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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，包括如下步骤：步骤1收集任务的数据，并对数据进行预处理，进而构建数据集；步骤2构建基于语义感知的神经辐射场网络模型，步骤3利用反向传播算法的基于语义感知的神经辐射场网络模型的参数进行训练，直至整个模型收敛，所述参数的训练是在最小化光度损失和语义损失下，利用预处理后的数据集训练；步骤4应用完成训练后的基于语义感知的神经辐射场网络模型生成对应的人脸图像。该方法将表情和姿态参数作为语义感知神经辐射场的输入，精准地控制人物重演图像的生成。经过在NeRFace数据集上的实验验证，取得了出色的定量和定性结果。
主权项：1.一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1收集任务的数据，并对数据进行预处理，进而构建数据集，所述数据集包括人脸图像、表情参数、姿态参数、人脸语义信息；步骤2构建基于语义感知的神经辐射场网络模型，所述基于语义感知的神经辐射场网络模型包括语义感知动态光线采样模块、超空间变形模块、语义感知神经辐射场和体绘制模块；步骤3利用反向传播算法的基于语义感知的神经辐射场网络模型的参数进行训练，直至整个模型收敛，所述参数的训练是在最小化光度损失和语义损失下，利用预处理后的数据集训练；步骤4应用完成训练后的基于语义感知的神经辐射场网络模型生成对应的人脸图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于语义感知神经辐射场的人物面部重演方法
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