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一种基于扩散模型的高真实感神经渲染方法,属于多模态视觉生成领域。采用扩散模型作为条件生成模型,利用语义编码器将人脸模型与目标人脸部图像压缩到语义空间提取条件信息,进而生成在语义条件隐变量下人脸模型的渲染结果,提高生成人脸图像的高真实感和准确性。通过显示地学习三维人脸模型到二维图像的映射关系,在采样过程中加入引导机制,控制生成效果的多样性,允许多种方式的动画编辑。本发明适用于电影、虚拟现实等领域,用于动画制作场景中的三维人脸模型渲染任务,通过应用扩散模型技术,避免生成对抗网络训练不稳定以及缺乏控制
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117315117A
(43)申请公布日2023.12.29
(21)申请号202310825876.9
(22)申请日2023.07.06
(71)申请人北京理工大学
地址100081
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