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龙图腾网获悉青岛酷特智能科技有限公司申请的专利基于对比学习的3D人体建模方法、设备及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：CN120526091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510524007.1，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权基于对比学习的3D人体建模方法、设备及介质是由张蕴蓝;闫梅丽;张代理;米庆洋;仇吉帅;郝曙光设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习的3D人体建模方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于对比学习的3D人体建模方法、设备及介质，方法包括：获取用户对应的2D图像信息，以及用户对应的体态信息；通过共享编码器，提取所述2D图像信息对应的原始特征；根据所述原始特征，进行掩码预测以及确定服装覆盖率；根据所述原始特征、所述体态信息对应的形状先验特征、所述服装覆盖率进行特征融合，得到融合特征；根据所述服装覆盖率，对所述融合特征进行自适应特征纯化，得到纯净特征；根据所述纯净特征，进行人体参数预测。

本发明授权基于对比学习的3D人体建模方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的3D人体建模方法，其特征在于，包括： 获取用户对应的2D图像信息，以及用户对应的体态信息，并将所述2D图像信息、所述体态信息输入至预先训练的神经网络模型中； 基于所述神经网络模型，通过共享编码器，提取所述2D图像信息对应的原始特征； 通过服装理解模块，根据所述原始特征，进行掩码预测以及确定服装覆盖率，具体包括： 通过特征金字塔，根据所述原始特征，构建多个尺度的特征图； 通过U-Net类编解码器结构，根据所述特征图进行语义信息提取； 针对提取到的语义信息，通过双分支掩码预测中的服装掩码分支、人体掩码分支，分别通过卷积进行掩码预测； 针对预测得到的掩码结果，通过边缘检测算子提取边缘特征，并将所述边缘特征反馈至网络浅层； 输出多个尺度对应的掩码结果，并在所述多个尺度中，选取最高分辨率对应的掩码结果，通过计算服装区域像素数占比，并进行归一化，得到服装覆盖率； 根据所述原始特征、所述体态信息对应的形状先验特征、所述服装覆盖率进行特征融合，得到融合特征； 根据所述服装覆盖率，对所述融合特征进行自适应特征纯化，得到纯净特征，具体包括： 针对所述服装覆盖率、所述融合特征，通过轻量级MLP模型分析干扰模式，提取干扰特征； 通过所述轻量级MLP模型，根据所述干扰特征和所述服装覆盖率，生成重置权重； 根据所述重置权重，将所述融合特征与通过先验知识得到的体态信息对应的基准特征进行融合，得到纯净特征； 根据所述纯净特征，进行人体参数预测，并根据预测结果进行3D人体建模。

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