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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于图像重绘的人体姿态迁移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：CN119672794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411234512.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于图像重绘的人体姿态迁移方法是由练智超;张伟设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像重绘的人体姿态迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像重绘的人体姿态迁移方法，属于人工智能图像生成领域。通过前后景分离技术分离源图像中背景与人体外观；利用姿态编码器获取目标人体姿态特征来引导源人体进行姿态迁移；通过人体外观提取网络获取丰富的人体细节特征；使用参考注意力机制来指导基于扩散模型的图像重绘网络，有效融合人体外观和背景特征；输出最终生成图像。本发明通过独立处理图像的人体与背景部分，并利用扩散模型的强大图像生成能力，优化人体姿态迁移的自然度和细节表现。该方法能够在人体姿态迁移中保持背景的一致性，同时生成具有真实细节的高质量图像，提高视觉效果的真实性和连贯性；此外，还能在实现人体姿态迁移的同时替换图像中的背景区域。

本发明授权一种基于图像重绘的人体姿态迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像重绘的人体姿态迁移方法，其特征在于：独立处理图像的人体与背景部分，利用扩散模型的图像生成能力，在背景图像上重绘指定姿态和外观的人体图像，生成具有高一致性的人体姿态迁移图像，实现优化人体姿态迁移的自然度和细节表现；具体包括以下步骤：S1：通过前后景分离技术分离源图像中的背景与人体外观；S2：利用姿态编码器提取目标人体姿态特征，以引导源人体进行姿态迁移；S3：通过人体外观提取网络获取人体细节特征；具体方法为：S3.1：采用基于ResnetBlock和TransformerBlock的unet作为人体外观提取网络；S3.2：通过Stablediffusion的VAE编码器部分，将人体外观图像从像素空间映射到低维潜空间，作为人体外观潜空间变量；S3.3：将随机噪声、人体外观潜空间变量与经过缩放的人体区域掩码通道拼接后输入人体外观提取网络；S3.4：将步骤S2中获取的人体目标人体姿态特征图通过矩阵元素相加的方式添加到人体外观提取网络输入层的输出上，并作为特征提取模块的输入，以此实现对人体姿态的初步引导，实现人体姿态的小范围变换；S3.5：将特征提取模块的TransformerBlock中的自注意层的键和值作为提取细粒度的人体外观特征，并输入到基于扩散模型的图像重绘网络中；S4：使用参考注意力机制指导基于扩散模型的图像重绘网络，融合人体外观和背景特征；S5：输出最终生成图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。