国创——基于深度条件扩散模型的零样本文本驱动虚拟人

基于深度条件扩散模型的零样本文本驱动虚拟人生成方法的具体代码实现可以分为两个主要阶段：条件人体生成和迭代纹理细化。以下是该方法的详细步骤和可能的代码实现思路：

第一阶段：条件人体生成

1. 初始化三维人体的隐式表示：
   • 使用神经网络（如Transformer或LSTM）初始化三维人体的隐式表示。可以使用预训练的模型来初始化，或者根据文本提示生成初始表示。
   • 代码示例（使用Transformer）：

 

     import torch
     import torch.nn as nn

     class Transformer(nn.Module):
         def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
             super(Transformer, self).__init__()
             self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
             self.transformer = nn.Transformer(d_model=hidden_dim, nhead=8)
             self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

         def forward(self, x):
             x = self.embedding(x)
             x = self.transformer(x, x)
             x = self.fc(x)
             return x

1. 使用基于文本提示的深度条件扩散模型生成虚拟人模型：
   • 利用扩散模型（如Denoising Diffusion Probabilistic Models）根据文本提示生成虚拟人模型。
   • 代码示例（使用Denoising Diffusion Probabilistic Models）：

     import numpy as np
     import tensorflow as tf

     def denoising_diffusion_model(prompt):
         # 假设prompt是文本提示
         # 使用扩散模型生成虚拟人模型
         model = tf.keras.Sequential([
             tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu&