【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像識別加工，尤其涉及高效同步的三維面部動畫生成方法及系統。
技術介紹
1、三維面部動畫生成技術是一項將面部特征的三維模型與動態動畫相結合的高端計算機圖形技術，廣泛應用于影視制作、虛擬現實、游戲、在線教育以及智能客服等領域。該技術通過捕捉和模擬人臉的幾何結構、表情變化以及與音頻內容的同步，使得虛擬角色能夠以逼真的方式再現人類面部動作和情感表達。
2、當前市場上的三維動畫技術廣泛應用于影視制作、虛擬現實、游戲開發和在線教育等領域。然而，這些技術的實現通常依賴于復雜的動畫捕捉系統以及特定的軟件工具，涉及到搭建場景、拍攝、建模、渲染和合成等多個工序。這種多階段的制作流程需要高成本的硬件設備，如動作捕捉設備和高性能的計算機集群，同時還依賴于大量經驗豐富的專業人員進行操作。
3、這樣的技術模式顯著增加了動畫制作的整體成本和時間，不利于資源有限的企業和個人用戶廣泛采用。
技術實現思路
1、為了彌補以上不足，本專利技術提供了高效同步的三維面部動畫生成方法及系統，旨在改善現有技術存在制作成本較高、耗時較長的問題。
2、第一方面，本專利技術提供了如下技術方案，高效同步的三維面部動畫生成方法，包括以下步驟：
3、s1、通過深度學習模型從高分辨率圖像中識別面部特征，提取幾何信息和紋理信息；
4、s2、基于所述幾何信息生成三維面部模型，構建動態表情參數化模型；
5、s3、從輸入的音頻文件中提取音高、語速、情感特征，并生成
6、s4、將生成的動態表情參數化模型與高分辨率紋理結合，實時調整紋理映射；
7、s5、渲染并輸出與音頻同步的三維面部動畫。
8、較佳的，所述s1步驟包括：
9、s11、利用卷積神經網絡從輸入的高分辨率圖像中提取面部幾何特征；
10、s12、在初步提取的特征圖上應用區域建議網絡，確定面部區域的位置并生成對應的面部矩形框；
11、s13、通過多任務學習模型從面部矩形框內提取面部的眼角、鼻尖、嘴唇邊緣點和面部輪廓點；
12、s14、通過單目深度預測算法生成面部的深度圖，以此來捕捉面部的高度和凹凸信息；
13、s15、從面部圖像中提取面部光影和表皮細節，由此生成高分辨率紋理貼圖。
14、較佳的，所述s2步驟包括：
15、s21、使用delaunay三角剖分算法根據所述面部識別步驟中生成的關鍵點分布矩陣構建三維面部初始網格，所述初始網格的頂點位置根據深度圖進行調整以匹配面部的幾何形狀；
16、s22、動態優化網格的頂點分布密度，在嘴唇、眉毛和眼部區域增加頂點密度，同時減少面部邊緣區域的頂點密度；
17、s23、構建表情參數化模型，所述表情參數化模型基于動態表情參數化模型技術生成微笑、皺眉和張嘴的標準表情，并通過加權插值實現表情形變；
18、s24、根據音頻分析步驟生成的表情驅動參數調整表情參數化模型中的權重；
19、s25、輸出完成形變的三維面部模型。
20、較佳的，所述s3步驟包括：
21、s31、對輸入的音頻文件進行歸一化處理，將音頻信號的幅值范圍調整到統一的區間，并進行短時傅里葉變換生成頻譜圖；
22、s32、使用卷積神經網絡對頻譜圖進行特征提取，生成與音頻相關的音高特征、節奏特征和語速特征；
23、s33、利用情感分類模型對音頻文件進行分析，生成與音頻對應的情感標簽和情感強度值；
24、s34、將音高特征、節奏特征和語速特征映射到表情變化參數，所述映射包括音高驅動嘴部動作幅度、節奏控制表情變化的時序、語速調整表情變化的速率；
25、s35、使用動態時間規整算法對音頻特征與面部表情參數的時間軸進行對齊。
26、較佳的，所述s4步驟包括：
27、s41、從s1步驟中生成的高分辨率紋理貼圖中提取面部細節紋理，將所述紋理貼圖初步映射到三維模型的網格表面；
28、s42、根據三維建模步驟中生成的動態表情參數化模型調整紋理貼圖的坐標；
29、s43、利用實時光影渲染技術模擬光線在紋理表面產生的反射和折射效果；
30、s44、通過動態表情參數化模型模擬皮膚表面因表情變化引起的拉伸和壓縮效果；
31、s45、渲染紋理與三維面部模型的結合動畫，生成三維面部動畫輸出。
32、第二方面，本專利技術提供以下技術方案，高效同步的三維面部動畫生成系統，包括以下模塊：
33、圖像與音頻輸入模塊，用于接收高分辨率圖像和音頻文件，并對圖像和音頻信號進行預處理；
