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龍圖騰網獲悉北京陌陌信息技術有限公司申請的專利一種人體模型圖像的融合處理方法、設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114693570B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011609643.8，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種人體模型圖像的融合處理方法、設備和存儲介質是由吳圣杰;楊超杰;周潤楠;張勝凱;鄭天祥;焦年紅設計研發完成，并于2020-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種人體模型圖像的融合處理方法、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種人體模型圖像的融合處理方法，包括：制作基礎人臺；獲取三維服裝模型；將三維服裝模型貼合到基礎人臺；根據目標人體二維圖像獲取人體模型的二級信息；回歸預測獲取目標人體模型的姿態和體型參數；獲得目標姿態和目標體型；驅動人體模型從初始姿態向目標姿態移動；獲得完成換裝的目標人體模型；把圖片頭像與目標人體模型圖像進行融合；對人體裸露部分的膚色進行還原；得到換衣后的2D圖片。本發明利用插幀生成動畫序列，使得整個擬合和驅動過程效果更好，并對模型生成后的圖像效果進行了優化，使得成片效果提升。

本發明授權一種人體模型圖像的融合處理方法、設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種人體模型圖像的融合處理方法，所述方法包括： 1制作具有多個獨立控制的形體基參數和多個骨骼參數的三維基礎人臺，所述三維基礎人臺基于數學模型構建，每個形體基分別由基參數單獨控制變化，所述骨骼參數單獨進行調整； 2獲取三維服裝模型； 3將三維服裝模型貼合到初始姿態的三維基礎人臺模型； 4使用第一神經網絡模型根據目標人體二維圖像，提取包括二維人體輪廓、語義分割圖、骨骼點和身體關鍵點在內的二級信息； 5將所述二級信息輸入經過深度學習的第二神經網絡模型中，由第二神經網絡模型回歸預測獲取三維人體姿態和體型參數，所述三維人體姿態和體型參數與三維基礎人臺的骨骼和若干個基參數相對應； 6將獲得的若干基參數和骨骼參數輸入基礎人臺模型中進行擬合，獲得目標姿態和目標體型； 7采用逐幀插幀方式驅動所述人體模型的骨骼從初始姿態逐幀變換為所述目標姿態，同時驅動服裝模型逐幀隨人體模型移動到目標姿態，服裝模型布料解算過程與人體模型網格移動過程同步進行，在所有骨骼完成每一幀的運動后進行布料的物理模擬計算； 8獲得與目標人體二維圖像的姿態相同且完成三維服裝模型換裝的三維目標人體模型； 9把人體模型輸出的二維圖片頭像與目標人體圖像進行融合，處理肢體沒有完全對準和對齊的部位； 所述融合過程包括：1對目標人體二維圖像進行人像摳圖處理，但保留頭部圖像；2完成換裝的三維人體模型，經處理后輸出為與所述二維人體圖像大小一致的沒有任何背景并且去除頭部圖像的二維圖像；3將人體模型輸出的二維圖像疊加在目標二維人體圖像上，檢查目標人體的頭部圖像是否與人體模型輸出二維圖像的頸部吻合一致；4如不一致，采用像素融合的方式進行接合部位的拼接處理；人體模型輸出二維圖像肢體其他裸露部位，根據原始二維圖像中相近部位裸露皮膚的膚色進行融合調整；對摳圖后導致疊加圖像包含像素缺失部分，根據缺失部分周圍一定區域內的背景像素顏色予以填充； 10對人體裸露部分的膚色進行還原； 11得到目標人體頭像和四肢，目標圖像背景，以及穿在目標人體模型的衣服三部分組成的一張換衣后的2D圖片。

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