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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型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：CN115984485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310129868.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型生成方法是由朱昊;吴萌华;黄林佳;庄义昱;陆元勋;曹汛设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型生成方法。该方法包括：基于三维人脸数据集，设计人脸描述问卷并手工标注，根据固定句式生成描述语句；将三维人脸模型拓扑一致化，利用主成分分析法建立3DMM模型，利用纹理重映射生成纹理贴图；使用人脸描述的独热编码和CLIP模型编码后的文本嵌入训练文本解析网络，输入文本，输出预测的形状和纹理独热编码；分别训练形状预测网络和纹理生成网络，以生成带纹理的三维人脸模型；优化3DMM系数和纹理贴图来使人脸模型符合抽象描述，并生成最终结果。本发明通过构建一个大规模文本‑三维人脸数据集，使用神经网络预测3DMM系数和纹理贴图，进而从自然文本中生成符合描述的三维人脸模型。

本发明授权一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然文本描述的高保真三维人脸模型生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取三维人脸模型数据集，设计人脸面部属性描述问卷并人工标注，同时基于固定句式生成三维人脸模型对应的文本描述句子，生成人脸文本描述数据集； S2，基于所述人脸文本描述数据集，利用非刚性迭代最近邻算法将所有三维人脸模型转变为拓扑一致的模型，即具有相同的顶点和面片数量的模型；将纹理重映射，生成对应于拓扑一致模型的纹理贴图；使用主成分分析法生成3DMM模型，获得对应的3DMM系数； S3，根据步骤S1标注的人脸数据构建独热编码，使用预训练的视觉语言模型生成文本嵌入向量，构建文本解析网络训练数据，训练所述文本解析网络； S4，根据步骤S3的独热编码和步骤2得到的3DMM系数、纹理贴图，训练从独热编码到3DMM系数和纹理贴图的网络，训练完成后将所述文本解析网络输出的几何独热编码和纹理独热编码分别输入形状预测网络和纹理生成网络生成对应的3DMM系数和纹理贴图； S5，通过所述视觉语言模型的损失函数和L2损失函数优化所述形状预测网络和纹理生成网络输出的形状空间和纹理空间的参数向量，使其能符合抽象文本描述，并生成最终的三维人脸模型。

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