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龍圖騰網(wǎng)獲悉長江龍新媒體有限公司申請的專利一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411311B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510872982.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T13/20；該發(fā)明授權(quán)一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法及系統(tǒng)是由席魯江;唐陸峰;陳莉;耿恒杰;余洪;曲科籍;胡燕設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及虛擬影像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法及系統(tǒng)，包括：通過視覺傳感器，對目標(biāo)檢測進(jìn)行連續(xù)幀的圖像采集；對每一幀圖像使用基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點檢測算法，識別行為主體的二維關(guān)鍵點坐標(biāo)；將二維關(guān)鍵點坐標(biāo)映射到三維的虛擬對象上，構(gòu)建三維關(guān)鍵點坐標(biāo)；通過對二維關(guān)鍵點識別過程和映射過程的重演，將三維關(guān)鍵點坐標(biāo)賦予震動的狀態(tài)量；根據(jù)行為主體的行為驅(qū)動，對三維的虛擬對象進(jìn)行行為模仿。在關(guān)鍵點映射精度、動作連貫性、細(xì)節(jié)豐富性及整體仿真自然度等方面，均優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)，具有較高的技術(shù)推廣價值和應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種行為驅(qū)動的3D虛擬影像生成方法，其特征在于，包括： 通過視覺傳感器，對檢測目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)幀的圖像采集；對每一幀圖像使用基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點檢測算法，識別行為主體的二維關(guān)鍵點坐標(biāo)； 將二維關(guān)鍵點坐標(biāo)映射到三維的虛擬對象上，構(gòu)建三維關(guān)鍵點坐標(biāo)；通過對二維關(guān)鍵點識別過程和映射過程的重演，將三維關(guān)鍵點坐標(biāo)賦予震動的狀態(tài)量； 根據(jù)行為主體的行為驅(qū)動，對三維的虛擬對象進(jìn)行行為模仿；在行為驅(qū)動的同時，通過所述震動的狀態(tài)量，對虛擬影像的模仿行為進(jìn)行適應(yīng)； 所述震動的狀態(tài)量包括，震動的核心位置和震動的量子態(tài)位置； 所述基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點檢測算法包括，將當(dāng)前幀圖像送入預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，逐層提取圖像中的局部紋理特征、邊緣特征、結(jié)構(gòu)特征，得到中間特征圖；網(wǎng)絡(luò)在特征圖基礎(chǔ)上，針對每個關(guān)鍵點，生成一個熱力圖； 在任意關(guān)鍵點L的熱力圖中，每個坐標(biāo)位置上的值表示每個像素點為關(guān)鍵點L的概率； 對于每個熱力圖，輸出概率值最大的坐標(biāo)位置作為關(guān)鍵點位置； 所述映射過程包括，將當(dāng)前幀的二維關(guān)鍵點集合和上一幀的三維關(guān)鍵點集合，作為輸入；通過訓(xùn)練好的多層感知機網(wǎng)絡(luò)，輸出當(dāng)前幀的三維關(guān)鍵點集合； 在訓(xùn)練過程中，針對連續(xù)幀圖像中提取的關(guān)鍵點集合，在多層感知機網(wǎng)絡(luò)中引入可訓(xùn)練的注意力權(quán)重矩陣；所述注意力權(quán)重矩陣根據(jù)每兩個關(guān)鍵點之間連線在前后幀之間的角度變化特征進(jìn)行訓(xùn)練，動態(tài)調(diào)整每兩個關(guān)鍵點之間的連線，從而控制對網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果的貢獻(xiàn)； 所述對二維關(guān)鍵點識別過程和映射過程的重演包括，基于二維關(guān)鍵點檢測過程中生成的熱力圖信息，推測每個關(guān)鍵點位置的不確定性分布；遍歷所有關(guān)鍵點，在每個關(guān)鍵點的所述不確定性分布中，任取一個像素位置作為組合中的元素，構(gòu)成待定的關(guān)鍵點組合；對所述待定的關(guān)鍵點組合進(jìn)行組合篩選后，對每個篩選后的關(guān)鍵點組合，分別執(zhí)行關(guān)鍵點的映射過程； 所述不確定性分布包括，對每個關(guān)鍵點預(yù)設(shè)n×n的坐標(biāo)位置矩陣；n為奇數(shù)；將對應(yīng)關(guān)鍵點的熱力圖進(jìn)行網(wǎng)格化分割處理，將熱力圖區(qū)域劃分為若干單元格，每個單元格對應(yīng)一個n×n的坐標(biāo)位置矩陣； 每個單元格的特征值等于：單元格的所有坐標(biāo)位置上，值的平均數(shù)； 篩選所有特征值大于閾值K的單元格，將每個單元格的中間坐標(biāo)位置作為關(guān)鍵點的一種不確定性位置；使每個關(guān)鍵點的所有不確定位置共同組成關(guān)于每個關(guān)鍵點的不確定性分布； 其中，K表示每個關(guān)鍵點預(yù)設(shè)的判斷閾值； 所述組合篩選包括，利用貝葉斯算法對所述待定的關(guān)鍵點組合中，任意兩個元素進(jìn)行相對位置的分析，分析結(jié)果輸出是否合理；若所述待定的關(guān)鍵點組合中，存在兩個元素，經(jīng)過貝葉斯算法分析后，輸出結(jié)果為不合理，則剔除組合；若所述待定的關(guān)鍵點組合中，任意兩個元素，經(jīng)過貝葉斯算法分析后，輸出結(jié)果均為合理，則通過篩選； 完成對二維關(guān)鍵點識別過程和映射過程的重演后，得到m個三維的關(guān)鍵點組合；其中，任意一個三維的關(guān)鍵點組合中，所有關(guān)鍵點的三維坐標(biāo)，表示所有關(guān)鍵點震動的一個量子態(tài)位置；在一個關(guān)鍵點的量子態(tài)發(fā)生變化時，其他關(guān)鍵點根據(jù)所述三維的關(guān)鍵點組合，進(jìn)行同步變化； 所述震動的量子態(tài)位置包括，在m個三維的關(guān)鍵點組合中，對于同一關(guān)鍵點S的不同三維坐標(biāo)； 所述震動的核心位置包括，在第一次將二維關(guān)鍵點坐標(biāo)映射到三維的虛擬對象時，每個關(guān)鍵點的三維坐標(biāo)； 所述對虛擬影像的模仿行為進(jìn)行適應(yīng)包括，分別對震動的核心位置和量子態(tài)位置進(jìn)行適應(yīng)性分析，輸出適應(yīng)性最小的三維關(guān)鍵點集合，作為當(dāng)前幀最終的三維關(guān)鍵點集合； 在對震動的核心位置進(jìn)行適應(yīng)性分析時，獲取第一次將二維關(guān)鍵點坐標(biāo)映射到三維的虛擬對象時得到的三維關(guān)鍵點集合，作為適應(yīng)性分析的模型輸入；在對震動的量子態(tài)位置進(jìn)行適應(yīng)性分析后，通過對二維關(guān)鍵點識別過程和映射過程的重演，得到三維的關(guān)鍵點組合； 所述行為模仿包括，根據(jù)行為驅(qū)動階段生成的三維虛擬對象關(guān)鍵點位置變化信息，進(jìn)行姿態(tài)重建，生成連續(xù)的三維骨架動畫；將三維骨架動畫映射至虛擬對象的表面模型，控制表面網(wǎng)格頂點的空間運動，實現(xiàn)形體動作仿真。

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