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龙图腾网恭喜首都师范大学申请的专利物理与数据驱动结合的流体动画生成方法及装置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：CN119152094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411265161.3，技术领域涉及：G06T13/60；该发明授权物理与数据驱动结合的流体动画生成方法及装置是由姜那;翟相程;邱宇轩;李科骏;施智平设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理与数据驱动结合的流体动画生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种物理与数据驱动结合的流体动画生成方法及装置，其方法包括：步骤S1：构建透明流体运动场阶段，对双向视频序列的光流施加一致性约束，利用原始视频数据集S中的真实流体视频数据进行自监督训练，生成平均光流数据F并构建训练数据；步骤S2：动画生成模型训练阶段，将所述训练数据输入基于自注意力驱动的多尺度双流纹理特征学习网络，结合原始视频数据集S与平均光流数据F进行训练；步骤S3：流体动画生成阶段，对输入图像使用物理模型模拟得到的运动场M，指导实际的自然流体动画生成。本发明提供的方法提高了流体动画生成的物理真实性，为复杂流体现象的模拟和可视化提供了新的解决方案。

本发明授权物理与数据驱动结合的流体动画生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种物理与数据驱动结合的流体动画生成方法，其特征在于，包括：步骤S1：构建透明流体运动场阶段，基于双向序列的自监督运动光流捕捉网络，对双向视频序列的光流施加一致性约束，利用原始视频数据集S中的真实流体视频数据进行自监督训练，使用训练好的运动光流捕捉网络生成平均光流数据F并构建训练数据；步骤S2：动画生成模型训练阶段，将所述训练数据输入基于自注意力驱动的多尺度双流纹理特征学习网络，通过多尺度变形结构增强纹理特征的关联性，结合原始视频数据集S与平均光流数据F进行训练；步骤S3：流体动画生成阶段，基于流体场景感知驱动的智能物理模型选择与运动场模拟模块，对输入图像进行流体场景感知并智能选择合适的物理模型进行运动场模拟，使用物理模型模拟得到的运动场M，指导训练完成的双流纹理特征学习网络进行实际的自然流体动画生成；其中，所述步骤S1包括：步骤S11：对于原始视频数据集S中的视频序列，构建正向视频序列和逆向视频序列，其中表示所述视频数据第1,2,3,…,n帧的图像；步骤S12：将正向视频序列和逆向视频序列同时送入具有一致性约束的运动光流捕捉网络，分别估计对应的视频光流序列和，并进行一致性约束： 1其中，用于计算双向光流的每个像素点光流值的欧式距离表示像素总数，i表示像素索引，,表示基于估计的正向视频光流序列得到的像素点在和方向的光流值，表示基于估计的逆向视频光流序列得到的像素点在和方向光流值；使用自监督方式进行训练以应对原始视频数据没有优质光流的问题；步骤S13：使用训练好的运动光流捕捉网络对原始视频数据集S中的视频序列进行运动光流捕捉得到所述视频序列的估计光流序列，其中分别表示相邻两帧的光流，对估计光流序列中的光流进行平均得到所述视频序列的平均光流数据F；步骤S14：对于原始视频数据集S中的视频序列进行预处理，随机抽取一个起始帧、一个中间帧和一个结束帧，构建数据对作为双流纹理特征学习网络的训练数据，其中作为网络输入，作为约束网络生成能力的真实标签。

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