密、生成加密密钥并进行安全存储、添加数字签名以验证NFT的完整性和真实性等步骤。最后，NFT加密平台会完成加密流程，并生成一个与原始细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT。这个加密后的NFT是安全且不可篡改的，只有持有相应解密密钥的用户才能访问其原始内容。服务器会将这个加密后的细节头部NFT存储起来，并返回给请求加密的用户或存储到安全的位置，以供后续使用。通过以上步骤，服务器能够利用NFT加密平台对细节头部NFT进行加密处理，保护用户的隐私和数据安全。这个过程确保了NFT在传输和存储过程中的安全性和完整性，为用户提供了更加安全可靠的数字资产保护方案。

在本发明实施例中，前述获取加密任务的加密任务元数据和与所述加密任务相对应的待加密的细节头部NFT的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)响应于对用户信息采集软件中的加密任务程序的启动流程，确定与所述加密任务程序匹配的加密任务，并获取所述加密任务的加密任务元数据；

(2)根据所述加密任务，确定待加密的细节头部NFT的检索策略；

(3)根据所述检索策略获取与所述加密任务相对应的待加密的细节头部NFT。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会监测到用户信息采集软件中的加密任务程序的启动流程。这通常意味着用户希望进行某个特定的NFT加密操作。响应于这个启动流程，服务器会确定与这个加密任务程序匹配的加密任务。这可能涉及到从多个可用的加密任务中选择一个，或者根据用户的操作和历史记录自动选择一个默认的加密任务。一旦确定了加密任务，服务器就会获取该加密任务的加密任务元数据。这些元数据可能包括了加密任务的类型、要求、参数设置等关键信息，这些都是执行加密操作所必需的。接下来，服务器会根据这个加密任务，确定待加密的细节头部NFT的检索策略。这个策略可能涉及到从哪个数据库或存储位置检索NFT，以及如何筛选和识别与加密任务相对应的NFT。例如，如果加密任务是针对某个特定用户的NFT，服务器可能会根据用户的ID或其他标识符来检索NFT。根据这个检索策略，服务器会执行实际的检索操作，从相应的数据库或存储位置获取与加密任务相对应的待加密的细节头部NFT。这个NFT可能是用户之前上传或创建的，也可能是服务器根据用户的需求自动生成的。一旦获取到了待加密的细节头部NFT，服务器就可以继续执行后续的加密流程了。这包括确定目标加密规则、获取加密指令、构建NFT加密流程等步骤，最终生成加密后的细节头部NFT。通过这个过程，服务器能够准确地获取到与加密任务相对应的待加密的细节头部NFT，并为其执行相应的加密操作，从而保护用户数据的安全和隐私。同时，服务器还能够根据用户的需求和历史记录来智能地选择和管理加密任务，提高了用户体验和效率。

在本发明实施例中，前述确定目标加密规则的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)获取用户信息采集设备的设备身份码，并根据所述设备身份码从多个加密规则中提取与所述用户信息采集设备相对应的目标加密规则；

(2)从多个加密规则中提取与所述加密任务相对应的目标加密规则；

(3)响应于对用户信息采集软件中的加密任务程序的启动流程，从多个加密规则中提取与所述用户信息采集软件相对应的目标加密规则；或者

(4)从多个加密规则中提取任一加密规则作为目标加密规则。

在本发明实施例中，示例性的，首先，当用户启动用户信息采集软件中的加密任务程序时，服务器会获取用户信息采集设备的设备身份码。这个设备身份码是唯一的，用于标识用户的设备。服务器会利用这个设备身份码，从预先配置的多个加密规则中提取与用户信息采集设备相对应的目标加密规则。这确保了加密操作与用户的设备特性相匹配，可能考虑到设备的性能、兼容性或安全要求等因素。其次，服务器还会根据加密任务本身，从多个加密规则中提取与加密任务相对应的目标加密规则。这意味着不同的加密任务可能会使用不同的加密规则，以满足特定的安全需求或合规要求。另外，当用户启动加密任务程序时，服务器还可以从多个加密规则中提取与用户信息采集软件相对应的目标加密规则。这确保了加密操作与软件的功能、版本或安全策略保持一致。最后，如果上述方法都不适用或用户没有特定的偏好，服务器还可以从多个加密规则中任意选择一个加密规则作为目标加密规则。这提供了一个灵活的选择，允许服务器在没有其他明确指引的情况下进行加密操作。在确定目标加密规则后，服务器会使用这个规则来指导后续的加密流程，包括获取加密指令、构建NFT加密流程等步骤。通过这个过程，服务器能够确保加密操作与用户的设备、加密任务和软件要求相匹配，从而提供更安全、可靠的NFT加密服务。

