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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身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：CN119741431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411917916.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身方法是由孔德慧;高禁;李敬华;尹宝才设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身方法，属于计算机视觉和图形学领域。包括：首先在文本图像特征处理模块对人体视频进行自定义的文本描述作为模型输入；设计多分辨率特征强化时序一致性模块。基于生成的高斯点云和融合后的动态特征，通过3D高斯飞溅技术进行渲染。本发明通过在不同分辨率下提取和融合特征来捕捉全局与局部的动态细节。低分辨率路径则用于增强对动态全局外观的捕捉能力，高分辨率路径专注于恢复人体化身的精细特征，通过结合时序一致性，高分辨率细节能够协助捕捉微小的动态变化，并缓解跨帧抖动，使得生成的人体化身动作更加自然和连贯。

本发明授权一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分辨率图文融合的单目视频高斯人体化身方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：首先在文本图像特征处理模块对人体视频进行自定义的文本描述作为模型输入；所述文本描述包括对人体姿态、穿着、动作；利用CLIP模型提取与人体姿态和外观相关的文本特征；随后，将提取的文本特征与从视频帧中提取的视觉特征进行融合；视觉特征通过卷积神经网络CNN或其他深度学习模型从视频帧中提取，包含人体的空间布局、纹理信息以及动态变化；通过拼接操作结合，将文本特征和视觉特征组合在一起，形成一个多模态的融合特征表示；该融合特征表示用于指导后续的3D建模和人体化身生成； 步骤2：为提升动态人体重建的精度，设计多分辨率特征强化时序一致性模块；从输入视频帧中提取低分辨率和高分辨率的特征；低分辨率特征用于捕捉人体的大尺度运动变化，高分辨率特征则专注于细节层面的建模；通过加权融合或注意力机制将两种分辨率的特征进行结合，以全面捕捉人体的全局和局部动态细节；为保证时间一致性，设计时序一致性约束模块，时序一致性约束模块通过计算连续帧之间的差异，确保人体动作的平滑过渡，避免跨帧的抖动或不自然的变化； 步骤3：最后，基于生成的高斯点云和融合后的动态特征，通过3D高斯飞溅3DGS进行渲染；3DGS通过对三维空间中每个高斯点进行处理，能够计算开销实现高质量的细节渲染。

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