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龙图腾网获悉北京陌陌信息技术有限公司申请的专利一种人体模型图像的融合处理方法、设备和存储介质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：CN114693570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202011609643.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种人体模型图像的融合处理方法、设备和存储介质是由吴圣杰;杨超杰;周润楠;张胜凯;郑天祥;焦年红设计研发完成，并于2020-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体模型图像的融合处理方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人体模型图像的融合处理方法，包括：制作基础人台；获取三维服装模型；将三维服装模型贴合到基础人台；根据目标人体二维图像获取人体模型的二级信息；回归预测获取目标人体模型的姿态和体型参数；获得目标姿态和目标体型；驱动人体模型从初始姿态向目标姿态移动；获得完成换装的目标人体模型；把图片头像与目标人体模型图像进行融合；对人体裸露部分的肤色进行还原；得到换衣后的2D图片。本发明利用插帧生成动画序列，使得整个拟合和驱动过程效果更好，并对模型生成后的图像效果进行了优化，使得成片效果提升。

本发明授权一种人体模型图像的融合处理方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体模型图像的融合处理方法，所述方法包括： 1制作具有多个独立控制的形体基参数和多个骨骼参数的三维基础人台，所述三维基础人台基于数学模型构建，每个形体基分别由基参数单独控制变化，所述骨骼参数单独进行调整； 2获取三维服装模型； 3将三维服装模型贴合到初始姿态的三维基础人台模型； 4使用第一神经网络模型根据目标人体二维图像，提取包括二维人体轮廓、语义分割图、骨骼点和身体关键点在内的二级信息； 5将所述二级信息输入经过深度学习的第二神经网络模型中，由第二神经网络模型回归预测获取三维人体姿态和体型参数，所述三维人体姿态和体型参数与三维基础人台的骨骼和若干个基参数相对应； 6将获得的若干基参数和骨骼参数输入基础人台模型中进行拟合，获得目标姿态和目标体型； 7采用逐帧插帧方式驱动所述人体模型的骨骼从初始姿态逐帧变换为所述目标姿态，同时驱动服装模型逐帧随人体模型移动到目标姿态，服装模型布料解算过程与人体模型网格移动过程同步进行，在所有骨骼完成每一帧的运动后进行布料的物理模拟计算； 8获得与目标人体二维图像的姿态相同且完成三维服装模型换装的三维目标人体模型； 9把人体模型输出的二维图片头像与目标人体图像进行融合，处理肢体没有完全对准和对齐的部位； 所述融合过程包括：1对目标人体二维图像进行人像抠图处理，但保留头部图像；2完成换装的三维人体模型，经处理后输出为与所述二维人体图像大小一致的没有任何背景并且去除头部图像的二维图像；3将人体模型输出的二维图像叠加在目标二维人体图像上，检查目标人体的头部图像是否与人体模型输出二维图像的颈部吻合一致；4如不一致，采用像素融合的方式进行接合部位的拼接处理；人体模型输出二维图像肢体其他裸露部位，根据原始二维图像中相近部位裸露皮肤的肤色进行融合调整；对抠图后导致叠加图像包含像素缺失部分，根据缺失部分周围一定区域内的背景像素颜色予以填充； 10对人体裸露部分的肤色进行还原； 11得到目标人体头像和四肢，目标图像背景，以及穿在目标人体模型的衣服三部分组成的一张换衣后的2D图片。

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