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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全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：CN118657910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202410612497.6，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法是由吴洪宇;常钧淋;郝爱民;高阳设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法，属于颜面缺损补全技术领域，包括以下步骤：步骤1、使用点云特征编码器提取颜面缺损患者的三维点云特征；步骤2、使用图像特征编码器提取颜面缺损患者的二维图像特征；步骤3、使用多模态特征融合器对提取到的三维点云特征及二维图像特征进行特征融合；步骤4、使用收集的三维人脸网格通过主成分分析法构建一个3DMM模型，使用三维颜面修复解码器根据多模态特征融合器输出的特征预测3DMM系数，并生成修复后的三维人脸网格；步骤5、使用三维监督损失捕获全局形状信息，同时引入二维图像的监督损失捕获局部细节信息，完成对三维颜面缺损的补全。本发明提高了赝复体数字化设计的效率和质量。

本发明授权一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度学习的三维颜面缺损补全方法，包括点云特征编码器、图像特征编码器、多模态特征融合器、三维颜面修复解码器以及基于可微渲染的判别器，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用点云特征编码器提取颜面缺损患者的三维点云特征； 步骤2、使用图像特征编码器提取颜面缺损患者的二维图像特征； 步骤3、使用多模态特征融合器对步骤1和步骤2提取到的三维点云特征及二维图像特征进行特征融合；多模态特征融合器的具体公式如下： 其中，qi表示第i种模态的查询，i＝1；ki表示第i种模态的键，i＝1,2；vi表示第i种模态的值，i＝1,2；Mi表示第i种模态特征，i＝1；表示细化的模态1查询特征；表示特征融合后的模态1的特征； 步骤4、使用收集的三维人脸网格通过主成分分析法构建一个3DMM模型，使用三维颜面修复解码器根据多模态特征融合器输出的特征预测3DMM系数，并生成修复后的三维人脸网格； 步骤5、使用三维监督损失捕获全局形状信息，同时基于可微渲染的判别器在训练时将预测的三维人脸网格和真实的人脸三维网格渲染成图像并引入二维图像的监督损失捕获局部细节信息，完成对三维颜面缺损的补全。

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