AI数字人唇部形态几何标注数据

AI数字人的唇部形态几何建模是实现逼真面部渲染的基础环节。不同个体的唇部形态存在显著差异——厚薄、宽窄、开合程度等几何参数的精确量化，直接决定了数字人唇部模型的真实感和个性化程度。 本数据集面向AI数字人唇部形态几何建模需求，依托大规模图像资源，通过模型算法完成标注处理获得样本。每条样本包含近似开合度（open_ratio）、嘴部宽高比（mouth_aspect_ratio）、上唇厚度（lip_thickness）、嘴部高度（mouth_height）及嘴角角度（mouth_corner_angle）等五维几何形态参数，并附带结构化语料字段（Text）。数据覆盖多种唇部形态类型，能够支撑个性化唇部几何模型的训练与验证。 本数据集可直接服务于数字人唇部形态参数化建模、个性化唇部几何生成及面部美学分析系统开发，为AI数字人、虚拟形象领域提供形态几何维度的专项训练语料。本数据集面向AI数字人唇部形态几何的参数化建模需求，构建了参数化几何建模分析框架。 几何参数提取阶段，形态建模网络对每张标准尺寸图像提取近似开合度（open_ratio）、嘴部宽高比（mouth_aspect_ratio）、上唇厚度（lip_thickness）、嘴部高度（mouth_height）和嘴角角度（mouth_corner_angle）五个几何参数，各参数写入Text字段。形态分类阶段，基于几何参数向量进行唇部形态类型聚类，识别厚唇型、薄唇型、宽唇型、窄唇型等典型形态类别。参数化建模阶段，为每类形态建立参数化几何模板，支持通过参数插值生成连续变化的唇部形态。模型训练阶段，采用3DMM预训练模型，设置训练周期为25、批大小为8、学习率为1e-4，使用PyTorch框架加载进行几何建模训练。最终生成置信度、样本质量和样本难度等评估指标。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集包含1579条AI数字人唇部形态几何标注样本，每条样本提供近似开合度、嘴部宽高比、上唇厚度等五维几何参数及结构化文本字段，覆盖多种唇部形态类型，可用于个性化唇部几何模型的训练与验证。数据通过形态建模网络提取几何参数并聚类分类，建立参数化几何模板，支持参数插值生成连续变化的唇部形态，同时提供置信度、样本质量等评估指标，服务于数字人唇部参数化建模及面部美学分析等应用。