基于卷积神经网络的人像浮雕建模与动画生成

作者:罗萍; 龙文斐; 陈彦钊*; 周浩; 张玉伟
来源:计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(09): 1469-1476.
DOI:10.3724/SP.J.1089.2022.19178

摘要

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.

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