南京理工大学杨海杰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成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：CN120510259B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511004068.1，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成方法是由杨海杰;钱建军;李俊;杨健设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成方法，包括：首先，利用3D高斯混合形状构建特定身份的中立情感空间，并与情感、人脸网格和音频驱动的形变进行同步；然后，将3D高斯属性编码成共享的隐式特征表示，并与音频特征、网格位移编码特征、情感和强度编码进行融合；接着，将这些特征输入到空间‑音频‑情感注意力模块中，用于预测每个高斯属性的偏移量，最后通过高斯溅射渲染得到虚拟形象。通过上述步骤，本发明实现了不同音频、不同情感以及不同强度的虚拟人物头像实时生成。
本发明授权基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音频驱动和混合形状的视频情感虚拟形象实时生成方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取数据，获取一段人像说话视频、人脸基本模型、表情混合形状集合； （2）每个表情混合形状由位置、不透明度、旋转、缩放属性表示；利用3D高斯溅射技术拟合视频每一帧对应的表情参数来进行训练，训练之后得到人脸中立情绪高斯模型； （3）利用A2ET模型根据输入的源人脸图像、音频、情绪标签来获取准确的情绪表情参数； （4）利用LBS函数将步骤（3）获取的表情参数转换为对应的情绪人脸网格； （5）将情绪人脸网格、情绪类别、音频和情绪强度输入空间-音频-情感注意力模块中，用于预测每个高斯属性的偏移量； （6）将步骤（5）得到的偏移量与步骤（2）人脸中立情绪高斯模型进行相加得到指定情绪、音频、情绪强度的高斯属性，再次利用3D高斯溅射技术渲染得到虚拟情绪人像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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