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    使用神經輻射場的背景替換制造技術

    技術編號:44374407 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-02-25 09:51
    本公開內容的各方面涉及用于提供虛擬體驗的系統。系統訪問描繪人的圖像以及表示與用于捕獲該圖像的攝像裝置相關聯的視點的一個或更多個攝像裝置參數。系統提取圖像的包括人的描繪的部分。系統通過神經輻射場(NeRF)機器學習模型處理一個或更多個攝像裝置參數,以從與用于捕獲圖像的攝像裝置相關聯的視點渲染場景的估計描繪。系統將圖像的包括人的描繪的部分與場景的估計描繪進行組合以生成輸出圖像,并且使輸出圖像呈現在客戶端設備上。

    【技術實現步驟摘要】
    【國外來華專利技術】

    本公開內容總體上涉及使用消息收發應用提供增強現實(ar)體驗,并且特別地,涉及使用神經輻射場(nerf)系統提供背景替換。


    技術介紹

    1、增強現實(ar)是對虛擬環境的修改。例如,在虛擬現實(vr)中,用戶完全沉浸在虛擬世界中,而在ar中,用戶沉浸在將虛擬對象與真實世界組合或將虛擬對象疊加在真實世界上的世界中。ar系統旨在生成和呈現與真實世界環境以及彼此之間逼真地交互的虛擬對象。ar應用的示例可以包括單玩家或多玩家視頻游戲、即時消息收發系統等。


    技術實現思路

    【技術保護點】

    1.一種方法,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述圖像由在所述客戶端設備上實現的消息收發應用來訪問。

    3.根據權利要求1至2中任一項所述的方法,還包括:

    4.根據權利要求3所述的方法,還包括:

    5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法,另外,其中,通過執行操作來訓練所述重新照明機器學習模型,所述操作包括:

    6.根據權利要求5所述的方法,還包括通過以下操作生成所述第一訓練圖像對以及與所述第一訓練圖像對相對應的對應真值圖像:

    7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法,其中,所述一個或更多個攝像裝置參數包括加速度計測量、陀螺儀測量或高度中的至少一個。

    8.根據權利要求1至7中任一項所述的方法,還包括:

    9.根據權利要求1至8中任一項所述的方法,其中,提取所述圖像的所述部分包括使用對象檢測機器學習模型來處理描繪所述人的所述圖像。

    10.根據權利要求9所述的方法,其中,由所述對象檢測機器學習模型輸出的值對應于所述圖像中描繪的所述人的像素坐標。

    11.根據權利要求1至10中任一項所述的方法,還包括從所述攝像裝置接收實時視頻饋送,其中,從所述實時視頻饋送訪問所述圖像。

    12.根據權利要求1至11中任一項所述的方法,還包括:

    13.根據權利要求1至12中任一項所述的方法,其中,將所述圖像的包括所述人的描繪的所述部分與所述場景的估計描繪進行組合包括:將所述圖像的包括所述人的描繪的所述部分與所述場景的估計描繪進行拼接。

    14.根據權利要求1至13中任一項所述的方法,其中,通過執行操作來訓練所述NeRF機器學習模型,所述操作包括:

    15.根據權利要求1至14中任一項所述的方法,還包括基于在隨后接收的實時描繪所述人的圖像中所述視點的改變,來更新在所述輸出圖像中描繪的通過所述NeRF機器學習模型生成的背景。

    16.一種系統,包括:

    17.根據權利要求16所述的系統,其中,所述圖像由在所述客戶端設備上實現的消息收發應用來訪問。

    18.根據權利要求16至17中任一項所述的系統,所述操作還包括:

    19.根據權利要求18所述的系統,所述操作還包括:

    20.一種非暫態的機器可讀存儲介質,所述非暫態的機器可讀存儲介質包括指令,所述指令在由機器的一個或更多個處理器執行時使得所述機器執行操作,所述操作包括:

    ...

    【技術特征摘要】
    【國外來華專利技術】

    1.一種方法,包括:

    2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述圖像由在所述客戶端設備上實現的消息收發應用來訪問。

    3.根據權利要求1至2中任一項所述的方法,還包括:

    4.根據權利要求3所述的方法,還包括:

    5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法,另外,其中,通過執行操作來訓練所述重新照明機器學習模型,所述操作包括:

    6.根據權利要求5所述的方法,還包括通過以下操作生成所述第一訓練圖像對以及與所述第一訓練圖像對相對應的對應真值圖像:

    7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法,其中,所述一個或更多個攝像裝置參數包括加速度計測量、陀螺儀測量或高度中的至少一個。

    8.根據權利要求1至7中任一項所述的方法,還包括:

    9.根據權利要求1至8中任一項所述的方法,其中,提取所述圖像的所述部分包括使用對象檢測機器學習模型來處理描繪所述人的所述圖像。

    10.根據權利要求9所述的方法,其中,由所述對象檢測機器學習模型輸出的值對應于所述圖像中描繪的所述人的像素坐標。

    11.根據權利要求1至10中任一項所述的方法,還包括從所述攝像裝置接收實時視頻饋送,其中,從...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:阿維豪伊·阿蘇利納,伊塔馬爾·貝格爾賈勒·杜多維奇,馬阿揚·米申舒維,
    申請(專利權)人:斯納普公司,
    類型:發明
    國別省市:

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