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龙图腾网恭喜广州图匠数据科技有限公司申请的专利多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114926591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210574406.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质是由梁柱锦;虞虹玲;张壮辉;朱世新;严蕤;郭怡适设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质，方法包括：将第一人脸图像输入到人脸识别网络和人脸对齐网络得到第一身份信息和第一关键点位置信息；根据第一身份信息确定第一人脸几何形状信息，并将第一身份信息和第一关键点位置信息输入到表情识别网络中，得到第一人脸表情信息；将第一关键点位置信息、第一人脸几何形状信息以及第一人脸表情信息输入到生成对抗网络中，得到第一渲染图像；根据第一渲染图像更新人脸识别网络、人脸对齐网络、表情识别网络以及生成对抗网络的网络参数，得到最优参数组合。本发明提高了生成的3D人脸图像的真实性和准确性，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种多分支深度学习的3D人脸重建模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一人脸图像，将所述第一人脸图像输入到预先构建的人脸识别网络得到第一身份信息，并将所述第一人脸图像输入到预先构建的人脸对齐网络得到第一关键点位置信息；根据所述第一身份信息确定第一人脸几何形状信息，并将所述第一身份信息和所述第一关键点位置信息输入到预先构建的表情识别网络中，得到第一人脸表情信息；将所述第一关键点位置信息、所述第一人脸几何形状信息以及所述第一人脸表情信息输入到预先构建的生成对抗网络中，得到第一渲染图像；根据所述第一渲染图像更新所述人脸识别网络、所述人脸对齐网络、所述表情识别网络以及所述生成对抗网络的网络参数，得到最优参数组合，进而根据所述人脸识别网络、所述人脸对齐网络、所述表情识别网络以及所述生成对抗网络以及所述最优参数组合得到3D人脸重建模型；其中，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器包括纹理生成模块和渲染模块，所述生成器用于根据所述第一关键点位置信息、所述第一人脸几何形状信息、所述第一人脸表情信息以及所述生成对抗网络的预设参数生成渲染图像，所述判别器用于根据生成器输出的渲染图像通过反向传播算法更新所述人脸识别网络、所述人脸对齐网络、所述表情识别网络以及所述生成对抗网络的网络参数；所述将所述第一关键点位置信息、所述第一人脸几何形状信息以及所述第一人脸表情信息输入到预先构建的生成对抗网络中，得到第一渲染图像这一步骤，其具体包括：将所述第一关键点位置信息输入到所述纹理生成模块得到第一纹理贴图；对所述第一纹理贴图进行超分辨率处理得到第二纹理贴图；根据所述第二纹理贴图确定纹理法向量，根据所述第一人脸几何形状信息确定人脸几何形状法向量，根据所述第一人脸表情信息确定人脸表情法向量；将所述纹理法向量、人脸几何形状法向量以及人脸表情法向量输入到所述渲染模块得到第一法线贴图；对所述第一法线贴图进行可微分渲染得到第一渲染图像。

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