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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成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：CN120599688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510492536.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成方法是由唐申庚;何佳一;何家澍;王硕;程乐超;洪日昌设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成方法，涉及运动姿态生成技术领域，方法为：对含噪姿态进行相似性解纠缠，得到四维骨骼表征；将含噪姿态与对应的四维骨骼表征进行融合，构成姿态特征序列；在姿态特征序列中融合文本的全局语义，获取融合姿态特征序列；将融合姿态特征进行特征分离，分离为坐标特征和骨骼特征，构成坐标特征序列和骨骼特征序列；将骨骼特征序列集成到坐标特征序列中，得到优化后的姿态特征序列；将优化后的姿态特征序列投影成姿态序列假设；对姿态序列假设进行去噪，将去噪后的姿态序列作为新一轮的含噪姿态序列，进行迭代去噪，直至去噪次数达到设定次数，输出设定次数去噪后的姿态序列，作为预测姿态序列。本发明提高了生成姿势的准确性和自然度。

本发明授权基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型的相似性解纠缠运动姿态生成方法，其特征在于，利用样本集训练扩散模型，样本包括文本和与文本对应的真实姿态序列，具体方式如下： S1，对真实姿态序列中的每个真实姿态添加噪声，得到含噪姿态序列；其中，姿态采用关节的三维坐标表征； S2，对文本进行编码，获取全局语义； S3，对含噪姿态序列中的每个含噪姿态p进行相似性解纠缠，得到四维骨骼表征p’； S4，将含噪姿态序列中的每个含噪姿态p与对应的四维骨骼表征p’进行融合，并进行编码，得到编码后的姿态特征，构成姿态特征序列； S5，在姿态特征序列中融合全局语义g，获取融合姿态特征序列d； S6，将融合姿态特征序列d中的每个融合姿态特征进行特征分离，分离为坐标特征和骨骼特征，构成坐标特征序列和骨骼特征序列； S7，将骨骼特征序列集成到坐标特征序列中，得到优化后的姿态特征序列dp；将优化后的姿态特征序列dp投影成姿态序列假设； S8，对姿态序列假设进行去噪，得到本次去噪后的姿态序列，跳转步骤S3，将本次去噪后的姿态序列输入步骤S3，将本次去噪后的姿态序列作为新一轮的含噪姿态序列，按照步骤S3-S8的方式，得到下一次去噪后的姿态序列，直至去噪次数达到设定次数，输出设定次数去噪后的姿态序列，作为预测姿态序列； S9，通过最小化真实姿态序列与预测姿态序列之间的差异，进行模型训练，得到训练后的扩散模型； 利用训练后的扩散模型进行预测，具体方式如下：生成一个含噪姿态序列，并按照步骤S2-S8的方式进行处理，得到文本的预测姿态序列； 步骤S3中，含噪姿态进行相似性解纠缠的具体方式如下： 根据人体的拓扑结构划分父亲关节qp和孩子关节qc，将含噪姿态pt中关节的三维坐标表征转换为四维骨骼表征，将关节的绝对位置转换为相对位置，四维骨骼表征的计算表达式为： ； ； 其中，b=0,1,2,...,B，B=J－1，B表示骨骼数量，J表示关节数量；表示骨骼方向；表示空间中孩子关节qc指向父亲关节qp的方向向量，即骨骼运动方向的三维表征；m表示骨骼长度；||·||2表示L2范数，用于计算孩子关节qc和父亲关节qp在空间中的欧几里得距离；qc=xc,yc,zc为孩子关节的三维坐标；qp=xp,yp,zp为父亲关节的三维坐标；； 步骤S7的具体过程如下： 首先，将坐标特征序列通过独立的MHA层，得到更新后的坐标特征序列； 然后，利用基于MHA的属性控制层将骨骼特征序列集成到更新后的坐标特征序列中，得到优化后的姿态特征序列dp，计算表达式为： ； 最后，使用多层感知机MLP和归一化层将优化后的姿态特征序列dp重新投影成姿态序列假设，计算表达式为： 。

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