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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113947525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111415623.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法是由高成英;黄悦设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法，包括步骤如下：S1：获取BVH格式的动作数据并进行预处理，将预处理后的动作数据作为训练样本；所述的动作数据包括内容动作、风格动作；S2：构建动作风格迁移模型，所述的动作风格迁移模型包括用于编码动作隐藏特征的投影流网络、用于隐藏特征风格迁移的自适应实例归一化层；S3：采用训练样本训练动作风格迁移模型，在每一轮训练中利用损失函数对动作风格迁移模型参数进行调整；S4：将待迁移的动作数据输入训练好的动作风格迁移模型，实现进行任意两个动作的风格迁移。本发明能在降低训练数据要求的情况下，保留内容的完整性，并且不降低风格迁移的效果。

本发明授权一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆流网络的无监督动作风格迁移方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下： S1：获取BVH格式的动作数据并进行预处理，将预处理后的动作数据作为训练样本；所述的动作数据包括内容动作、风格动作； S2：构建动作风格迁移模型，所述的动作风格迁移模型包括用于编码动作隐藏特征的投影流网络、用于隐藏特征风格迁移的自适应实例归一化层； 所述的动作风格迁移模型对输入的动作数据进行处理如下： D1：将内容动作、风格动作输入到投影流网络中，通过前向传播过程分别得到内容动作、风格动作对应的第一隐藏特征； D2：分别将内容动作、风格动作对应的第一隐藏特征输入自适应实例归一化层，将风格动作的第一隐藏特征映射为两个仿射参数，并以此对内容动作的第一隐藏特征进行自适应实例归一化，最终输出风格化动作的第二隐藏特征； D3：将风格化动作的第二隐藏特征输入到投影流网络并进行反向传播，从而重构出最终风格迁移后的动作； S3：采用训练样本训练动作风格迁移模型，在每一轮训练中利用损失函数对动作风格迁移模型参数进行调整； S4：将待迁移的动作数据输入训练好的动作风格迁移模型，实现进行任意两个动作的风格迁移。

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