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龙图腾网获悉浙江大沩人工智能科技有限公司申请的专利基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法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：CN119180912B 。

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：202411266411.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法是由吴昊;胡颖鹏;彭珂凡设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法，通过基于单视角的太极拳动作分析方法，通过引入前沿的数学模型和算法，并同步生成高度逼真的三维数字人模型。该方法在动作分析的准确性和数字人生成的真实感方面均取得了显著突破，不需要多个视角的摄像机即可生成三维人体模型，降低了设备和场地的要求，提升了太极拳动作分析的准确性。

本发明授权基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单视角太极拳动作图像的三维人体生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取太极拳动作的训练数据集，对所述训练数据集进行预处理，得到体型描述信息，其中，所述训练数据集包括标准运动员的模板数据集，以及目标用户的示例数据集； 基于所述训练数据集中各个二维图像及其对应的体型描述信息，训练神经网络模型得到体型参数提取模型，其中，训练所述神经网络模型采用的损失函数设计为，基于二维图像估计的初始网格顶点和SMPL生成的三维模型的网格顶点之间的差值，训练完成的体型参数提取模型用于根据二维图像得到对应的二维体型参数； 基于所述训练数据集中各个二维图像，训练关节点重建模型，其中，训练完成的关节点重建模型，用于根据所述二维图像得到对应的三维姿态参数； 将所述二维体型参数和所述三维姿态参数输入SMPL模型，生成与所述目标用户体型相似，与所述标准运动员姿态相似的人体三维模型包括： 分别基于所述标准运动员和所述目标用户的体型描述信息，分别获取所述目标用户和所述标准运动员之间的各个关节点之间的距离，并基于所述各个关节点之间的距离确定，所述标准运动员和所述目标用户之间各个关节点之间的缩放比； 根据各个所述缩放比，缩放所述标准运动员的三维姿态参数，得到优化后三维姿态参数； 通过所述SMPL模型，根据所述优化后三维姿态参数和所述目标用户的二维体型参数，生成所述目标用户的三维人体模型。

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