本发明涉及计算机视觉领域，更具体地，涉及一种头发模型生成方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、三维可变形模型（3dmm，three-dimensional morphable models）作为一种广泛应用于计算机视觉人脸重建领域的核心技术，能够通过输入的人脸图像快速生成与之高度相似的3d数字人像。三维可变形模型采用预设的平均头部形状框架与一组形状基来适应性地表示头部形状特征，通过调节形状基精准实现表现不同形状的头部特征。然而，由于现有3dmm体系仅聚焦于面部及头部区域的几何建模，并未纳入头发这一关键视觉要素，这使得基于3dmm技术生成的3d数字人像往往呈现无发状态。为了提升真实感，实际应用中需单独构建头发模型。目前主流方案是直接依据输入图像中的头发分布进行三维重构，但此方法存在显著缺陷：既受限于原始图像质量导致生成的头发模型精度不足，又因缺乏标准化拓扑结构而难以适配后续与头部模型的绑定需求，同时整个生成过程耗时较长，且这种完全依赖输入图像数据的被动式建模方式严重制约了发型设计的灵活性，无法满足个性化调整发型的需求。
技术实现思路
1、本发明提供一种头发模型生成方法、系统、电子设备及存储介质，用于生成高质量、匹配度高、灵活度高的头发模型，提高头发模型的生成效率。
2、根据本技术的第一方面，提供了一种头发模型生成方法，所述方法包括：
3、获取标准头部模型的头部形状基；
4、获取标准头发模型；
5、根据所述头部形状基和所述标准头发模型获取所述标准头发模型的头发形状基；
6、获取目标头部模型的形状系数，所述形状系数是根据目标脸部图像获取得到，所述目标头部模型是根据所述标准头部模型、所述头部形状基和所述形状系数得到；
7、根据所述头发形状基和所述形状系数获取对应的目标头发模型。
8、可理解的是，以标准头部模型为基准提取头部形状基，并根据标准头部模型和标准头发模型解析出标准头发模型的头发形状基，形成可复用的形变模板；随后基于目标脸部图像提取形状系数，驱动标准头部模型向目标头部模型形变，并同步将预定义的头发形状基与形状系数结合，快速生成与目标头部模型高度贴合的目标头发模型，既保证了头发与头部曲面的精准对齐，又依托参数化计算大幅提升了生成效率，具备优异的泛化能力和用户交互体验。
9、可选地，所述根据所述头部形状基和所述标准头发模型获取所述标准头发模型的头发形状基，包括：
10、获取所述标准头发模型中的头发顶点；
11、根据所述头发顶点的位置信息，并获取所述头发顶点在所述标准头部模型中的最近邻三角面片；
12、根据标准头部模型的头部形状基和所述最近邻三角面片，获取所述头发顶点的运动量参数；
13、根据所述头发顶点的运动量参数获取所述头发顶点的头发形状基；
14、根据所述头发顶点的头发形状基获取所述标准头发模型的头发形状基。
15、可理解的是，根据头发顶点的位置信息，定位头发顶点所属的最近邻三角面片，继而基于头部形状基与最近邻三角面片的空间关系计算每个头发顶点的运动量参数，以此推导出头发顶点的头发形状基，最终聚合形成一个完整的头发形状基，能够通过建立头发顶点与标准头部模型的曲面局部特征的数学映射关系，使标准头发模型能随标准头部模型的形态变化产生符合规律的自然形变，既保证了头发与头皮的无缝贴合，又保留了发型的整体造型特征，为后续基于不同目标头部模型快速生成高保真的目标头发模型奠定了高效的数据基础。
16、可选地，所述根据标准头部模型的头部形状基和所述最近邻三角面片，获取所述头发顶点的运动量参数，包括：
17、获取所述最近邻三角面片对应的三个头部顶点；
18、根据所述标准头部模型的头部形状基，获取每个所述头部顶点的头部形状基；
19、根据每个所述头部顶点的头部形状基获取对应的运动量参数；
20、将三个所述头部顶点对应的运动量参数作为所述头发顶点的运动量参数。
