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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种视频的仿真合成方法、终端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：CN115209063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210758184.2，技术领域涉及：H04N5/265；该发明授权一种视频的仿真合成方法、终端及存储介质是由倪东;黄雨灏;梁嘉敏;杨鑫;周涵设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频的仿真合成方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频的仿真合成方法、终端及存储介质，方法通过获取目标图像和若干驱动帧；根据目标图像和若干驱动帧，确定若干驱动帧分别对应的动作特征；根据目标图像和若干驱动帧分别对应的动作特征，确定目标图像对应的仿真合成视频，其中，仿真合成视频包括若干合成帧，若干合成帧与若干驱动帧一一对应。本发明通过数据驱动技术，将各驱动帧的动作特征转移至目标图像上，从而获得用于反映目标图像中的目标对象的动态变化的各合成帧仿真视频。解决了现有的超声数据仿真合成技术通常针对单帧进行仿真合成，由于单帧仿真合成时无需考虑多帧之间的连贯性和一致性，因此难以实现超声视频的仿真合成的问题。

本发明授权一种视频的仿真合成方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频仿真合成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像和若干驱动帧，其中，所述目标图像包括目标对象，每一所述驱动帧用于反映所述目标对象对应的一个动作； 通过点检测网络，根据所述目标图像和若干所述驱动帧，确定所述目标图像对应的关键点位置信息和若干所述驱动帧分别对应的仿射变换信息；其中，所述关键点位置信息用于反映所述目标对象对应的若干关键点的位置，每一所述驱动帧对应的所述仿射变换信息用于反映各所述关键点与该驱动帧中各所述关键点分别对应的控制点之间的仿射变换；根据所述目标图像、若干所述关键点以及若干所述驱动帧分别对应的所述仿射变换信息，确定若干所述驱动帧分别对应的动作特征； 将所述目标图像输入预设的生成器的编码模块，得到所述目标图像对应的编码数据； 将所述编码数据和若干所述驱动帧分别对应的所述动作特征输入所述生成器的第一解码模块，得到若干所述驱动帧分别对应的内容图像；将所述编码数据和若干所述驱动帧分别对应的所述动作特征输入所述生成器的第二解码模块，得到若干所述驱动帧分别对应的纹理图像；将若干所述驱动帧分别对应的所述内容图像和所述纹理图像输入所述生成器的合成模块，得到若干所述驱动帧分别对应的合成帧；仿真合成视频包括若干所述合成帧； 所述点检测网络预先经过训练，训练过程包括：获取训练图像和所述训练图像对应的若干训练驱动帧，将所述训练图像和若干所述训练驱动帧输入未训练完毕的所述点检测网络，得到若干预测关键点位置信息和若干所述训练驱动帧分别对应的预测仿射变换信息，其中，若干所述预测关键点位置信息分别基于所述点检测网络的不同监督学习方式生成； 若干所述预测关键点位置信息包括基于有监督学习方式生成的第一关键点位置信息和基于自监督学习方式生成的第二关键点位置信息；根据所述第一关键点位置信息和标准关键点位置信息，确定有监督损失函数值，其中，所述有监督损失函数值用于反映所述第一关键点位置信息和所述标准关键点位置信息之间的差距；将参考图像和各所述训练驱动帧输入所述点检测网络，得到所述参考图像对应的参考关键点位置信息和若干参考仿射变换信息，其中，所述参考图像通过对所述训练图像进行预设的形变处理得到；根据所述第二关键点位置信息、该训练驱动帧对应的所述仿射变换信息、所述参考关键点位置信息以及所述参考仿射变换信息，确定自监督损失函数值，其中，所述自监督损失函数值用于反映所述第二关键点位置信息与所述参考关键点位置信息的差距，以及各所述训练驱动帧分别对应的所述预测仿射变换信息与若干所述参考仿射变换信息之间的差距；根据所述有监督损失函数值和所述自监督损失函数值，确定所述点检测网络对应的损失函数值，其中，所述点检测网络对应的损失函数值用于反映不同所述监督学习方式分别对应的误差和各所述预测仿射变换信息的误差；根据所述点检测网络对应的损失函数值对所述点检测网络的网络参数进行更新，判断更新后的所述点检测网络是否达到预设的网络训练目标，若否，继续执行获取训练图像和所述训练图像对应的若干训练驱动帧，将所述训练图像和若干所述训练驱动帧输入未训练完毕的所述点检测网络的步骤，直至更新后的所述点检测网络达到所述网络训练目标，得到已训练完毕的所述点检测网络。

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