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基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸本发明公开了基于高斯泼溅与3DMM模型的S1、基于3DMM模型将人脸RGB视频的每一帧转化采用改进的迭代最近点算法对眼睛和牙齿区域格在不同表情下的点变化驱动3D高斯球的动态2S3、初始化3D高斯球，将优化后的人脸网格中2.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法，3.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法，为人脸网格上的眼睛和牙齿区域标注关键点，分别定义为目标关键点集合p={p和参;;;3;4.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法，;;;5.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法，;46.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法，;;5[0002]从单目视频创建逼真的3D头部头像一直以来是计算机图形学中的一个挑战性问场景重建方面取得了显著成效。后续的研究进一步将神经辐射场拓展至数字人建模领域。的泛化能力。近期在3D高斯泼溅方面的进展在新视角合成的渲染质量上已超越神经辐射行单目视频的人脸重建。3DMM模型通过将人脸表示为一组参数化的几何形状和纹理特征，[0006]在动态驱动方面，现有技术通常使用简单的线性变形或预定义的表情驱动模部肌肉的非线性变化，而传统的表情驱动模型往往局限于固定的表情类型，缺乏对动态变6[0010]本发明的一个目的在于提出基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱[0011]根据本发明实施例的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视脸网格在不同表情下的点变化驱动3D高斯球的7p={p;;;;u;格中的中性表情空间点的坐标作为3D高斯球的初始位置，并随机初始化3D高斯球的旋转、8;;;;S52、将生成的置信度图Meon与渲染图像I相乘，用于强化3D高斯球的属性信息;9图1为本发明提出的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法的图2为本发明提出的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法与先进方法在NeRFace数据集上进行人脸重建的可图3为本发明提出的基于高斯泼溅与3DMM模型的单目视频人脸重建与驱动方法与先进方法在NeRFBlendshape数据集上进行人脸重建的可脸网格在不同表情下的点变化驱动3D高斯球的p={p;;;;u;格中的中性表情空间点的坐标作为3D高斯球的初始位置，并随机初始化3D高斯球的旋转、;;;;S52、将生成的置信度图Meon与渲染图像I相乘，用于强化3D高斯球的属性信息;[0033]本发明方案分别测试在NeRFace和NeRFBlendshape数据级下人脸图像重建指标包频片段包含大约2000到3500帧，我们选择最后350帧作为测试片段，而前面的帧则用于训其生成的图像在感知相似性上更接近真实图像。保留能力。而在LPIPS指标上，本发明方案的值为0.0938，虽略高于Spl

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