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为提升用户在虚拟现实中的体验感,让相同着装人体可以拥有定制的用户面容,提出通过输入单张用户正面人脸图像,利用DECA神经网络生成三维头部模型和初始纹理。在此基础上,对初始纹理进行光照校正,并通过掩膜提取面部主要区域和边缘肤色,然后对头颈部纹理进行肤色转换和面部纹理2次修复,得到一个完整的头面部纹理,接着将其作为风格图像,将着装人体的原始身体纹理作为内容图像,通过PAMA神经网络进行风格迁移,得到肤色转换后的身体纹理。将经过处理的头面部纹理与身体纹理重新映射在三维模型上,得到具有用户特征的定制化着装人体。实验结果表明,采用该方法修复的头面部纹理能最大限度保留用户面部信息,生成时间仅需1.4 s左右,肤色转换后的面部与身体纹理过渡自然,映射得到的用户着装人体真实度高,可用于各种虚拟现实的应用场景。 相似文献
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