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龙图腾网恭喜成都艾特能电气科技有限责任公司申请的专利一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及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：CN114049652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111304351.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统是由许轶博;潘泽文;范宏伟;李佳斌设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统，基于动作视频获得驱动图像，分别获取驱动图像和源图像，并得到对应的人体关键点坐标，根据人体关键点坐标得到变换关系作为输入，通过动作估计模型和动作生成模型输出生成图像，基于驱动图像和生成图像计算构建模型的损失函数，经迭代完成模型训练。本发明显式地将模型训练与推断过程中的人体关键点检测独立出来，增加人体姿态迁移的稳定性，同时在训练过程中增加基于目标人体的感知损失函数，提高了模型输出图像的清晰度。

本发明授权一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动作驱动的人体姿态迁移方法，其特征在于，方法包括如下：S1：获取人体动作视频数据，提取所述视频数据的图像帧得到若干连续图片，对提取的图片进行筛查得到目标图片；S2：对所述目标图片进行人体关键点检测，得到关键点坐标；S3：从所述目标图片中随机抽取两张图像分别作为源图像和驱动图像，根据得到的关键点坐标计算出所述驱动图像与所述源图像之间的变换关系；S4：将所述变换关系输入至动作估计模型中，输出对应的光流图和重绘图；S5：将所述光流图和所述重绘图输入至动作生成模型中，获得姿态迁移生成图像；所述动作生成模型为对抗生成网络，由超分辨率模型构成，超分辨率模型包括编码器E和解码器G；其中，编码器E的输入是驱动图像，输出是驱动图像的隐层特征fE，将光流图L与编码器E的输出特征拼接，再与重绘图M相乘得到解码器G的输入，最终通过解码器生成迁移后的图像Dg，公式如下：Dg＝GM⊙ES,L；姿态迁移生成图像获得的具体过程如下：将源图像输入动作生成模型中，获得源图像的隐层特征图，并与光流图拼接；将得到的拼接结果与重绘图相乘，并将相乘后输出的结果输入到所述模型的解码器中，输出所述姿态迁移生成图像；S6：基于所述驱动图像和所述姿态迁移生成图像，计算损失函数，具体过程如下：S601：通过辨别器网络模型D计算辨别器损失函数LD；S602：通过人体识别模型计算感知器损失函数LI；S603：将所述辨别器损失函数与所述感知器损失函数结合，输出最终的总体损失函数L。

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