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龍圖騰網獲悉東華大學申請的專利三維數字人骨骼生成與綁定方法、存儲介質、裝置及設備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：CN120339552B 。

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：202510829243.4，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權三維數字人骨骼生成與綁定方法、存儲介質、裝置及設備是由麻菁;王紫珣;金映含;張東亮;王亞男設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本三維數字人骨骼生成與綁定方法、存儲介質、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及三維數字人骨骼生成與綁定方法、存儲介質、裝置及設備，涉及計算機圖形學和人工智能技術領域，其包括步驟：獲取三維數字人網格模型；識別出主體部分和輔助部分；基于骨骼生成神經網絡生成數字人的骨架；將骨骼主體部分綁定到對應的網格頂點上，獲取平滑蒙皮權重；將骨骼輔助部分綁定到對應網格頂點并計算平滑蒙皮權重；其中，采用將主體部分網格向內收縮、根據歐式距離初始化蒙皮區域、使用曲線工具精調骨骼影響區域、剛性骨骼平滑蒙皮分解算法得到主體部分平滑蒙皮權重；采用最近距離法，歐式距離自動計算出輔助部分的平滑蒙皮權重。本發明有利于解決現有技術中手動創建和綁定骨骼效率低，及現有自動方法綁定精度不高的問題。

本發明授權三維數字人骨骼生成與綁定方法、存儲介質、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種三維數字人骨骼生成與綁定方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S101，獲取待綁定的三維數字人網格模型； 步驟S102，基于網格分割神經網絡識別出三維數字人網格模型的主體部分和輔助部分，主體部分包括貼體部分，輔助部分包括非貼體部分； 步驟S103，基于骨骼生成神經網絡生成數字人的骨架，骨架包括主體部分和輔助部分； 步驟S104，在獲取到骨骼主體部分的情況下，將其綁定到三維數字人網格模型的主體部分對應的網格頂點上，獲取可產生自然形變的平滑蒙皮權重； 步驟S105，在獲取到骨骼輔助部分的情況下，將其綁定到對應三維數字人網格模型的輔助部分對應網格頂點上，并計算平滑蒙皮權重； 其中，采用將主體部分網格向內收縮、根據內縮頂點到骨骼的歐式距離初始化蒙皮區域、使用曲線工具精調各骨骼的影響區域、剛性骨骼平滑蒙皮分解算法四步得到可產生自然形變的主體部分的平滑蒙皮權重；采用最近距離法，根據原始網格頂點到骨骼的歐式距離自動計算出輔助部分的平滑蒙皮權重； 步驟S103中，骨骼生成神經網絡基于圖神經網絡架構，以模板骨架為基礎，借助關節點預測模塊和骨骼預測模塊，分別推斷出關節點位置及骨骼連接關系；圖神經網絡為兩個模塊共享的骨干神經網絡，用于從三維網格中學習出網格頂點的深度特征，該骨干神經網絡的輸入包括網格頂點位置、頂點法線以及邊； 關節點預測模塊，用于從三維網格頂點的深度特征中回歸預測出關節位置，包括主體關節和輔助關節；針對關節位置的預測，首先基于網格頂點的深度特征分別預測出主體關節熱度圖和輔助關節熱度圖，其中n代表三維網格頂點的數量，m代表主關節的數量，給定來自骨干神經網絡的深度特征，采用一個三層的MLP神經網絡來預測關節熱度圖，可定義如下公式： 其中，是由主體關節熱度圖和輔助關節熱度圖合并組成的矩陣；針對主體關節的關節位置預測，采用前m個通道的主體關節熱度圖和獲取得到的三維網格頂點的位置，由以下公式擬合得到： 其中，為歸一化后的第j個關節對第i個頂點的熱度值； 骨骼預測模塊，用于連接各個關節以形成骨架結構，該模塊首先通過預定義的主體關節的骨架模板構建主體骨骼；隨后，自適應地生成輔助骨骼； 在輔助骨骼的生成過程中，采用骨流場引導方式來自適應地生成；骨流場定義為三維網格頂點上的骨骼連接方向向量，每個頂點上的向量方向從子關節指向父關節；通過三層的MLP神經網絡來預測骨流場，定義如下： 其中，代表定義在三維網格頂點上的骨骼連接方向，為三維網格頂點的深度特征，為上述三層的MLP神經網絡的可學習參數； 在得到骨流場之后結合關節間的歐式距離和骨流場構建骨架，定義為如下公式： 其中，表示連接第i個關節和第j個關節的總成本，和分別表示第i個關節和第j個關節的位置，表示受第i個關節影響的網格頂點集合，表示第i個網格頂點上骨流場的方向；上式第一項代表第i個關節和第j個關節之間的歐式距離，則衡量骨流場方向向量和兩個關節連接方向之間的角度偏差。

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