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公开(公告)号：CN116071831B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310267167.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/54 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于UV空间变换的人体图像生成方法，包括以下步骤：通过将训练数据转换到UV空间得到UV纹理图并进行拆分，将拆分的源人物UV纹理图通过学习的流场变换到目标人物姿态的UV空间；融合变换后的纹理图特征和目标人物姿态特征，细化后的特征将和源人物纹理特征一起通过解码器得到目标人物的UV纹理图；将预测的目标人物UV纹理图还原到无背景的目标人物图像；将无背景的目标人物和目标姿态通过一个背景重构模型得到目标人物图像。本发明的有益效果为将本质上为3D空间的任务映射到2D空间进行完成，不仅克服了人物姿态不同带来的变形问题，还保证了生成的目标图像具有高质量纹理特征。
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公开(公告)号：CN116071831A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310267167.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/54 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于UV空间变换的人体图像生成方法，包括以下步骤：通过将训练数据转换到UV空间得到UV纹理图并进行拆分，将拆分的源人物UV纹理图通过学习的流场变换到目标人物姿态的UV空间；融合变换后的纹理图特征和目标人物姿态特征，细化后的特征将和源人物纹理特征一起通过解码器得到目标人物的UV纹理图；将预测的目标人物UV纹理图还原到无背景的目标人物图像；将无背景的目标人物和目标姿态通过一个背景重构模型得到目标人物图像。本发明的有益效果为将本质上为3D空间的任务映射到2D空间进行完成，不仅克服了人物姿态不同带来的变形问题，还保证了生成的目标图像具有高质量纹理特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114783039B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210708260.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种3D人体模型驱动的运动迁移方法，通过将训练数据转换到UV空间并以相邻视频帧之间的互补信息来构建并优化3D人体模型；然后将优化后的3D人体模型投影到2D平面以保留原始运动的3D信息，并实现了以目标姿态驱动优化后的3D人体模型；将2D投影和训练数据的姿态作为预训练模型的输入，并保存训练好的模型；然后将目标人的姿态归一化；最后以目标人姿态驱动的优化后3D人体模型的2D投影和归一化后的目标人姿态作为训练好的运动图像生成模型的输入进行最终的运动迁移，既克服了2D平面图像生成存在的模糊和形状失真等问题，又保证生成的运动图像具有可靠的深度信息、精确的形状和清晰的人脸。
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公开(公告)号：CN111931804A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010557419.2
申请日：2020-06-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGBD摄像机的人体动作自动评分方法，包括步骤如下：(1)关节点坐标数据的获取；(2)关节向量坐标的数据处理；(3)计算标准帧与测试帧相似度；(4)时间序列相似性度量；(5)自动评分。本发明在医疗领域，使有运动障碍病人的运动姿态按照正常人的标准进行康复训练，有助于病人身体的康复；在体育赛事、舞蹈训练等场合，能够有效解决人为动作打分缺乏客观性或尺度不统一的问题，将运动人员的动作与标准数据库中合成的动作相对比，进行评分操作，形成一个自动评分方法。
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公开(公告)号：CN119251357B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411788202.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T11/60 , G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了计算机视觉领域的一种文本驱动的人体姿态与纹理编辑方法及装置。方法包括：首先从关于姿态信息的文本描述中提取特征，转换为骨架节点坐标并绘制成骨架图；再从服饰形状文本提取特征，结合骨架图通过编解码网络得到人体解析图；训练纹理感知的FSQ，学习不同纹理特征向量表示，将纹理文本描述与人体解析图输入FSQ进行采样，填充纹理并生成较粗糙但符合文本描述的人体图像。接着微调用于姿态迁移的扩散模型，用于对生成的人体图像质量进行进一步优化。该方法克服现有模型生成能力不稳定、对图像控制不足的问题，保证生成的人体图像逼真且与输入文本语义一致，为人体图像生成提供了新的有效途径。
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公开(公告)号：CN119251357A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411788202.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T11/60 , G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了计算机视觉领域的一种文本驱动的人体姿态与纹理编辑方法及装置。方法包括：首先从关于姿态信息的文本描述中提取特征，转换为骨架节点坐标并绘制成骨架图；再从服饰形状文本提取特征，结合骨架图通过编解码网络得到人体解析图；训练纹理感知的FSQ，学习不同纹理特征向量表示，将纹理文本描述与人体解析图输入FSQ进行采样，填充纹理并生成较粗糙但符合文本描述的人体图像。接着微调用于姿态迁移的扩散模型，用于对生成的人体图像质量进行进一步优化。该方法克服现有模型生成能力不稳定、对图像控制不足的问题，保证生成的人体图像逼真且与输入文本语义一致，为人体图像生成提供了新的有效途径。
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公开(公告)号：CN111310641A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010087956.5
申请日：2020-02-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于球面非线性插值的运动合成方法。本发明涉及计算机领域，具体步骤包括准备数据训练并标准化关节坐标、提取运动序列的运动规律、根据标准化的运动数据学习运动规律字典和运动帧字典、使用正交匹配追踪算法求得该首尾帧在运动帧字典上的稀疏表示系数、在运动规律字典上重构出运动规律及合成出完整的运动序列；本发明的成果是：在影视工业领域，可用于合成3D人体运动以驱动虚拟角色；在机器人领域，可合成出一些特殊的动作以驱动人形机器人；在医疗康复领域，可用于合成出有运动障碍病人的正常运动姿态，以便辅助心理治疗。
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