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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法和系统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：CN121280577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511823129.7，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法和系统是由耿卫东;陈正和;章腾设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法和系统，属于数字人生成技术领域，包括以下步骤：条件生成：从单人物的单目视频提取人体关键点序列，使用人体关键点序列驱动构建的高斯模型生成具有人物身份的高斯溅射图像序列作为人物身份条件，还基于人体关键点序列绘制生成手部图像序列、神经语义图像序列和眼睛注视图像序列，作为动作条件；数字人建模：GAN模型中的生成器以人物身份条件和动作条件同时作为GAN模型中生成器的驱动条件进行数字人视频帧生成，组成数字人视频。该方法和系统中，高斯溅射图像有效引入了人物身份条件控制，提升了生成模型的泛化能力，在多个领域都有着广泛的应用前景。

本发明授权结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种结合高斯溅射图像和GAN模型的数字人建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 条件生成：从单人物的单目视频提取人体关键点序列，使用人体关键点序列驱动构建的高斯模型生成具有人物身份的高斯溅射图像序列作为人物身份条件，还基于人体关键点序列绘制生成手部图像序列、神经语义图像序列和眼睛注视图像序列，作为动作条件； 数字人建模：GAN模型中的生成器以人物身份条件和动作条件同时作为GAN模型中生成器的驱动条件进行数字人视频帧生成，组成数字人视频； 所述GAN模型经过多人物样本数据的对抗训练，以优化生成器参数，对抗训练时，采用的损失函数包括生成损失和判别损失，其中生成损失包括基于生成视频帧和真实视频帧之差的重建损失、基于生成视频帧的图像特征和真实视频帧的图像特征之间的图像感知损失、以及基于投影判别器的对抗损失； 其中，对抗损失，表示第i帧生成视频帧与第i帧高斯溅射图像对应的CLIP特征向量在投影判别器的真伪判别结果，N表示图像数量； 判别损失，表示第i帧真实帧与第i帧高斯溅射图像对应的CLIP特征向量在投影判别器的真伪判别结果。

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