34、面部識別模塊，用于通過深度學習模型從高分辨率圖像中識別面部幾何信息和紋理信息；
35、三維建模模塊，用于基于識別的面部幾何信息生成三維面部模型，并構建動態表情參數化模型；
36、音頻分析模塊，用于從音頻文件中提取音高、語速和情感特征，并生成與時間軸同步的表情驅動數據；
37、動態紋理映射模塊，用于將三維面部模型與高分辨率紋理結合，并實時調整紋理映射；
38、渲染與輸出模塊，用于生成與音頻同步的三維面部動畫并輸出。
39、較佳的，面部識別模塊包括：
40、特征提取單元，用于利用卷積神經網絡從高分辨率圖像中提取初始特征；
41、所述初始特征通過公式獲取，其中為輸入圖像，為卷積核，為特征圖；
42、區域檢測單元，用于通過區域建議網絡從所述特征圖中生成面部矩形框，關鍵點提取單元，用于通過多任務學習框架定位面部關鍵點，輸出包含眼角、鼻尖和嘴角坐標的關鍵點矩陣，其中
43、深度生成單元，用于基于單目深度預測算法生成面部深度圖，所述深度圖通過損失函數優化生成；
44、紋理提取單元，用于通過多尺度卷積提取面部光影和表皮細節，生成高分辨率紋理貼圖。
45、較佳的，動態紋理映射模塊包括：
46、紋理映射單元，用于將高分辨率紋理貼圖通過uv映射技術投影到三維模型的網格表面；
47、紋理動態調整單元，用于根據三維模型的動態表情參數化模型實時調整紋理貼圖的坐標，所述動態調整通過插值計算公式
48、實現，其中為紋理貼圖分量，為表情權重；
49、動態光影渲染單元，用于通過實時光影渲染技術模擬紋理表面光線的反射和折射；
50、表情拉伸與壓縮模擬單元，用于通過動態位移貼圖生成皮膚表面因表情變化產生的拉伸與壓縮效果；
51、所述位移通過位移函數模擬，其中為位移幅度，norm為法向量方向。
52、第三方面，該專利技術提供以下技術方案，一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述的高效同步的三維面本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述S1步驟包括：
3.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述S2步驟包括：
4.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述S3步驟包括：
5.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述S4步驟包括：
6.高效同步的三維面部動畫生成系統，其特征在于，用于權利要求1-5任一項所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，包括以下模塊：
7.根據權利要求6所述的高效同步的三維面部動畫生成系統，其特征在于，所述面部識別模塊包括：
8.根據權利要求6所述的高效同步的三維面部動畫生成系統，其特征在于，所述動態紋理映射模塊包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至5任一項所述
10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述的高效同步的三維面部動畫生成方法。
...【技術特征摘要】
1.高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述s1步驟包括：
3.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述s2步驟包括：
4.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述s3步驟包括：
5.根據權利要求1所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，其特征在于，所述s4步驟包括：
6.高效同步的三維面部動畫生成系統，其特征在于，用于權利要求1-5任一項所述的高效同步的三維面部動畫生成方法，包括以下模塊：
【專利技術屬性】
技術研發人員：張大鵬，洪義斌，
申請(專利權)人：靈鏡玉虛智能科技上海有限公司，
類型：發明
國別省市：
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