在本发明实施例中，前述根据预先配置的NFT加密策略组，将所述NFT加密标识、所述加密指令和所述加密任务元数据构建成NFT加密平台可执行的NFT加密流程的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据与用户信息采集设备的NFT处理环境相对应的NFT处理规则集合，对所述NFT加密标识、所述加密元数据和所述加密任务元数据进行构建，得到由所述NFT处理规则集合中预先配置的NFT处理规则所构建的过渡元数据；

(2)根据预先配置的NFT加密策略组与所述NFT处理规则集合之间的对应关系，将所述过渡元数据转化构建成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会根据与用户信息采集设备的NFT处理环境相对应的NFT处理规则集合，对NFT加密标识、加密元数据和加密任务元数据进行构建。这意味着服务器会考虑用户设备的特定环境和要求，如操作系统版本、硬件性能、安全策略等，来确保NFT加密流程与该环境兼容。在这个过程中，服务器会应用NFT处理规则集合中预先配置的NFT处理规则，对NFT加密标识、加密元数据和加密任务元数据进行必要的转换、格式化或调整。这可以确保这些数据符合NFT加密平台的要求，以便顺利进行后续的加密操作。接下来，服务器会根据预先配置的NFT加密策略组与NFT处理规则集合之间的对应关系，将过渡元数据转化构建成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。这意味着服务器会根据加密策略组的要求，将过渡元数据转换为NFT加密平台能够理解和执行的指令序列。在这个过程中，服务器可能会根据NFT加密策略组的定义，选择适当的加密算法、密钥管理策略、数字签名方法等，并将这些策略应用于过渡元数据。这样，服务器就能够生成一个完整的、符合NFT加密平台要求的NFT加密流程。最后，服务器会将这个NFT加密流程提交给NFT加密平台执行。NFT加密平台会根据这个流程对细节头部NFT进行加密处理，生成加密后的细节头部NFT。这样，服务器就能够确保NFT加密流程与用户设备的NFT处理环境相匹配，从而提供安全、可靠的NFT加密服务。

在本发明实施例中，前述根据预先配置的NFT加密策略组与所述NFT处理规则集合之间的对应关系，将所述过渡元数据转化构建成NFT加密平台可执行的NFT加密流程的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)根据预先配置的NFT加密策略组与所述NFT处理规则集合之间的对应关系，从所述NFT加密策略组中确定与所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略；

(2)根据与所述多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略，对所述过渡元数据进行转化构建，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器会查阅预先配置的NFT加密策略组与NFT处理规则集合之间的对应关系。这个对应关系可能是一个映射表、数据库或配置文件，其中详细列出了不同的NFT处理规则与相应的NFT加密策略之间的匹配关系。根据这个对应关系，服务器会从NFT加密策略组中确定与过渡元数据包括的多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略。这意味着服务器会逐一检查过渡元数据中的每个NFT处理规则，找到与之相对应的NFT加密策略。一旦确定了与每个NFT处理规则匹配的NFT加密策略，服务器就会根据这些策略对过渡元数据进行转化构建。这个过程可能涉及到对元数据的重新组织、参数的调整或加密算法的选择等。服务器会根据NFT加密策略的具体要求，对过渡元数据进行相应的处理，以确保其符合NFT加密平台的要求。最终，服务器会生成一个NFT加密平台可执行的NFT加密流程。这个流程是由服务器根据过渡元数据和与之匹配的NFT加密策略共同构建的，它详细描述了如何对细节头部NFT进行加密处理。这个流程可以被NFT加密平台直接执行，从而对细节头部NFT进行安全可靠的加密操作。通过这个过程，服务器能够确保NFT加密流程与NFT处理规则紧密配合，提供符合用户设备环境和安全要求的NFT加密服务。这有助于保护用户数据的安全和隐私，同时提高NFT交易的可信度和可靠性。

在本发明实施例中，所述过渡元数据还包括操作指令；前述根据与所述多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略，对所述过渡元数据进行转化构建，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)针对所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则中的每一个，利用与所针对的NFT处理规则匹配的NFT加密策略替换所针对的NFT处理规则，以对所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则进行转化；

