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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑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：CN120931872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510991845.X，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法是由王伟;何一康;魏云超;赵耀设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法在说明书摘要公布了：本发明提供的是一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法，包括3大核心模块：基础合成网络模块、双重映射器模块和文本引导优化模块。双重映射器模块用于三维头像精细化表情编辑，其核心在于包含一个纹理映射器和一个情感映射器，并通过交叉注意力机制实现对纹理隐空间和几何表情空间的协同、交互式优化。文本引导优化模块利用预训练的CLIP模型，将自然语言文本作为监督信号，从而在无需大规模精细化标注数据集的情况下，实现对双重映射器模块的有效训练。该方法具有提升精细化表情控制精度、解决数据稀缺并保证编辑方向正确、解耦身份与表情的同时保证身份保真度等优点。

本发明授权一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导优化的三维感知头像精细化表情编辑方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:数据输入，输入一张参考人脸图像和一个目标表情的文本描述； S2:初始参数提取，使用冻结的EMOCA编码器从参考图像中提取FLAME模型的初始表情参数和身份姿态参数，，同时从StyleGAN的隐空间中随机采样一个初始纹理隐编码； S3:参数协同优化，将初始表情参数和初始纹理隐编码送入双重映射器模块，双重映射器模块包含一个纹理映射器和一个情感映射器，为了预测纹理编码的变换量，模型以初始表情参数作为查询，以初始纹理隐编码作为键和值，通过交叉注意力计算得到更新信息，再经过纹理映射器得到，反之，以为查询，可同理得到表情参数的变换量，然后得到优化后的参数和； S4:图像合成，将优化后的参数和，连同固定的身份和姿态参数，输入到冻结的合成网络中，生成一张经过表情编辑的图像； S5:多目标损失计算，将生成的图像、初始图像以及目标文本送入文本引导优化模块，分别计算CLIP损失、身份损失和映射器损失，其中初始图像由初始参数和生成； S6:模型优化，根据计算出的总损失，通过反向传播算法，只更新双重映射器模块的参数，整个过程中合成网络、EMOCA和CLIP编码器预训练模块均保持冻结状态； S7:迭代训练，重复S3至S6步骤，对每一个表情类别分别进行训练，直到模型收敛，获得能够根据文本提示进行精确表情编辑的双重映射器。

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