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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利融合贴合度属性的三维服装变形预测方法及装置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：CN118364716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410530293.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权融合贴合度属性的三维服装变形预测方法及装置是由李天行;李梓卉;朱青;石睿;朱婉婷设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合贴合度属性的三维服装变形预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合贴合度属性的三维服装变形预测方法及装置，能够实现各种服装网格在任意姿势下的着装效果，并能直接产生具有精细细节和逼真效果的复杂服装动画，在泛化性能和变形质量方面优于现有的服装动画方法，兼顾变形效果及效率，具有显著应用价值。方法包括：1创建一个数据集，该数据集由服装、身体体型和动画姿势组成，用于训练和测试；2通过观察影响变形质量的参数，生成适合参数作为网络输入之一，以针对服装的不同适合度产生真实的变形；3通过将每个顶点的输出向量分解为幅度和方向来进行输出重建；4粗变形预测；5细尺度褶皱的详细变形。

本发明授权融合贴合度属性的三维服装变形预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.融合贴合度属性的三维服装变形预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 1创建一个数据集，该数据集由服装、身体体型和动画姿势组成，用于训练和测试； 2通过观察影响变形质量的参数，生成适合参数作为网络输入之一，以针对服装的不同适合度产生真实的变形； 3通过将每个顶点的输出向量分解为幅度和方向来进行输出重建； 4粗变形预测：首先在第一层应用一个块来处理输入图，然后在向量幅度预测分支和方向预测分支的每个分支上应用三个块，每个分支采用不同的激活函数来保证输出值的取值范围；在两个分支的最后一层，使用线性变换和相应的激活和归一化，从而实现最终的预测：幅度||Δcoarse||和方向δcoarse的预测； 5细尺度褶皱的详细变形：通过细节感知属性解析器Wparser和细节服装生成器Wdetail，调整与褶皱相关的图形自适应分布，并将其通过两个分支进行详细变形近似； 所述步骤5中，细节感知属性解析器以多源属性α，β，θ为输入，通过Wparser对其进行细节感知编码，根据给定的输入实例自适应地调整图特征分布；细节感知编码是维数等于d[1]的向量，将其与变换后的图沿着特征维度相乘： 其中是指在图和细节感知编码Wparserα，β，θ的第一层之后注入特征的图，中的原始特征已被高维属性编码自适应地修改，中的新特征以更详细的方式表达； 将输入到Wdetail的后续层，除了第一层其余部分表示为细节生成器Wdetail有两个分支，分别近似分解后的细节输出元素：幅度||Δdetail||和方向δdetail。

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