(2)根据转化后得到的多个NFT加密策略和操作指令，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。

在本发明实施例中，示例性的，首先，过渡元数据不仅包含NFT处理规则，还包含操作指令。这些操作指令可能是用户通过用户界面输入的，或者是根据用户的行为和偏好自动生成的。它们为服务器提供了如何进一步处理NFT加密任务的明确指导。接着，服务器会遍历过渡元数据中的多个NFT处理规则。对于每一个NFT处理规则，服务器都会查找与之匹配的NFT加密策略。这个匹配过程可能是基于规则的类型、优先级或其他属性进行的。一旦找到匹配的NFT加密策略，服务器就会用这个策略来替换原来的NFT处理规则。在这个过程中，服务器不仅替换了NFT处理规则，还保留了操作指令。这意味着操作指令在整个转化过程中仍然有效，并且会在后续的NFT加密流程中被执行。最后，服务器根据转化后得到的多个NFT加密策略和操作指令，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。这个流程是一个完整的、有序的指令序列，它告诉NFT加密平台如何根据NFT加密策略对细节头部NFT进行加密处理，并在必要时执行特定的操作指令。通过这个过程，服务器能够确保NFT加密流程不仅符合用户的安全要求和设备环境，还能够根据用户的操作指令进行灵活的处理。这为用户提供了更加个性化、高效的NFT加密服务，同时也增强了整个加密过程的可靠性和安全性。

在本发明实施例中，前述通过所述NFT加密平台运行所述NFT加密流程以对所述细节头部NFT执行隐私处理流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT的步骤，可以通过以下示例执行实施。

(1)将所述NFT加密流程加载至NFT加密平台的加密单元中，并由所述加密单元运行所述NFT加密流程对所述细节头部NFT执行加密流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT；其中，所述加密后的细节头部NFT存储于所述NFT加密平台的存储单元中。

在本发明实施例中，示例性的，首先，服务器将之前构建好的NFT加密流程加载到NFT加密平台的加密单元中。这个过程类似于将一组指令或程序加载到计算机的内存中，以便执行。NFT加密平台的加密单元是专门用于执行加密操作的硬件或软件组件，它具备处理加密任务所需的所有功能和性能。一旦NFT加密流程被加载到加密单元中，服务器就会触发加密单元开始运行这个流程。这个运行过程可能涉及到调用特定的加密算法、应用密钥管理策略、执行数字签名等操作。加密单元会根据NFT加密流程中的指令，对细节头部NFT进行一系列的加密处理操作。经过加密处理后的细节头部NFT被称为“加密后的细节头部NFT”。这个加密后的NFT包含了原始细节头部NFT的所有信息，但是这些信息已经被加密处理，无法被未授权的用户直接访问或篡改。这就实现了对细节头部NFT的隐私保护。最后，服务器将加密后的细节头部NFT存储在NFT加密平台的存储单元中。这个存储单元可能是服务器的本地存储、云存储或其他可靠的存储解决方案。通过存储在NFT加密平台的存储单元中，服务器确保了加密后的细节头部NFT的安全性和可靠性，同时也方便了后续的访问和使用。整个过程中，服务器作为执行主体，通过NFT加密平台对细节头部NFT进行了隐私处理流程，生成了加密后的细节头部NFT，并将其安全地存储在NFT加密平台的存储单元中。这个过程不仅保护了用户数据的安全和隐私，也提高了NFT交易的可信度和可靠性。

本发明实施例提供一种计算机设备100，计算机设备100包括处理器及存储有计算机指令的非易失性存储器，计算机指令被处理器执行时，计算机设备100执行前述的用户信息NFT生成方法。如图2所示，图2为本发明实施例提供的计算机设备100的结构框图。计算机设备100包括存储器111、处理器112及通信单元113。为实现数据的传输或交互，存储器111、处理器112以及通信单元113各元件相互之间直接或间接地电性连接。

出于说明目的，前面的描述是参考具体实施例而进行的。但是，上述说明性论述并不打算穷举或将本公开局限于所公开的精确形式。根据上述教导，众多修改和变化都是可行的。

Claims (10)

1.一种用户信息NFT生成方法，其特征在于，包括：

对目标用户的基础头部结构进行三维重建，得到所述基础头部结构的基础头颅模型，所述基础头部结构为除头顶结构之外的其他头部结构；

以所述目标用户的眉心作为原点，构建三维世界坐标系；

调用固定有超声波探头的机械臂对所述目标用户的头顶结构进行多姿态的距离探测，并基于所述超声波探头在所述三维世界坐标系的第一坐标，确定出所述头顶结构的多个第二坐标；

获取所述基础头部结构与所述头顶结构的交界位置的多个第三坐标；

基于所述多个第二坐标和所述多个第三坐标，利用最小二乘法拟合得到头顶结构曲线方程，并根据所述头顶结构曲线方程确定出所述头顶结构的头顶结构模型；

将所述基础头颅模型和所述头顶结构模型融合得到所述目标用户的头部结构模型；

获取目标用户的多角度头部图像，每个所述头部图像包括对应的头发造型图像；

基于多个所述头发造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型；

分别基于所述头部结构模型和所述仪容结构模型，生成所述目标用户的头部NFT和仪容NFT；

将所述头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部NFT包括基础头部NFT和细节头部NFT；所述基础头部NFT包括所述目标用户的头部三维结构信息，所述细节头部NFT包括所述头部三维结构信息、面部纹理信息、肤色信息和皱纹信息；所述将所述头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储，包括：

