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公开(公告)号：CN116580172A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310572367.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于工业视觉需求的基于扩散模型的三维形状生成方法，本方法采用种子点表示三维形状，在种子点空间训练扩散模型，实现高质量的三维形状生成。以三维空间中格点和三维形状表面点为种子点，使得种子点能直接反映三维形状的表面信息；同时对查询点采用交叉注意力和距离相结合的特征融合机制获得查询点特征利用SDF解码器IM‑Net进行预测查询点SDF，经过训练获得三维形状地种子点表示和SDF解码器IM‑Net。本发明使用扩散模型学习种子点的数据分布。最终实现从随机采样的噪声生成出合理的种子点，并利用SDF解码器IM‑Net和移动立方体算法生成高质量的三维形状。
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公开(公告)号：CN110322530A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910540110.X
申请日：2019-06-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 深度学习(Deep Learning)技术近年来在图像处理领域有不错的成果，其中一些优秀的图像着色方法虽然达到了逼真的效果，但仍有提升空间，并且在使用体验上有一定的提升空间。本发明提出一种基于深度残差网络的可交互图像着色；其针对灰度图着色。主要过程为：首先基于卷积神经网络(Convolution Neural Network，CNN)，设计了一个可同时输入颜色主题和彩色点两种着色输入，并最终输出相关灰度图像的ab通道的网络模型，通过在网络中输入灰度图的L通道梯度图来优化图像边缘部分着色效果，并为该模型设计了合适的损失函数来实现同时或者单独使用两种着色方法进行着色，同时得到自然真实的着色效果。同时本发明通过学习残差思想，在着色网络后添加残差神经网络(Residual Neural Network，RNN)来学习CNN网络输出ab通道的残差图像对结果进行修正，从而进一步提高着色效果。
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公开(公告)号：CN119808576A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411962244.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G06T11/20 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06F16/532 , G06F16/9032 , G06F111/16
Abstract: 本发明涉及设计用辅助工具相关技术领域，公开了一种辅助设计师灵感过程的方法、系统、设备及介质，包括：S1:任务描述与关键词生成阶段,接收设计师输入的设计任务描述，通过自然语言处理技术提取设计任务的关键词、设计目标和情感需求；S2:灵感生成与搜索阶段,根据提取的关键词，利用生成式AI工具生成相关设计素材，并通过AI搜索引擎在设计图库和平台中进行智能搜索，自动提取与设计任务相关的灵感素材；利用不同模型优势协同增效：工作流中集成的大语言模型、Midjourney生成模型和CLIP模型各自发挥独特优势，并相互协同，提升了整个工作流的效率和准确性，确保在每个环节都能为设计师提供最有价值的信息和资源。
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公开(公告)号：CN119475470A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411547574.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/12 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T11/00
Abstract: 本公开提供了一种两阶段的产品设计生成方法、系统、设备及介质，两阶段的产品设计生成方法包括在第一阶段，微调Uni‑ControlNet进行初始产品设计生成。在产品概念设计阶段，设计师通过多条件输入生成初始的产品设计输出。Uni‑ControlNet的微调允许设计师灵活地组合各种设计条件，快速生成符合初步需求的产品设计图。在初始产品设计生成后，第二阶段进一步利用U‑VAP框架进行精细化属性定制。通过引入用户友好型方法生成多模态提示和SuDE技术中类别一致性损失对U‑VAP中Stable Diffusion的微调，生成高质量、合理性较高且符合用户个性化需求的产品设计图。
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公开(公告)号：CN110298916B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910540040.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 深度学习(Deep Learning)技术近年来在图形学及其三维人体重建(3D Human Reconstruction)领域有不错的成果，其中一些优秀的三维人体重建方法取得了很好的效果，但在精度和速度方面，仍有提升空间。本发明针对深度图进行三维人体重建，首先构建大规模的合成人体深度数据集；然后利用合成数据进行监督学习，其中选择了三维信息和二维信息作为监督条件约束人体参数的求解；最后通过迁移学习(Transfer Learning)的阈领域迁移，设计训练策略来使得网络对真实数据有更好的预测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112102336A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010970782.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 近来，深度神经网络被广泛应用于全自动图像分割技术，其结果大多让人满意。但由于全自动图像分割没有用户输入，其适用性降低，且不能通过用户交互来智能地纠正自动分割中可能出现的错误。因此，我们提出一种基于用户交互的图像语义分割方法，该方法允许用户可以实时的观察到每次分割的结果，并通过用户输入来调整每次分割的结果，进而提高分割的准确性，最终达到最好的分割效果。我们主要的研究内容包括：构建合适的用户交互式输入数据集(模拟用户输入用于训练模型)、语义分割模型设计以及损失函数的设计。我们通过实验证明该方法只需要少量的用户输入就可以得到准确性高且令人满意的分割结果。
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公开(公告)号：CN110298916A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910540040.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 深度学习(Deep Learning)技术近年来在图形学及其三维人体重建(3D Human Reconstruction)领域有不错的成果，其中一些优秀的三维人体重建方法取得了很好的效果，但在精度和速度方面，仍有提升空间。本发明针对深度图进行三维人体重建，首先构建大规模的合成人体深度数据集；然后利用合成数据进行监督学习，其中选择了三维信息和二维信息作为监督条件约束人体参数的求解；最后通过迁移学习(Transfer Learning)的阈领域迁移，设计训练策略来使得网络对真实数据有更好的预测能力。
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公开(公告)号：CN119420888A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411536470.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 湖南大学
IPC: H04N9/74 , H04N9/68 , G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供了一种交互式视频着色方法、系统、设备及介质，交互式视频着色方法通过对图像着色网络在重建色彩通道前的特征图进行调整以达到提高视频着色质量的目的，着色过程中不对图像着色网络的结构进行任何更改，仅对一层特征图做出相应的调整。使用记忆单元和修正单元分别记录历史着色帧的语义及色彩信息并利用最新一帧的着色结果对当前帧的中间结构进行修改，从而显著提高输出视频的视觉质量。
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公开(公告)号：CN119418385A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411566529.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种类人实体的恐怖谷效应评估方法、系统、设备及介质，类人实体的恐怖谷效应评估方法通过构建面部数据集和基于中介效应模型的神经网络，有效提升了对类人实体亲和力和拟人度的评估准确性，从而优化了类人实体的设计。这一技术效果能够减轻恐怖谷效应对用户情感体验的负面影响，增强类人实体的接受度和普及率。
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公开(公告)号：CN114049435B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111314592.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种基于Transformer模型的三维人体重建方法及系统，该方法步骤包括：S01.输入人体图像进行特征提取，得到图像特征；S02.对提取到的图像特征进行上采样得到采样后特征，输入至由多个残差块叠加构成的网络，提取得到关键点的局部特征；以及为网格中每个顶点生成局部特征；S03.对提取的图像特征进行全局特征提取；S04.使用图像特征预测参数化人体模型，得到人体网格以及对应的关键点位置；S05.将局部特征、全局特征与人体网格、关键点位置进行拼接，输入至Transformer模型中，以预测最终的网格顶点以及关键点位置。本发明具有实现方法简单、重建效率以及精度高等优点。
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