检索结果-南通市图书馆

作者：杨洪广齐鲁工业大学

学位级别：硕士

浮雕是一种介于3D雕塑和2D图像之间的一种艺术表现形式,依赖光线照射产生的阴影效果来展现立体感,通常使用单一材质,缺乏真实彩色纹理信息。浮雕上色和编辑作为常见的艺术技巧,可以赋予作品丰富的表现力和视觉效果。通过给单一材质的浮... 详细信息

浮雕是一种介于3D雕塑和2D图像之间的一种艺术表现形式,依赖光线照射产生的阴影效果来展现立体感,通常使用单一材质,缺乏真实彩色纹理信息。浮雕上色和编辑作为常见的艺术技巧,可以赋予作品丰富的表现力和视觉效果。通过给单一材质的浮雕作品添加RGB颜色,使得作品更加生动、立体,同时不同的上色方案也能赋予作品独特的个性,体现艺术创意。浮雕编辑则是通过调整人物姿态和表情改变浮雕作品的表现形式,使其适应不同的应用情景,增强作品的情感表达力和观赏性。RGB颜色生成与几何编辑是人像浮雕场景创作的重要组成部分,然而传统方法往往通过手工方式或者借助专业软件,需要耗费大量的时间和精力。本文提出了一种基于深度学习技术的浮雕RGB颜色生成方法和几何编辑方法,可以根据文字描述对人像浮雕进行着色和几何编辑,也可以视频驱动生成说话人脸浮雕视频。具体的研究内容如下:(1)针对浮雕厚度多变问题,提出了一种人像法向图回归方法,利用神经网络实现浮雕法向图到标准法向图的映射。首先构建了5种不同厚度的浮雕法向图数据集,然后训练神经网络,将任意厚度浮雕法向图归一化为标准法向图,从而为后续浮雕RGB颜色重建和编辑奠定了技术支撑。(2)针对传统浮雕上色和编辑费时费力的问题,提出了一种人像浮雕RGB颜色生成方法,以文本和法向联合驱动生成浮雕RGB颜色信息。首先构建了包含“文本/法向图/RGB彩色人像”的数据集,接着构建文本引导的法向图到RGB彩色图像的映射模型,实现浮雕RGB颜色的生成。实验结果表明,基于文本引导的RGB图像生成方法不仅可以获得与法向图内容和细节特征一致的高质量RGB图像,而且能够根据用户的文字输入实现个性化浮雕上色和编辑。(3)提出了一种基于视频驱动的人像浮雕几何编辑方法,以3D人脸表征为条件来重建人像面部姿态和表情,同时利用音频数据作为补充,在法向域生成说话人脸视频,实现人像浮雕几何编辑。实验结果表明,该方法可以生成既保留参考人像身份信息又能体现驱动图像表情的人像法向图,还可以调整相机参数实现人脸浮雕姿态编辑。

关键词：人像浮雕法向回归颜色生成高度场几何编辑

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基于卷积神经网络的人像浮雕建模与动画生成

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第9期34卷 1469-1476页

作者：罗萍龙文斐陈彦钊周浩张玉伟齐鲁工业大学(山东省科学院)机械与汽车工程学院济南250000 山东省机械设计研究院工业工程技术中心济南250000

为克服传统人像浮雕设计专业性强、效率低、效果单一等不足,提出一种人像浮雕快速建模方法.首先基于法向相似原理构建人像浮雕合成数据集;然后建立卷积神经网络模型,实现2.5D高度场的快速压缩;最后对3D模型进行多视角连续采样,通过网络... 详细信息

为克服传统人像浮雕设计专业性强、效率低、效果单一等不足,提出一种人像浮雕快速建模方法.首先基于法向相似原理构建人像浮雕合成数据集;然后建立卷积神经网络模型,实现2.5D高度场的快速压缩;最后对3D模型进行多视角连续采样,通过网络预测批量生成单帧浮雕模型,合成人像浮雕动画.在人像浮雕合成数据集上进行实验的结果表明,所提方法可以实现人像浮雕快速建模,建模效率高于传统方法;建模结果在定量分析指数PSNR方面优于同类方法,具有合理的深度层次,同时较好地保留了人脸细节特征;合成动画为3D人像提供了良好的浮雕艺术展示效果.

