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申请/专利权人：中创华煜(北京)信息科技有限公司

摘要：本发明公开了基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，属于计算机技术领域。为解决特征提取效率低以及无法准确衡量生成的3D模型的质量的问题，通过深度学习架构，模型高效地从2D图像提取关键特征，用于高质量3D模型重建，特征压缩成低维向量减少计算成本，同时保留关键信息，自编码器或其变种解码低维向量，在训练过程中能够学习到从2D到3D的映射关系，并且可以通过调整参数来优化生成的3D模型的质量，批量训练提高资源利用率和训练稳定性，减少噪声，特定损失函数准确衡量模型性能，指导参数优化，验证集评估及时发现训练问题，计算误差精准评估模型表现，优化模型架构和参数，提升3D虚拟形象重建性能。

主权项：1.基于深度学习的3D虚拟形象模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：数据准备，获取训练数据，所述训练数据包括2D图像和对应的3D模型，其中，2D图像包括人脸、全身以及身体部位的特写，3D模型包括对应的详细几何形状和纹理，对2D图像进行预处理，调整输入数据的一致性，对3D模型进行统一格式转换，并对转换后的3D模型进行缩放和旋转调整；模型设计，搭建一个包含卷积神经网络和自编码器的深度学习模型，其中，卷积神经网络用于提取2D图像中的特征信息，自编码器用于学习数据的编码和解码过程并重建出3D模型，将预处理后的2D图像输入到深度学习模型中，通过卷积神经网络提取出人脸的关键特征信息，并将关键特征信息编码为低维的向量表示，基于编码后的特征向量，将低维向量解码为3D模型数据；模型训练，构建损失函数指导深度学习模型的训练，其中，所述损失函数用于衡量生成的3D模型与目标3D模型之间的差异，使用收集到的训练数据对深度学习模型进行训练，在训练过程中优化模型的参数，同时，通过验证集监控模型的性能，并在验证集表现良好时保存模型的参数；模型评估，在训练完成后，使用测试集对模型进行评估衡量模型的性能，评估指标包括重建误差、用户满意度，根据评估结果对模型进行模型调整，模型调整包括模型架构调整、参数调整以及损失函数调整；应用优化，将训练好的3D虚拟形象模型进行实际应用，所述实际应用包括艺术创作、游戏设计、虚拟试衣，在实际应用过程中，收集用户反馈和数据，对模型进行优化和改进。

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