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公开(公告)号：CN113689538B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010420064.2
申请日：2020-05-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种视频生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用于简化根据二维人脸图像生成动态的人脸视频的过程。该方法包括：对待处理二维人脸图像进行关键点识别及三维重建，得到待处理二维人脸图像的包括人脸形状参数和面部特征信息的3DMM参数；根据人脸视频模板中每帧图像的面部特征参数分别对待处理二维人脸图像的面部特征参数进行调整，获得与每帧图像对应的调整后的待处理二维人脸图像的面部特征参数；基于与每帧图像对应的调整后的待处理二维人脸图像的面部特征参数、待处理二维人脸图像的人脸形状参数和面部特征参数进行三维模型构建，得到与每帧图像对应的目标帧人脸图像；基于目标帧人脸图像获得目标人脸视频。
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公开(公告)号：CN113095134B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110251948.4
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06T17/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于人脸表情提取模型生成、人脸图像生成方法及装置。该人脸表情提取模型生成方法包括获取三维人脸素材图像和源人脸图像；将上述三维人脸素材图像进行投影，得到上述三维人脸素材图像对应的二维人脸素材图像；将上述源人脸图像中的人脸表情迁移至上述二维人脸素材图像，得到目标素材图像；根据上述目标素材图像进行三维重建，得到目标三维人脸模型；对上述目标三维人脸模型进行解优化，得到上述目标素材图像对应的表情特征信息；根据上述目标素材图像和上述目标素材图像对应的表情特征信息构建训练样本；基于上述训练样本训练预设的神经网络，得到人脸表情提取模型。本公开提升了表情特征信息的获取速度和精度。
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公开(公告)号：CN113487711B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110835608.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种虚拟形象的眨眼控制方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取针对真人眨眼频率的指示标签集；所述指示标签集被预先划分为多个指示标签子集，不同的指示标签子集对应不同的真人眨眼频率，各指示标签子集包含的指示标签数之比为各指示标签子集对应的真人眨眼频率的发生概率之比；从所述指示标签集中选取任一指示标签，并确定所述任一指示标签所属的指示标签子集；基于所述任一指示标签所属的指示标签子集对应的真人眨眼频率，控制虚拟形象进行眨眼，使得虚拟形象的眨眼频率的发生概率和真人眨眼频率的发生概率趋近一致，提高了虚拟形象的眨眼真实感。
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公开(公告)号：CN112270735B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202011168095.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T13/40
Abstract: 本公开关于一种虚拟形象模型生成方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决制作虚拟形象模型效率低的问题。该方法包括：获取用于描述虚拟形象正视图的分层文件，分层文件包括多个图层，图层用于描述虚拟形象中一个部位的部分或全部；解析分层文件得到每个图层的图层信息，图层信息至少包括：图层的位置、图层的尺寸以及图层的分组标识，位置用于表征图层在多个图层中的空间位置，分组标识用于指示图层所属的分组；一个分组包括至少一个图层，一个分组中的图层对应虚拟形象的同一部位；根据每个图层的图层信息分别构建每个分组中的图层对应虚拟形象的部位的中间模型；根据每个图层的位置、尺寸以及每个部位的中间模型，构建虚拟形象模型。
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公开(公告)号：CN115205925A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210641776.6
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种表情系数确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域，在本公开中，首先获取视频信息，视频信息包括多帧图像信息和与每帧图像信息对应的音频信息。对于当前图像信息，在当前图像信息中包含人脸信息且人脸信息未满足预设条件的情况下，从人脸信息中提取出第一表情系数，以及从当前图像信息对应的音频信息中预测出第二表情系数，当前图像信息为任一帧图像信息。然后根据第一表情系数和第二表情系数，得到当前图像信息对应的目标表情系数。通过将从图像信息中包含的人脸信息中提取出的第一表情系数和从音频信息中预测的第二表情系数相结合，得到目标表情系数，能够提升识别到的用户对象的表情系数的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115138063A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210770420.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: A63F13/213 , A63F13/5255 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述图像处理方法包括：获取当前图像帧中目标对象的多个部位的姿态检测数据；针对所述多个部位之中每个与其他部位相关联的目标部位，基于所述目标部位及其关联部位的姿态检测数据，确定所述目标部位的姿态驱动数据；基于确定的各个目标部位的姿态驱动数据，对虚拟形象的对应部位进行驱动，所述虚拟形象与所述目标对象具有一一对应的部位。根据本公开，能够提高对虚拟形象的驱动效果的自然度和准确度。
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公开(公告)号：CN114119351A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111316220.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对第一图像和第二图像进行特征提取，得到多个第一图像特征和多个第二图像特征；确定对应同一通道位置的第一图像特征和第二图像特征之间的相似度，得到多个特征相似度；基于所述多个第一图像特征、所述多个第二图像特征和所述多个特征相似度，确定第一目标图像和第二目标图像。上述方案，能够避免由于图像之间的信息丰富程度不平衡对风格转换带来的影响，使得转换得到的结果较为合理，提高了转换得到图像的质量。
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公开(公告)号：CN114078180A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010800874.0
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种三维头发模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质，该生成方法包括：获取头发平面模板，所述头发平面模板包括多个投影图，所述投影图通过基础形状模型在多个预设视图方向上投影而得到，其中，所述基础形状模型为表征基础发型的形状的三维模型；从所述头发平面模板中选择目标投影图，通过所述目标投影图获取绘制的头发簇；根据所述头发簇在所述目标投影图中的位置信息，以及所述目标投影图对应的基础形状模型的几何信息，确定所述头发簇的几何信息；根据所述头发簇的几何信息，生成三维头发模型。通过本公开的方案不仅可以提升三维头发建模的生成效率，而且降低了三维头发建模的难度。
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公开(公告)号：CN113888696A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111132011.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开关于一种三维模型生成方法，其中包括：获取包括目标对象的目标视频帧；从目标视频帧中提取位于目标对象的身体上的关键位置的二维坐标；利用模型数据库对二维坐标进行匹配计算，得到与二维坐标匹配的目标姿态变换参数，其中，模型数据库中包括多组具备对应关系的参考姿态变换参数和参考三维坐标，参考姿态变换参数用于指示参考对象的身体姿态从初始姿态变换为参考姿态的变换参数，参考三维坐标为参考对象在参考姿态下身体上的关键位置的三维坐标；按照目标姿态变换参数对参考对象对应的参考人体模型进行变换，得到与目标对象匹配的目标人体三维模型。本发明实现了人体三维模型应用在特效渲染中，提高与特效渲染效果的贴合度的技术效果。
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公开(公告)号：CN113269700A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110472857.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种视频生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取包括第一对象的正脸无表情图像和包括第二对象的驱动视频；确定驱动视频中所包含的第二对象，相对于驱动视频中的参考视频帧所包含的第二对象的表情参数序列；根据正脸无表情图像以及由表情参数序列和从正脸无表情图像中提取到的初始表情动作参数确定的目标表情动作参数序列，确定第一对象的前景图像序列；基于目标表情动作参数序列，变形正脸无表情图像的前景掩膜图像，得到目标掩膜图像序列；基于目标掩膜图像序列，对前景图像序列和背景图像进行融合得到目标动作视频。本公开可以减少视频生成过程对计算资源的消耗，提高视频生成效率，且生成的视频的连贯性较好。
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