21、可理解的是，获取与头发顶点关联的最近邻三角面片对应的三个头部顶点，并基于标准头部模型的头部形状基，分别提取各头部顶点的头部形状基分量作为运动量参数；随后将这三个头部顶点的运动量参数整合为头发顶点的综合运动量参数；通过捕捉标准头部模型的局部曲面特征的空间分布规律，使头发顶点的运动轨迹既遵循头部整体形态约束，又能细腻响应局部曲率变化，从而保证发型整体造型完整性，显著提升了头发的物理真实感与动态表现力。
22、可选地，三个所述头部顶点对应的运动量参数通过以下公式获取，其中三个所述头部顶点与第个头发顶点对应的最近邻三角面片相对应，三个所述头部顶点定义为第一头部顶点、第二头部顶点和第三头部顶点，所述头部顶点使用三维坐标表示，所述头部顶点的头部形状基包含若干头部形状基分量：
23、
24、其中，表示为第一头部顶点第个头部形状基分量下的第一运动量参数，分别表示第一头部顶点三维坐标对应的第个头部形状基分量；表示为第二头部顶点第个头部形状基分量下的第二运动量参数，分别表示第二头部顶点三维坐标对应的第个头部形状基分量；表示为第三头部顶点第个头部形状基分量下的第三运动量参数，分别表示第三头部顶点三维坐标对应的第个头部形状基分量。
25、可理解的是，将与头发顶点关联的最近邻三角面片对应的三个头部顶点，分别以其三维坐标在各自第个头部形状基分量作为运动量参数，这种逐分量、多顶点协同的计算方式，不仅精准捕捉了标准头部模型局部曲面的几何特征，还通过头部形状基分量的线性组合机制，使头发顶点的运动轨迹能细腻响应标准头部模型形态的细微变化，既保证了头发的自然形变，又通过结构化的数学表达提升了计算效率，为后续发型动态模拟提供了兼具物理真实感与运算性能的数据基础。
26、可选地，所述根据所述头发顶点的运动量参数获取所述头发顶点的头发形状基，包括：
27、获取所述最近邻三角面片对应的三个头部顶点；
28、将所述头发顶点映射到所述最近邻三角面片中，并基于所述头发顶点的位置信息和三个所述头部顶点的位置信息，计算三个所述头部顶点对应的顶点权重；
29、根据所述运动量参数和所述对应的顶点权重获取所述头发顶点的头发形状基。
30、可理解的是，针对每个头发顶点对应的最近邻三角面片，选取三个头部顶点作为参考点，并为各头发顶点计算顶点权重，随后将已计算的头发顶点运动量参数和顶点权重进行加权融合，生成兼具局部适应性与全局协调性的头发形状基，使标准头发模型既能精准响应标准头部模型表面的曲率变化，又能通过权重调节实现发型的自然过渡，有效解决了传统方法中单一顶点驱动导致的生硬形变问题，显著提升了后续标准头发模型与标准头部模型的贴合度及视觉真实感。
31、可选地，所述头发顶点的头发形状基包含若干头发形状基分量；
32、所述根据所述运动量参数和所述对应的顶点权重获取所述头发顶点的头发形状基，包括：
33、第个头发顶点的第个头发形状基分量通过以下公式获取，其中从所述第个头发顶点对应的最近三角面片中获取得到三个头部顶点，包括第一头部顶点、第二头部顶点和第三头部顶点：
34、
35、其中，表示为第一头部顶点对应的顶点权重，表示为第二头部顶点对应的顶点权重，表示为第三头部顶点对应的顶点权重，表示为第一头部顶点第个头部形状基分量下的第一运动量参数，表示为第二头部顶点第个头部形状基分量下的第二运动量参数，表示为第三头部顶点第个头部形状基分量下的第三运动量参数；
36、根据所述第个头发顶点的所有头发形状基分量，获取所述第个头发顶点的头发形状基。
37、可理解的是，将每个头发顶点对应的最近邻三角面片的三个头部顶点的运动量参数，按预设顶点权重进行加权融合，生成第个头发顶点的第个头发形状基分量，这种多源数据协同与权重调节的设计，使标准头发模型既能精准响应头部表面的局部曲率变化，又能通过头发形状基分量的组合实现发型的自然过渡，有效解决了传统单点驱动导致的形变僵硬问题，显著提升了发型与目标头部模型的贴合度、动态适应性及视觉真实感，为高质量三维角色建模提供了高效的技术支撑。
38、可选地，所述方法还包括：
39、获取所述目标头发模型的头发顶点，并基于所述头发顶点和顶点连接关系获取对应的邻域点位置集合，其中所述顶点连接关系是基于所述标准头发模型获取得到；
40、根据所述头发顶点和所述邻域点位置集合获取对应的平滑顶点；其中，所述平滑顶点通过以下公式获取：
