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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利从影像学习铰接形状重建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：CN115769259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202080102368.2，技术领域涉及：G06T7/529；该发明授权从影像学习铰接形状重建是由孙德庆;杨庚山;瓦伦·贾姆帕尼;丹尼尔·弗拉希奇;常惠雯;福里斯特·H·科尔;刘策;威廉·塔费尔·弗雷曼设计研发完成，并于2020-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本从影像学习铰接形状重建在说明书摘要公布了：一种计算系统和方法可以用于从一个或多个图像渲染3D形状。具体地，本公开提供了用于从图像LASR学习铰接形状重建的通用流水线。该流水线可以重建刚性或非刚性3D形状。具体地，该流水线可以将非刚性地变形的形状自动分解成刚性骨骼附近的刚性运动。该流水线合并合成分析策略，并正向渲染轮廓、光流和彩色图像，该轮廓、光流和彩色图像可以与视频观察进行比较以调整模型的内部参数。通过反转渲染流水线并合并光流，流水线可以从由用户输入的一个或多个图像恢复3D模型的网格。

本发明授权从影像学习铰接形状重建在权利要求书中公布了：1.一种用于从影像确定3D对象形状的计算机实现的方法，所述方法包括： 由包括一个或多个计算设备的计算系统获得描绘对象的输入视频和所述对象的当前网格模型，其中所述输入视频包括多个输入图像； 由所述计算系统利用相机模型处理所述输入视频，以获得所述输入视频的相机参数和对象变形数据，其中，所述相机参数描述所述输入视频的相机姿态，并且其中，所述对象变形数据描述所述当前网格模型相对于所述输入视频中示出的所述对象的形状的一个或多个变形； 由所述计算系统基于所述相机参数、所述对象变形数据和所述当前网格模型来可微分地渲染所述对象的渲染视频，所述渲染视频包括多个渲染图像； 由所述计算系统评估损失函数，所述损失函数将所述对象的所述输入视频的一个或多个特性与所述对象的所述渲染视频的一个或多个特性进行比较，其中，评估所述损失函数包括： 确定所述输入视频的第一流； 确定所述渲染视频的第二流；以及 至少部分基于所述第一流和所述第二流的比较来评估所述损失函数；以及 由所述计算系统基于所述损失函数的梯度来修改所述相机模型和所述当前网格模型中的一者或两者的一个或多个值。

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