一种虚拟形象的衣物渲染方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115908663A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211635465.5

    申请日:2022-12-19

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种虚拟形象的衣物渲染方法,包括:获取第一时间段采集到的包含衣物信息的第一用户图像;根据所述第一用户图像,采用第一渲染方式得到渲染至虚拟形象上的第一精度的第一衣物渲染图像;根据所述第一用户图像,在所述第一时间段内训练目标模型,得到训练后的目标模型;获取第二时间段采集到的包含衣物信息的第二用户图像;所述第二时间段的起始时刻与所述第一时间段的结束时刻的时间间隔小于特定时间间隔;根据所述第二用户图像,采用训练后的目标模型得到渲染至虚拟形象上的第二精度的第二衣物渲染图像;所述第二精度高于所述第一精度。

    活体检测方法、装置、介质、设备及产品

    公开(公告)号:CN115810221A

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202211541185.8

    申请日:2022-12-01

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例提供一种活体检测方法、装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品,该方法包括:获取待识别人脸图像,识别待识别人脸图像对应的环境场景,如果环境场景为第一场景,表示采集的待识别人脸图像的环境场景为正常光线环境场景,则采用第一活体检测模型对正常光线环境场景下采集的待识别人脸图像进行活体分类,如果环境场景为第二场景,表示采集的待识别人脸图像的环境场景为强光环境场景或暗光环境场景,则采用第二活体检测模型对强光环境场景或暗光环境场景下采集的待识别人脸图像进行活体分类。

    攻击对象检测方法及装置、介质、设备及产品

    公开(公告)号:CN115482589A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202210995848.7

    申请日:2022-08-18

    Abstract: 本说明书实施例提供一种攻击对象检测方法、攻击对象检测装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品,该方法包括:获取待检测对象的第一身体部位对应的第一视频,以及待检测对象的第二身体部位对应的第二视频,其中,两视频的采集时间满足预设要求。进一步地,根据第一视频获取第一生理信号,根据第二视频获取第二生理信号。由于两视频的采集时间需要满足预设要求,因此若两视频来自同一活体,则由上述两视频分别获取的生理信号之间应当满足一致性要求。若由两视频分别获取的生理信号之间不能满足一致性要求,则说明可能存在播放视频等攻击对象。从而,根据第一生理信号和第二生理信号确定待检测用户的检测结果。

    虚拟世界的广告投放处理方法及装置

    公开(公告)号:CN115358777A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210983372.5

    申请日:2022-08-16

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例提供了虚拟世界的广告投放处理方法及装置,其中,一种虚拟世界的广告投放处理方法包括:将用户的脑电信号和眼部图像输入情绪检测模型进行情绪检测处理,获得多模态情绪特征和至少一个情绪维度的情绪等级;基于所述多模态情绪特征和所述情绪等级进行虚拟世界的广告投放检测;若检测通过,计算候选广告的广告数据与所述虚拟世界的虚拟环境数据的匹配度;基于所述匹配度在所述候选广告中确定投放广告并进行投放处理。

    虚拟环境主题处理方法及装置

    公开(公告)号:CN115346028A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210989247.5

    申请日:2022-08-17

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例提供了虚拟环境主题处理方法及装置,其中,一种虚拟环境主题处理方法包括:根据用户的图像数据和行为数据进行用户职业预测,获得职业类别和置信度;根据所述置信度和所述职业类别确定所述用户的目标职业类别;将虚拟环境图像输入所述目标职业类别对应的主题渲染模型,对所述虚拟环境图像进行所述目标职业类别的职业主题的主题渲染;所述虚拟环境图像基于对物理环境的多视角图像进行图像重建获得;在检测到所述用户接入虚拟世界的接入指令后,将主题渲染获得的职业主题图像向所述用户的接入设备进行输出。

    场景重建及模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品

    公开(公告)号:CN115223028A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210620500.X

