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龙图腾网获悉浙江大学;中邮消费金融有限公司申请的专利基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统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：CN118968139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410998132.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统是由耿卫东;章腾;朱威;陈盛福;郑剑平设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统，包括：获取单目视频并提取关键点序列；使用基于OPENGL的实时神经语义图像绘制方式对关键点序列进行实时绘制，得到神经语义图像序列和眼睛注视图像序列；在包含生成器和图像质量判别器的StyleUNet网络中引入用于局部特征判别真伪的局部判别器来构建多判别器联合优化的对抗学习框架，并构建正常样本和困难样本对对抗学习框架进行二阶段的对抗训练，训练结束后生成器作为视频生成模型；利用视频生成模型基于神经语义图像序列、眼睛注视图像序列、以及引入的随机噪声连续生成数字人图像，并为连续的数字人图像添加音频得到高保真、时序连续地生成数字人视频。

本发明授权基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取单目视频，并基于单目视频生成关键点序列，对关键点序列进行预处理后，依据动作划分成不同动作片段，基于普氏分析的重定向方法对动作片段进行对齐，得到重定向后的关键点序列，其中，基于普氏分析的重定向方法对动作片段进行对齐，包括：分别计算源动作片段和目标动作片段中关键点的平均关键点，作为基准关键点矩阵，然后根据普氏分析中最小二乘方法求解源动作基准关键点矩阵到目标动作基准关键点矩阵的变换矩阵，该变换矩阵包括平移矩阵、旋转矩阵和缩放矩阵；分别对每个动作片段中的关键点序列应用变换矩阵，得到重定向后的关键点序列； 使用基于OPENGL的实时神经语义图像绘制方式对重定向后的关键点序列进行实时绘制，得到神经语义图像序列和眼睛注视图像序列，包括：关键点颜色定义，为每个关键点预定义一个颜色；关键点插值，关键点序列包含的躯干关键点进行插值提高躯干关键点数量；关键点神经语义图形定义，采用不同的图形标记不同部位的关键点；分部位实时绘制，根据预定义的颜色和图元以及关键点分别进行头部图像绘制、身体图像绘制、以及眼部图像绘制，得到由头部图像绘制和身体图像绘制得到的神经语义图像序列、眼部图像绘制得到的眼睛注视图像序列； 在包含生成器和图像质量判别器的StyleUNet网络中引入用于局部特征判别真伪的局部判别器来构建多判别器联合优化的对抗学习框架，并构建正常样本和困难样本对对抗学习框架进行二阶段的对抗训练，训练结束后生成器作为视频生成模型； 其中，所述对抗学习框架中，生成器用于根据输入的图像序列以及随机噪声序列生成视频帧序列，其中输入的图像序列由神经语义图像序列和眼睛注视图像序列拼接而成；图像质量判别器用于判别输入视频帧的真伪，其中输入视频帧包括真实视频帧与神经语义图像的组合，和生成视频帧与神经语义图像的组合；局部特征判别器用于判别认为可能出现模糊的感兴趣区域的真伪，其中感兴趣区域包括由从真实视频帧提取的真实感兴趣区域与从神经语义图像提取的感兴趣区域的组合，和从生成视频帧提取的感兴趣区域与从神经语义图像提取的感兴趣区域的组合； 利用视频生成模型基于神经语义图像序列、眼睛注视图像序列、以及引入的随机噪声连续生成数字人图像，并为连续的数字人图像添加音频得到数字人视频。

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