使用一個或更多個神經網絡的運動生成的制作方法
至少一個實施例涉及用于執行和促進人工智能的處理資源。例如，至少一個實施例涉及用于根據本文所述的各種新技術訓練神經網絡的處理器或計算系統。
背景技術：
1、在生成圖像數據時，將來自多個圖像的方面組合起來通常是有益的。這可以包括，例如，通過利用一個或更多個包括姿勢或運動的表示的參考圖像來對處于不同姿勢或運動中的人或對象進行建模。不幸的是，許多方法需要針對個人的模型，而針對個人的模型無法推廣，或者需要難以訓練或無法保留精細細節的模型。
技術實現思路
技術特征：
1.一種處理器，包括：
2.根據權利要求1所述的處理器，其中所述一個或更多個電路根據所述一個或更多個對象的一個或更多個參考圖像確定所述紋理信息。
3.根據權利要求1所述的處理器，其中所述一個或更多個電路還用于使用所述模型和處于一姿勢的一個或更多個第二對象的一個或更多個姿勢圖像來確定所述一個或更多個對象的所述姿勢，其中，所述一個或更多個對象的所述一個或更多個圖像包括處于所述一個或更多個第二對象的所述姿勢的所述一個或更多個對象的表示。
4.根據權利要求3所述的處理器，其中所述一個或更多個電路還用于將所述姿勢數據和所述紋理數據連結起來作為所述一個或更多個神經網絡的輸入，以生成所述一個或更多個圖像。
5.根據權利要求3所述的處理器，其中所述一個或更多個對象包括一個或更多個人，并且其中所述模型是用于根據所述一個或更多個姿勢圖像對所述姿勢進行建模的跨個人模型。
6.根據權利要求1所述的處理器，其中所述一個或更多個神經網絡生成顏色數據和頂點偏移數據以用于生成所述一個或更多個圖像。
7.一種系統，包括：
8.根據權利要求7所述的系統，其中所述一個或更多個處理器根據所述一個或更多個對象的一個或更多個參考圖像確定所述紋理信息。
9.根據權利要求7所述的系統，其中所述一個或更多個處理器進一步使用所述模型和處于一姿勢的一個或更多個第二對象的一個或更多個姿勢圖像來確定所述一個或更多個對象的所述姿勢，其中，所述一個或更多個對象的所述一個或更多個圖像包括處于所述一個或更多個第二對象的所述姿勢的所述一個或更多個對象的表示。
10.根據權利要求9所述的系統，其中所述一個或更多個處理器進一步用于將所述姿勢數據和所述紋理數據連結起來作為所述一個或更多個神經網絡的輸入，以生成所述一個或更多個圖像。
11.根據權利要求9所述的系統，其中所述一個或更多個對象包括一個或更多個人，并且其中所述模型是用于根據所述一個或更多個姿勢圖像對所述姿勢進行建模的跨個人模型。
12.根據權利要求7所述的系統，其中所述一個或更多個神經網絡生成顏色數據和頂點偏移數據以用于生成所述一個或更多個圖像。
13.一種方法，包括：
14.根據權利要求13所述的方法，還包括：
15.根據權利要求13所述的方法，還包括：
16.根據權利要求15所述的方法，還包括：
17.根據權利要求15所述的方法，其中所述一個或更多個對象包括一個或更多個人，并且其中所述模型是用于根據所述一個或更多個姿勢圖像對所述姿勢進行建模的跨個人模型。
18.根據權利要求13所述的方法，其中所述一個或更多個神經網絡生成顏色數據和頂點偏移數據以用于生成所述一個或更多個圖像。
19.一種機器可讀介質，其上存儲有一組指令，該組指令當由一個或更多個處理器執行時，使得所述一個或更多個處理器至少用于：
20.根據權利要求19所述的機器可讀介質，其中所述指令當被執行時，進一步使得所述一個或更多個處理器用于：
21.根據權利要求19所述的機器可讀介質，其中所述指令當被執行時，進一步使得所述一個或更多個處理器用于：
22.根據權利要求21所述的機器可讀介質，其中所述指令當被執行時，進一步使得所述一個或更多個處理器用于：
23.根據權利要求21所述的機器可讀介質，其中所述一個或更多個對象包括一個或更多個人，并且其中所述模型是用于根據所述一個或更多個姿勢圖像對所述姿勢進行建模的跨個人模型。
24.根據權利要求19所述的機器可讀介質，其中所述一個或更多個神經網絡生成顏色數據和頂點偏移數據以用于生成所述一個或更多個圖像。
25.一種圖像生成系統，包括：
26.根據權利要求25所述的圖像生成系統，其中所述一個或更多個處理器根據所述一個或更多個對象的一個或更多個參考圖像確定所述紋理信息。
27.根據權利要求25所述的圖像生成系統，其中所述一個或更多個處理器進一步使用所述模型和處于一姿勢的一個或更多個第二對象的一個或更多個姿勢圖像來確定所述一個或更多個對象的所述姿勢，其中，所述一個或更多個對象的所述一個或更多個圖像包括處于所述一個或更多個第二對象的所述姿勢的所述一個或更多個對象的表示。
28.根據權利要求27所述的圖像生成系統，其中所述一個或更多個處理器進一步用于將所述姿勢數據和所述紋理數據連結起來作為所述一個或更多個神經網絡的輸入，以生成所述一個或更多個圖像。
29.根據權利要求27所述的圖像生成系統，其中所述一個或更多個對象包括一個或更多個人，并且其中，所述模型是用于根據所述一個或更多個姿勢圖像對所述姿勢進行建模的跨個人模型。
30.根據權利要求25所述的圖像生成系統，其中所述一個或更多個神經網絡生成顏色數據和頂點偏移數據以用于生成所述一個或更多個圖像。
技術總結
提供了用于生成一個或更多個圖像的裝置、系統和技術。使用一個或更多個神經網絡至少部分地基于一個或更多個對象的模型和紋理信息來生成一個或更多個對象的一個或更多個圖像。
技術研發人員：劉洺堉,王鼎鈞,劉希慧
受保護的技術使用者：輝達公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21
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