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一种个性化3D角色生成方法 

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申请/专利权人:吉林动画学院

摘要:本发明公开了一种个性化3D角色生成方法,涉及3D模型技术领域,本发明包括S1模型样本储备,建立模型训练数据库,S2数据准备,对所收集的数据样本进行数据清洗和格式转换,S3模型训练,使用深度学习方法对所收集的数据集进行训练,S4参数命令输入,导入图片数据,S5初步模型生成,使用图片转STL技术对优化后的图像进行扫描,同时导入个性化特征参数,并使用3D建模软件生成3D模型,S6模型对比重建,将所生成的模型与所输入的图像进行像素对比。本发明对所生成的初步模型通过余弦相似度算法进行相似度判定,由此可判断所生成的3D角色模型与所给的图像之间的相似度,对于相似度不合格的模型则返回重新扫描生成,由此能够提高3D角色建模的还原度。

主权项:1.一种个性化3D角色生成方法,其特征在于,包括以下步骤:S1模型样本储备,建立模型训练数据库,在模型训练数据库内收集并导入基础3D角色模型样本;S2数据准备,对所收集的数据样本进行数据清洗和格式转换,将模型数据库内的3D角色模型转换并统一为相同的格式,同时对模型数据进行重新审查和校验、删除重复信息、纠正存在的错误,处理无效值和缺失值并提供数据一致性;S3模型训练,使用深度学习方法对所收集的数据集进行训练,对数据进行分析和学习,应用机器学习算法构建机器学习模型,并对数据进行预处理、模型选择以及参数优化操作;S4参数命令输入,导入图片数据,并对图像信息进行预处理以及分析优化,对图像进行几何变换、图像增强、图像去噪、图像压缩、图像复原以及图像分割等操作;S5初步模型生成,使用图片转STL技术对优化后的图像进行扫描,同时导入个性化特征参数,并使用3D建模软件生成3D模型;S6模型对比重建,将所生成的模型与所输入的图像进行像素对比,并将相似度不合格的模型进行重新建模。

全文数据:

权利要求:

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