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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了一种面部表情捕捉模型的训练方法、面部表情驱动方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域，可应用于元宇宙、数字人等场景。该方法包括：获取样本人脸图像；利用深度学习模型进行人脸参数预测，得到样本人脸参数；利用三维人脸重建模型生成样本三维人脸模型，并渲染得到预测人脸图像；利用预训练的情绪分类模型分别对样本人脸图像和预测人脸图像进行情绪分类，得到与样本人脸图像对应的第一情绪类别和与预测人脸图像对应的第二情绪类别；基于第一情绪类别和第二情绪类别，计算情绪类别损失；以及至少基于情绪类别损失，调整深度学习模型的参数，以得到面部表情捕捉模型。
主权项：1.一种面部表情捕捉模型的训练方法，包括：获取样本人脸图像；基于所述样本人脸图像，利用深度学习模型进行人脸参数预测，得到样本人脸参数；基于所述样本人脸参数，利用三维人脸重建模型生成样本三维人脸模型，并渲染得到预测人脸图像，其中，所述样本人脸参数包括样本微表情系数，所述样本微表情系数为用于判断是否有嘴部的动作或变化的人脸参数；利用预训练的情绪分类模型分别对所述样本人脸图像和所述预测人脸图像进行情绪分类，得到与所述样本人脸图像对应的第一情绪类别和与所述预测人脸图像对应的第二情绪类别；基于所述第一情绪类别和所述第二情绪类别，计算情绪类别损失；获取所述样本人脸图像的微表情标签；基于所述样本微表情系数和所述微表情标签，计算微表情损失；以及至少基于所述情绪类别损失和所述微表情损失，调整所述深度学习模型的参数，以得到面部表情捕捉模型。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 面部表情捕捉模型的训练方法、面部表情驱动方法和装置
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