技术摘要：
本发明公开了一种三维人体模型的启发式编辑方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：获取待编辑的三维人体模型；利用曲面参数化方法将待编辑的三维人体模型转换为几何图像；处理几何图像对二维神经网络进行训练，输出生成几何图像，并将生成几何图像反转化为三维信息。  全部
背景技术：
三维人体模型的编辑是计算机图形学领域的一个重要问题。但三维人体模型的编 辑成本往往很高，传统的三维模型编辑方法步骤繁琐，需要专业的模型动画师完成，并且费 时费力。 近年来，深度神经网络的快速发展为很多“从无到有”的问题提供了一种解决思 路。但三维神经网络的成熟度不如二维神经网络，因此，三维问题还无法像二维问题那样用 基于神经网络的方法得到解决。
技术实现要素：
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。 为此，本发明的一个目的在于提出一种三维人体模型的启发式编辑方法，该方法 可以大大简化三维人体模型的编辑。 本发明的另一个目的在于提出一种三维人体模型的启发式编辑装置。 为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了三维人体模型的启发式编辑方法， 包括以下步骤：步骤S1，获取待编辑的三维人体模型；步骤S2，利用曲面参数化方法将所述 待编辑的三维人体模型转换为几何图像；步骤S3，处理所述几何图像对二维神经网络进行 训练，输出生成几何图像，并将所述生成几何图像反转化为三维信息。 本发明实施例的三维人体模型的启发式编辑方法，利用曲面参数化和深度神经网 络技术，人为提供启发式的草图，生成带有相应细节的人体模型，大大简化了三维人体模型 的编辑。 另外，根据本发明上述实施例的三维人体模型的启发式编辑方法还可以具有以下 附加的技术特征： 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S3包括：通过边缘检测算法提取所 述几何图形的线条图像，并随机生成掩码图像；对所述几何图像和所述掩码图像进行掩码 计算，得到二维残缺图像；利用所述二维残缺图像对所述二维神经网络进行训练。 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S1还获取用户选定的编辑区。 进一步地，在本发明的一个实施例中，在获得所述几何图像前，需在用户选定的编 辑区内选取一条或多条想要变形的顶点链，利用所述顶点链生成线条图像，即编辑草图。 进一步地，在本发明的一个实施例中，根据所述用户选定的编辑区映射出掩码图 像。 为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了三维人体模型的启发式编辑装 置，包括：获取模块，用于获取待编辑的三维人体模型；转换模块，用于利用曲面参数化方法 3 CN 111583422 A 说　明　书 2/4 页 将所述待编辑的三维人体模型转换为几何图像；训练模块，用于处理所述几何图像对二维 神经网络进行训练，输出生成几何图像，并将所述生成几何图像反转化为三维信息。 本发明实施例的三维人体模型的启发式编辑装置，利用曲面参数化和深度神经网 络技术，人为提供启发式的草图，生成带有相应细节的人体模型，大大简化了三维人体模型 的编辑。 另外，根据本发明上述实施例的三维人体模型的启发式编辑装置还可以具有以下 附加的技术特征： 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述训练模块包括：提取单元，用于通过边 缘检测算法提取所述几何图形的线条图像，并随机生成掩码图像；计算模块，用于对所述几 何图像和所述掩码图像进行掩码计算，得到二维残缺图像；训练单元，用于利用所述二维残 缺图像对所述二维神经网络进行训练。 进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取模块还用于获取用户选定的编辑 区。 进一步地，在本发明的一个实施例中，在获得所述几何图像前，需在用户选定的编 辑区内选取一条或多条想要变形的顶点链，利用所述顶点链生成线条图像即编辑草图。 进一步地，在本发明的一个实施例中，根据所述用户选定的编辑区映射出掩码图 像。 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。 附图说明 本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得 明显和容易理解，其中： 图1为根据本发明一个实施例的三维人体模型的启发式编辑方法的流程图； 图2为根据本发明一个实施例的三维人体模型的启发式编辑装置的结构示意图。