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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利肢体渲染方法和系统、电子设备及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：CN119516095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411323542.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权肢体渲染方法和系统、电子设备及存储介质是由唐彦嵩;滕云志;黄小可设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本肢体渲染方法和系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种肢体渲染方法和系统、电子设备及存储介质，属于三维重建技术领域。该方法首先获取目标对象的肢体动作数据和肢体动作数据的采集参数，将肢体动作数据和采集参数输入至预设的渲染模型进行肢体渲染。渲染模型包括：肢体网格子模型、神经网络。通过肢体网格子模型对肢体动作数据和采集参数进行编码转换，得到可形变编码信息，并通过神经网络对可形变编码信息进行特征参数计算，得到每一空间采样点的空间特征参数。空间特征参数包括：采样点颜色信息和采样点密度信息。最后，对采样点颜色信息和采样点密度信息进行渲染处理，得到目标肢体渲染图像。通过上述方法，本申请实施例能提高肢体渲染质量和肢体渲染效率。

本发明授权肢体渲染方法和系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.肢体渲染方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象的肢体动作数据和所述肢体动作数据的采集参数；其中，所述采集参数为采集所述肢体动作数据的采集设备的运行参数； 将所述肢体动作数据和所述采集参数输入至预设的渲染模型；其中，所述渲染模型包括：肢体网格子模型、神经网络； 通过所述肢体网格子模型对所述肢体动作数据和所述采集参数进行编码转换，得到可形变编码信息；其中，所述可形变编码信息表征所述目标对象的肢体上每一空间采样点在三维空间上的空间特征； 通过所述神经网络对所述可形变编码信息进行特征参数计算，得到每一所述空间采样点的空间特征参数；其中，所述空间特征参数包括：采样点颜色信息和采样点密度信息； 对所述采样点颜色信息和所述采样点密度信息进行渲染处理，得到目标肢体渲染图像； 所述采集参数包括：采集位置信息和采集内部参数；所述肢体网格子模型包括：采样网络和肢体网格构建网络； 所述通过所述肢体网格子模型对所述肢体动作数据和所述采集参数进行编码转换，得到可形变编码信息，包括： 通过所述采样网络、所述采集位置信息和所述采集内部参数进行平面构建，得到成像平面图像；其中，所述成像平面图像包括多个平面像素； 通过所述采样网络、预设的映射关系将每一所述平面像素反投影至三维空间中，得到每一所述平面像素对应的虚拟光线； 通过所述采样网络对每一所述虚拟光线进行等距离采样，得到多个所述空间采样点； 通过所述采样网络获取每一所述空间采样点的位置信息，得到空间采样点位置信息； 通过所述肢体网格构建网络对所述肢体动作数据进行肢体网格构建得到肢体参数化网格； 根据肢体参数化网格、所述肢体动作数据和所述空间采样点位置信息进行编码转换，得到所述可形变编码信息。

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