41、
42、其中，表示为第个头发顶点对应的平滑顶点，表示为第个头发顶点对应的邻域点位置集合，表示为邻域点位置集合中的第个头发顶点；
43、将所述头发顶点移动到对应的所述平滑顶点，得到完成平滑处理的目标头发模型；
44、根据所述完成平滑处理的目标头发模型获取新的头发形状基，将所述新的头部形状基更新所述目标头发模型的头部形状基。
45、可理解的是，针对每个头发顶点，基于标准头发模型的顶点连接关系构建邻域点位置集合，并计算平滑顶点，使头发顶点向平滑顶点迁移，有效消除标准头发模型的网格畸变与局部噪声；随后基于平滑后的头发顶点得到平滑后的目标头发模型，并更新新的头发形状基，形成更具全局一致性的形变基准，不仅提升了标准头发模型和目标头发模型的表面光滑度与视觉自然度，还通过动态更新的头发形状基增强了标准头发模型对不同头部形态的适应能力。
46、根据本技术的第二方面，提供了一种头发模型生成系统，所述系统包括：
47、头部形状基获取模块，用于获取标准头部模型的头部形状基；
48、标准头发模型获取模块，用于获取标准头发模型；
49、头发形状基获取模块，用于根据所述头部形状基和所述标准头发模型获取所述标准头发模型的头发形状基；
50、形状系数获取模块，用于获取目标头部模型的形状系数，所述形状系数是根据目标脸部图像获取得到，所述目标头部模型是根据所述标准头部模型、所述头部形状基和所述形状系数得到；
51、目标头发模型获取模块，用于根据所述头发形状基和所述形状系数获取对应的目标头发模型。
52、根据本技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
53、存储器，用于存储一个或多个计算机程序；
54、处理器，当所述一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，实现上述第一方面所述的一种头发模型生成方法。
55、根据本技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面所述的一种头发模型生成方法。
56、基于上述任意一个方面，本技术实施例提供的一种头发模型生成方法、系统、电子设备及存储介质，获取标准头部模型的头部形状基；获取标准头发模型；根据所述头部形状基和所述标准头发模型获取所述标准头发模型的头发形状基；获取目标头部模型的形状系数，所述形状系数是根据目标脸部图像获取得到，所述目标头部模型是根据所述标准头部模型、所述头部形状基和所述形状系数得到；根据所述头发形状基和所述形状系数获取对应的目标头发模型。所述方法能够达到以下益处：
57、目标头发模型与目标头部模型精准对齐，契合度高：每个头发顶点的头发形状基由在标准头部模型对应最近邻三角面片的三个头部顶点的头部形状基加权合成的，这种逐顶点、多分量的精细调控机制，使目标头发模型能够紧密贴合目标头部模型的轮廓。同时，基于标准头发模型与标准头部模型的高质量绑定基础，进一步强化了整体结构的协调性，避免了传统方法中常见的穿透或悬浮问题，最终生成的目标头发模型与目标头部模型在几何形态上高度一致。
58、提高生成目标头发模型效率：在本技术中，能够基于头部形状基和标准头发模型获取到对应的头发形状基，而在实际生成过程中，仅需提取目标头部模型的形状系数，即可通过算法快速推导出目标头发模型，无需从头构建复杂网格；同时本技术能够实现模块化设计，从头部形状基提取到目标头发模型输出形成高效明确步骤，结合向量化运算潜力，显著缩短单次生成目标头发模型的时间，从而提高生成目标头发模型的效率。
59、灵活变换目标头发模型中的发型，提高泛化能力和用户体验感：本技术能够支持用户自由切换任意标准头发模型，并通过对应的形状系数实现跨目标头部模型的个体适配。由于头发形状基已预先封装了发型的核心特征，用户仅需修改标准头发模型对应的形状系数即可快速生成符合自身目标头部头型的新发型，且能够自动完成发型的平滑过渡，实现同一发型适配不同脸型、头型的用户需求，用户能享受头发模型高质量的渲染效果，显著提升了交互灵活性与满意度。