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龙图腾网获悉杭州像衍科技有限公司申请的专利基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116071494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211666157.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法是由鲍虎军;张举勇;张丁芸;郭玉东设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法，该方法提出一种可语义解耦编辑的高保真参数化人脸模型，同时引入新的身份、表情表示及语义分割网络。该方法借助隐式神经表示，可以对人脸细节、困难表情和大角度相机位姿进行高保真重建和合成，从而使得生成的人脸图片拥有很好的真实感和清晰度。

本发明授权基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经函数的高保真三维人脸重建与生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，根据人脸单目视频数据集和单张人脸数据集构建训练集，对训练集中的训练数据进行预处理； S2，对训练集中任意人脸图片，将其输入可语义编辑的参数化人脸模型中，生成对应的渲染RGB图像和渲染语义分割图； 所述参数化人脸模型由RGB网络和语义网络组成；所述RGB网络和语义网络均包括体渲染模块和上采样模块； 所述体渲染模块中，给定带有关键点标注的单张人脸图片或单目视频序列，沿着相机光线采样，对采样点进行位置编码，将采样点位置编码以及输入人脸语义隐码作为基于多层感知器的隐式神经函数的输入，输出密度值及一个高维特征，借助体渲染生成特征图；所述语义隐码包括身份隐码、表情隐码、纹理隐码和光照隐码； 所述RGB网络的上采样模块Θ中，将特征图作为上采样模块Θ的输入，同时将语义隐码输入基于多层感知器的映射网络，将映射网络的输出作为风格隐码输入上采样模块Θ的每一层子网络，输出RGB图像； 所述语义网络的上采样模块Ψ中，将特征图输入基于HeadNeRF的2D神经渲染模块得到的上采样模块Ψ，输出语义分割图； S3，利用训练集训练参数化人脸模型，所述参数化人脸模型的模型参数和语义隐码均参与优化； 所述参数化人脸模型的训练过程中，先用Ψ代替Θ，并且用训练集中随机选取地部分人脸图片来预训练替换后的参数化人脸模型，接着，将RGB网络中的Ψ替换为Θ； 将正式的训练分为三个阶段，在第一阶段，将随机的傅里叶特征输入Θ，同时，用均方误差来约束和之间的分布差异，其中，是RGB网络的体渲染模块生成的特征图，是正确的上采样模块Θ的输入分布；在第二阶段，用替换并且将前者输入Θ中；在训练的前两阶段，固定预训练的Θ的模型参数，避免其被训练中相对大的噪声干扰，在第三阶段，让上采样模块Θ的模型参数开始自由变化，使得参数化人脸模型能够有效学习人脸的细节和困难表情； S4，利用训练好的参数化人脸模型对测试图片进行新视角合成、可解耦语义编辑、表情迁移应用。

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