将所述基础头部NFT、加密后的细节头部NFT和所述仪容NFT作为所述目标用户的用户信息NFT进行存储。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部图像还包括眉毛造型图像、胡须造型图像和睫毛造型图像；

所述基于多个所述头发造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型，包括：

基于多个所述头发造型图像、所述眉毛造型图像、所述胡须造型图像和所述睫毛造型图像进行三维重建，得到所述目标用户的仪容结构模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述基础头部结构与所述头顶结构的交界位置的多个第三坐标，包括：

根据所述基础头部结构与所述头顶结构的坐标信息，确定出所述交界位置的多个第四坐标；

获取所述目标用户的正面头部正交视图和侧面头部正交视图；

响应于用户在所述正面头部正交视图和所述侧面头部正交视图针对所述交界位置的勾画操作，确定出所述交界位置的多个第五坐标；

将所述多个第四坐标和所述多个第五坐标进行整合，得到所述交界位置的多个第三坐标。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述细节头部NFT加密的步骤，包括：

对于待处理的加密任务，响应于对用户信息采集软件中的加密任务程序的启动流程，确定与所述加密任务程序匹配的加密任务，并获取所述加密任务的加密任务元数据；

根据所述加密任务，确定待加密的细节头部NFT的检索策略；

根据所述检索策略获取与所述加密任务相对应的待加密的细节头部NFT；

获取用户信息采集设备的设备身份码，并根据所述设备身份码从多个加密规则中提取与所述用户信息采集设备相对应的目标加密规则；

从多个加密规则中提取与所述加密任务相对应的目标加密规则；

响应于对用户信息采集软件中的加密任务程序的启动流程，从多个加密规则中提取与所述用户信息采集软件相对应的目标加密规则；或者

从多个加密规则中提取任一加密规则作为目标加密规则，并获取所述目标加密规则的加密指令；所述目标加密规则根据所述加密指令实施；

获取NFT加密标识，并根据与用户信息采集设备的NFT处理环境相对应的NFT处理规则集合，对所述NFT加密标识、加密元数据和所述加密任务元数据进行构建，得到由所述NFT处理规则集合中预先配置的NFT处理规则所构建的过渡元数据；

根据预先配置的NFT加密策略组与所述NFT处理规则集合之间的对应关系，从所述NFT加密策略组中确定与所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略；

根据与所述多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略，对所述过渡元数据进行转化构建，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程；

通过所述NFT加密平台运行所述NFT加密流程以对所述细节头部NFT执行隐私处理流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述过渡元数据还包括操作指令；所述根据与所述多个NFT处理规则各自匹配的NFT加密策略，对所述过渡元数据进行转化构建，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程，包括：

针对所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则中的每一个，利用与所针对的NFT处理规则匹配的NFT加密策略替换所针对的NFT处理规则，以对所述过渡元数据包括的多个NFT处理规则进行转化；

根据转化后得到的多个NFT加密策略和操作指令，生成NFT加密平台可执行的NFT加密流程。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述NFT加密平台运行所述NFT加密流程以对所述细节头部NFT执行隐私处理流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT，包括：

将所述NFT加密流程加载至NFT加密平台的加密单元中，并由所述加密单元运行所述NFT加密流程对所述细节头部NFT执行加密流程，得到与所述细节头部NFT匹配的加密后的细节头部NFT；其中，所述加密后的细节头部NFT存储于所述NFT加密平台的存储单元中。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预先设置的通用仪容结构模型；

响应于用户针对所述通用仪容结构模型的调整操作，得到所述目标用户的仪容结构模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仪容NFT包括调整参数信息，所述方法还包括：

获取所述目标用户的用户信息NFT包括的所述仪容NFT；

获取待改造用户的待改造头部结构模型；

将所述仪容NFT中包括的仪容结构模型基于所述调整参数信息与所述待改造头部结构模型进行融合，得到所述待改造用户的改造结果。

10.一种服务器系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器用于执行权利要求1-9中任一项所述的方法。