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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于高斯面元的单视图人体三维重建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：CN119991937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411982759.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于高斯面元的单视图人体三维重建方法是由蒋家琛;邱国平设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯面元的单视图人体三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于高斯面元的单视图人体三维重建方法，包括：从多个人体数据集采集图像数据，根据各图像数据对应的数据特性采用针对性的预处理策略进行预处理，得到处理后的人体数据集；构建人体3D高斯属性预测模型，所述人体3D高斯属性预测模型包括：分层特征提取模块、特征融合网络以及3D高斯函数解码器；基于所述处理后的人体数据集对所述人体3D高斯属性预测模型进行训练，得到训练后的人体3D高斯属性预测模型；基于所述训练后的人体3D高斯属性预测模型对输入的人体图片进行三维重建，输出重建的人体三维图像。本发明极大降低了虚拟数字人制作的成本，提高了构建动态人体模型的效率和准确率。

本发明授权基于高斯面元的单视图人体三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯面元的单视图人体三维重建方法，其特征在于，包括： 从多个人体数据集采集图像数据，根据各图像数据对应的数据特性采用针对性的预处理策略进行预处理，得到处理后的人体数据集； 构建人体3D高斯属性预测模型，所述人体3D高斯属性预测模型包括：分层特征提取模块、特征融合网络以及3D高斯函数解码器； 基于所述处理后的人体数据集对所述人体3D高斯属性预测模型进行训练，得到训练后的人体3D高斯属性预测模型； 基于所述训练后的人体3D高斯属性预测模型对输入的人体图片进行三维重建，输出重建的人体三维图像； 所述基于所述训练后的人体3D高斯属性预测模型对输入的人体图片进行三维重建，包括： 将所述输入的人体图像通过神经网络压缩为潜在特征，通过三平面法进行全局编码； 将显式人类模型的顶点投影到所述输入的人体图片的二维特征图中，提取每点特征，并在体素化后进行稀疏三维卷积处理； 将点云对应颜色进行编码，与处理后的特征拼接，增强局部特征，并利用几何感知编码将点云特征投影，输入到tansformer进行解码得到高斯面元； 基于预测的高斯面元生成图像、深度图以及法向图； 以生成的深度图及法向图为输入，使用筛选泊松重建算法，基于所述生成的深度图构建点云模型，通过求解泊松方程拟合函数梯度到输入法向场，实现从离散点云到连续表面表示的转换，重建出人体网格； 所述利用几何感知编码将点云特征投影，结合多类特征解码得到高斯面元，包括： 基于三平面特征表示方法进行特征查询，将点云中的给定位置投影到各平面上，并利用三线性插值函数从对应平面获取插值特征，将所有插值特征按顺序拼接得到最终特征； 将所述点云中的给定位置和所述最终特征输入MLP神经网络，解码得到3D高斯属性；其中，所述3D高斯属性包括：位置偏移量、不透明度、各向异性协方差以及球谐系数； 根据所述3D高斯属性从3D高斯点构建得到所述高斯面元。

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