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龙图腾网获悉小哆智能科技(北京)有限公司申请的专利基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法和系统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：CN121600139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610120861.6，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法和系统是由张俊昌;袁海杰设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法和系统，涉及计算机视觉和数字人技术领域，其中，该方法包括：在虚拟现实环境中非接触采集多角度表情图像及红外光反射信号，将其转换为纹理与深度电信号并进行预处理，得到净化表情数据；进而通过自动编码器分离身份特征与含噪表情特征，经解码重建获得纯净细粒度表情特征；再基于一致性注意力机制，依据眼部、嘴部区域权重分布生成增强局部表情特征，将其与身份特征融合为身份一致的表情驱动特征；最终驱动三维人脸模型生成兼具身份一致性与表情细节的数字人头像。本申请提升了虚拟现实中表情交互的真实感与身份稳定性。

本发明授权基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于一致性身份识别的细粒度面部表情数字人头像生成方法，其特征在于，包括： 获取在虚拟现实环境中通过非接触方式采集的真实人的多角度表情图像数据和红外光反射信号； 基于所述多角度表情图像数据和所述红外光反射信号，生成净化后的表情数据； 将所述净化后的表情数据输入至自动编码器网络，通过所述自动编码器网络的编码阶段，分离出表征静态身份的身份特征向量和包含环境噪声的初始表情特征向量，并通过所述自动编码器网络的解码阶段，对所述初始表情特征向量进行重建，以剥离所述环境噪声并得到纯净的细粒度表情特征向量； 利用基于一致性注意力机制的特征融合网络，基于所述纯净的细粒度表情特征向量在眼部区域和嘴部区域的权重分布，生成增强的局部表情特征，并将所述增强的局部表情特征与所述身份特征向量进行融合，生成身份一致的表情驱动特征； 根据所述身份一致的表情驱动特征，驱动三维人脸模型生成保持身份一致性的细粒度表情数字人头像； 所述利用基于一致性注意力机制的特征融合网络，基于所述纯净的细粒度表情特征向量在眼部区域和嘴部区域的权重分布，生成增强的局部表情特征，并将所述增强的局部表情特征与所述身份特征向量进行融合，生成身份一致的表情驱动特征，包括： 将所述纯净的细粒度表情特征向量输入至基于一致性注意力机制的特征融合网络，通过所述特征融合网络的区域分割模块，将所述纯净的细粒度表情特征向量划分为眼部区域特征块和嘴部区域特征块； 通过所述特征融合网络的一致性检测模块，分别对所述眼部区域特征块和所述嘴部区域特征块进行身份一致性分析，获得各区域特征块的身份一致性参数； 通过所述特征融合网络的权重计算模块，基于所述身份一致性参数，生成眼部区域权重图和嘴部区域权重图； 通过所述特征融合网络的特征增强模块，根据所述眼部区域权重图和所述嘴部区域权重图，对相应的区域特征块进行加权处理，获得增强的眼部区域特征和增强的嘴部区域特征； 通过所述特征融合网络的特征拼接模块，将所述增强的眼部区域特征和所述增强的嘴部区域特征进行空间拼接，形成增强的局部表情特征，并将所述增强的局部表情特征与所述身份特征向量进行通道维度拼接，获得拼接后的融合特征； 通过所述特征融合网络的多层全连接网络模块，将所述拼接后的融合特征进行特征压缩和整合，生成身份一致的表情驱动特征； 所述根据所述身份一致的表情驱动特征，驱动三维人脸模型生成保持身份一致性的细粒度表情数字人头像，包括： 将所述身份一致的表情驱动特征解析为包含区域形变参数和纹理变化参数的表情控制参数组； 将所述区域形变参数映射到所述三维人脸模型的对应网格顶点，计算顶点位移向量； 根据所述顶点位移向量，对所述三维人脸模型进行实时形变处理，获得形变后的三维人脸模型； 将所述纹理变化参数应用于形变后的三维人脸模型的表面着色器，以调整所述形变后的三维人脸模型的局部纹理特征； 对调整后的三维人脸模型进行细节增强处理，并基于细节增强后的三维人脸模型，生成细粒度表情数字人头像。

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