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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司超高压分公司;中国科学技术大学申请的专利一种基于变换器的姿态引导人物图像合成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：CN120298521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510363599.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于变换器的姿态引导人物图像合成方法是由张有明;侯邵娟;章丹;付真斌;王欣;储昭将;王远;霍骋;胡茂亮;廖羽晗;邱曼曼;罗长;万礼嵩;赵晓山;马晓薇;李炎;陈迎;施雯;马欢;王晓东;蒋欣峰;康宇;昌吉;吕文君设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变换器的姿态引导人物图像合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变换器的姿态引导人物图像合成方法，首先将多张源人物图像和多张目标姿态图像进行图像预处理，构建得到图像数据集，然后构建超图预测变换器的模型框架，包括有多尺度特征提取模块、超图学习模块和融合预测模块；最后对超图预测变换器进行训练，得到训练好的超图预测变换器，采用训练好的超图预测变换器进行目标姿态引导下的人物图像合成，得到人物合成图像。本发明将多模态信息人物姿态、目标姿态和背景信息进行有效整合，提高生成图像的质量和细节表现，从而生成更为精细的姿态引导人物合成图像。

本发明授权一种基于变换器的姿态引导人物图像合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变换器的姿态引导人物图像合成方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、将包含不同人物姿态和不同背景的多张源人物图像、以及多张目标姿态图像进行图像预处理，构建得到图像数据集，选取图像数据集中任一源人物图像和任一目标姿态图像组合得到成对的数据组； 2、构建超图预测变换器的模型框架，包括有多尺度特征提取模块、超图学习模块和融合预测模块； 多尺度特征提取模块分别对源人物图像和目标姿态图像进行多尺度特征提取，得到源人物图像和目标姿态图像在不同尺度上的特征信息； 多尺度特征提取模块包括有基于DINO模型训练的VisionTransformer模型和VAE特征提取模型，具体是：目标姿态图像采用基于DINO模型训练的VisionTransformer模型进行目标姿态的多尺度特征提取，得到不同尺度下的目标姿态特征信息；源人物图像采用基于DINO模型训练的VisionTransformer模型进行人物姿态的多尺度特征提取，得到不同尺度下的人物姿态特征信息；源人物图像采用VAE特征提取模型进行背景的多尺度特征提取，得到不同尺度下的背景特征信息； 基于多尺度特征提取模块提取到的特征信息，采用超图学习模块构建源人物超图和目标姿态超图，并分别进行超图表示学习； 所述的源人物超图的构建是将源人物超图中各像素点对应人物姿态特征信息作为节点，构建超图得到；所述的源人物超图的超图表示学习是提取源人物超图不同节点之间的位置关系，学习人物姿态的相对位置关系； 融合预测模块将超图学习后的人物图像特征和目标姿态图像特征进行多尺度特征融合，并使得人物学习目标姿态，生成目标姿态引导下的人物合成图像； 3、对超图预测变换器进行训练，得到训练好的超图预测变换器，采用训练好的超图预测变换器进行目标姿态引导下的人物图像合成，得到人物合成图像。

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