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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法及装置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：CN120125473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510594067.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法及装置是由王东霞;徐智鸿;郭青设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法及装置，该方法获取二维RGB参考人物图像和二维RGB目标人物图像构成训练数据对，基于二维RGB目标人物图像得到对应的姿态图像，提取总体人体语义分割掩码图和局部区域分割图，对训练数据对编码为潜在特征并添加随机噪声，基于孪生扩散模型进行特征融合和去噪过程，进行图像复原，最后基于解码器得到最终目标人物图像。本发明采用孪生扩散模型框架来克服先前传统方法保留细粒度信息能力弱的固有缺点，有效提高了具有复杂图案衣服的人物外观一致性，克服了传统先前方法在参考人物姿态与目标姿态变化过大时无法合理生成的问题，显著提升了生成图片的质量。

本发明授权一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生扩散模型的多视角人物图像重建方法，其特征在于，该方法包括模型训练和模型推理两部分： （1）模型训练 步骤1.1：获取二维RGB参考人物图像和二维RGB目标人物图像，并推理得到二维RGB目标姿态图像； 步骤1.2：基于二维RGB参考人物图像、二维RGB目标姿势图像获得总体人体语义分割掩码图和局部区域分割图； 步骤1.3：将二维RGB参考人物图像和二维RGB目标人物图像输入编码器得到潜在参考人物图像特征和目标人物图像特征，并对目标人物图像特征添加噪声得到潜在变量；将二维RGB目标姿态图像输入姿态多层卷积网络得到姿态特征； 步骤1.4：基于孪生扩散模型融合步骤1.2的结果和步骤1.3得到的潜在参考人物图像特征、潜在变量和姿态特征，并通过逆向扩散过程去除噪声，复原生成目标人物图像特征；孪生扩散模型采用两个UNet网络，分别为特征提取网络和生成网络，基于人物解析掩码引导的注意力融合机制和CLIP引导的局部对齐机制两阶段实现细粒度的特征融合；第一阶段人物解析掩码引导的注意力融合机制利用插值方法将总体人体语义分割图重塑为生成网络中每一层的特征变量形状，第二阶段利用CLIP提取重合局部区域的特征并与潜在变量融合实现局部区域的特征对齐增强； （2）模型推理 步骤2.1：获取需要重建的二维RGB参考人物图像和二维RGB目标姿态图像，以及获取总体人体语义分割掩码图和局部区域分割图，基于训练后的编码器和姿态多层卷积网络获得潜在参考人物图像特征和姿态特征；并通过随机初始化得到随机噪声； 步骤2.2：基于训练后的孪生扩散模型进行特征融合，并通过逆向扩散过程去除噪声，复原生成完整潜在图像特征，输入到解码器中得到最终目标人物图像。

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