关键词：人像浮雕浮雕动画卷积神经网络

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基于深度学习的单张图像人像浮雕建模研究

基于深度学习的单张图像人像浮雕建模研究

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作者：罗萍齐鲁工业大学

学位级别：硕士

传统浮雕建模一般通过艺术家手工制作,不仅需要专业技巧,且费时费力。近年来一些学者提出了基于数值优化的浮雕建模方法,虽然建模效率得到提高,但计算过程复杂,难以满足实时浮雕建模的实际应用需求。随着人工智能技术的快速发展,将深度... 详细信息

传统浮雕建模一般通过艺术家手工制作,不仅需要专业技巧,且费时费力。近年来一些学者提出了基于数值优化的浮雕建模方法,虽然建模效率得到提高,但计算过程复杂,难以满足实时浮雕建模的实际应用需求。随着人工智能技术的快速发展,将深度学习技术与浮雕建模相结合已经成为浮雕建模的研究热点问题。单张图像易于获取,由于缺少深度信息且数据维度极高,由单张图像快速生成浮雕模型具有极强的技术挑战性。目前,学术界已经出现了基于深度学习的书法浮雕和花卉浮雕的建模研究工作,但面向深度学习的人像浮雕建模工作尚未出现,主要原因在于缺少真实有监督训练数据。本课题以具备复杂几何结构和精细人脸纹理的人像浮雕为研究对象,以单张RGB图像为输入,对基于深度学习的人像浮雕高度场几何映射进行深入探索,重点研究了数据生成、深度神经网络搭建、模型训练等关键问题,针对不同应用场景分别提出人像浅浮雕建模和厚度可调的人像浮雕建模两种解决方案,具体研究内容如下:(1)人像浅浮雕建模:人像浅浮雕厚度较薄,但高度场需要保持合理的高度层次,同时具备丰富的几何纹理。针对人像浅浮雕的几何结构特点,本文提出一种基于深度学习的单张图像人像浮雕生成方法,首先以Celeb A-HQ数据集的真实RGB人像为参考,通过一种半自动合成方法构建人像法向图,并由法向图重建对应的浅浮雕样本,最终构建了大规模有监督学习数据集。在此基础上,课题搭建了四种不同架构的卷积神经网络:UNet、Res UNet、Ghost Unet和Dense UNet,以合成样本数据为对象进行网络训练,实现单张图像到人像浅浮雕深度的快速几何映射。通过定性和定量分析,课题最终选择Res Unet作为最终的映射网络。实验结果表明,该方法可以处理任意光照环境、人脸表情、发型、肤色的RGB人像,无须手工交互即可快速生成高质量人像浅浮雕模型。(2)厚度可调的人像浮雕生成:为了满足不同厚度人像浮雕生成的实际需求,在第一部分研究工作的基础上,本文进一步提出了以单张图像和风格向量为输入,通过神经网络实现任意厚度人像浮雕生成的方法。为了弥补已有数据集仅仅包含人像浅浮雕的局限性,首先以3D模型为参考通过高度场数值优化合成人像高浮雕样本,然后训练了一个由法向映射人像高浮雕的神经网络。在此基础上,以数据集法向图为输入,构建了与RGB图像具有像素对齐关系的高浮雕数据样本,从而完成了数据集的升级。最后,搭建了基于Transformer神经网络架构,以单张图像和风格向量为输入,以浅浮雕、高浮雕以及两者的混合为输出目标进行网络训练,最终实现厚度可调的人像浮雕快速生成。实验结果表明,该方法具有较好的建模灵活性,修改风格向量时不仅可以生成人像浅浮雕,同样可以完成其它任意厚度的人像浮雕生成任务。

关键词：人像浮雕深度学习深度几何映射基于单张图像的三维重建

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