    申请日:2022-06-02

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种场景重建及模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品。其中,该方法包括:先获取图像采集设备对目标场景拍摄得到的第i张图像,将第i张图像输入强化学习模型中,输出目标场景的采集指导结果,强化学习模型由多个场景各自对应的目标采集数据进行训练得到,目标采集数据包括场景对应满足预设要求的多张目标图像,然后在采集指导结果不为采集结束的情况下,基于采集指导结果获取目标场景的第i+1张图像,随后将i更新为i+1,并再次执行将第i张图像输入强化学习模型中,输出目标场景的采集指导结果的步骤,直至强化学习模型输出的采集指导结果为采集结束,从而基于获取的目标场景的所有图像获取目标场景的重建结果。

    虚拟人衣物生成方法、装置、设备、介质及程序产品

    公开(公告)号:CN115222862A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210748674.4

    申请日:2022-06-29

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种虚拟人衣物生成方法、装置、设备、介质及程序产品。其中,该方法包括:获取目标用户穿着目标衣物时进行拍摄得到的目标衣物图像;将目标衣物图像输入衣物属性识别模型中,输出目标衣物对应的目标属性信息,上述衣物属性识别模型由多张已知属性信息的衣物图像进行训练得到;根据目标属性信息从数字化衣物数据库包括的多件第一衣物各自对应的数字化衣物中确定目标衣物对应的目标数字化衣物;基于目标数字化衣物对目标用户对应的虚拟人进行渲染,得到已穿着目标数字化衣物的目标虚拟人。

    模型的确定方法、场景重建模型、介质、设备及产品

    公开(公告)号:CN115049783A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210560348.0

    申请日:2022-05-20

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例提供一种场景重建模型的确定方法及装置、场景重建模型、计算机可读存储介质、电子设备及计算机程序产品,该方法包括:获取多个场景中每个场景对应的图像,并根据多个场景的图像将上述多个场景划分为多个场景类。通过每个场景类对应的图像训练原始重建模型,得到该场景类对应的粗粒度场景重建模型。进一步地,根据每个场景所属场景类所对应的粗粒度场景重建模型,确定每个场景对应的细粒度场景重建模型。进一步地,对于每个场景来说,级联该场景所属场景类所对应的粗粒度场景重建模型与该场景对应的细粒度场景重建模型,并将其作为该场景的场景重建模型。

    一种模型的处理方法、装置及设备
    119.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115048661A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210571111.2

    申请日:2022-05-24

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备,该方法应用于服务器,包括:获取待保护的目标模型,并获取目标模型的模型结构和模型权重,然后,基于模型结构,对目标模型包含的每个网络层的结构进行数据化处理,得到每个网络层对应的第一数据,并对模型权重进行结构化处理,得到模型权重对应的预设维度的张量,将模型权重对应的预设维度的张量输入到载体生成模型中,生成用于承载目标模型的数据的目标载体,基于目标载体、第一数据和模型权重对应的预设维度的张量,以及隐写模型,确定目标模型对应的隐写信息,隐写模型基于包括在频域内对预设模型的数据进行隐写处理前后的一致性约束构建的第一损失函数进行模型训练而得到。

    一种多实体图像隐私保护方法、装置以及设备

    公开(公告)号:CN115033902A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210620364.4

    申请日:2022-06-02

    Inventor: 曹佳炯 丁菁汀

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种多实体图像隐私保护方法、装置以及设备。方案包括:针对多种不同的实体类别,分别获取每种所述实体类别对应的实体图像,以及在所述实体图像中进行单实体脱敏得到的隐私图像,作为训练数据;利用所述训练数据,训练多实体隐私保护模型,以使所述多实体隐私保护模型,能够对多实体图像进行多实体脱敏;确定目标实体类别,以及确定包含多种不同的实体类别的小样本子集合的支撑集;根据所述支撑集,针对所述目标实体类别,对所述多实体隐私保护模型进行小样本学习。

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