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龙图腾网获悉北京陌陌信息技术有限公司申请的专利一种人体模型的快速拟合方法、设备和存储介质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：CN114119912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202010876707.4，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种人体模型的快速拟合方法、设备和存储介质是由郑天祥;张胜凯;闫浩男;周润楠;张涛;唐杰设计研发完成，并于2020-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体模型的快速拟合方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人体模型的快速拟合方法，所述方法包括：建立处于初始姿态的标准人体模型；获取目标人体模型的姿态和体型参数，所述三维人体姿态和体型参数与三维标准人体模型的骨骼和若干个基参数相对应；根据获得的目标人体模型姿态参数选择标准三维人体模型的初始姿态基；根据获得的若干组目标人体模型的基和骨骼参数，从被选择的初始姿态基开始进行拟合；获得与目标人体体型相同的三维人体模型；获得与目标人体二维图像的姿态相同的三维目标人体模型网格。三维标准人体模型的初始姿态基可以是包括T‑pose在内的若干个预置初始姿态基。本发明对标准人体模型和目标人体模型的拟合流程进行了优化，以多个初始姿态基代替传统的单一T‑pose初始姿态，并使用变速插帧法优化了驱动骨骼移动的过程，使得整个拟合过程在时间和效果上达到了很好的平衡。

本发明授权一种人体模型的快速拟合方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体模型的快速拟合方法，其特征在于，所述方法包括： 1建立处于初始姿态的三维标准人体模型，所述三维标准人体模型包含20个独立控制的形体基参数及170根骨骼参数，且所述初始姿态选自基于距离准则聚类生成的多个预置初始姿态基； 2获取目标人体模型的三维人体姿态和体型参数，所述三维人体姿态和体型参数与三维标准人体模型的170根骨骼参数和20个形体基参数一一对应；所述获取目标人体模型的三维人体姿态和体型参数包括：基于卷积神经网络的目标区域快速生成网络获取二维人体轮廓图像；将二维人体轮廓图像代入经过深度学习的第一神经网络进行关节点的回归，然后经过深度学习的第二神经网络进行人体姿态和体型参数的回归； 3计算各预置初始姿态基到目标姿态的骨骼移动距离，选择移动距离最短的标准三维人体模型的初始姿态基； 4根据获得的目标人体模型的20个形体基参数和170根骨骼参数，从被选择的初始姿态基开始进行拟合； 5获得与目标人体体型相同的三维人体模型； 6获得与目标人体二维图像的姿态相同的三维目标人体模型网格； 所述从被选择的初始姿态基开始进行拟合，具体包括： 1获取表示目标人体模型骨骼位置的姿态参数；且目标人体的二维人体轮廓图像的获取需通过基于卷积神经网络的目标区域快速生成网络实现； 2对获得的若干组姿态参数根据设定的规则进行聚类计算，根据聚类计算的目标计算出实现该目标所需要的初始姿态基，其中，聚类计算的目标是每个初始姿态到目标姿态的移动距离小于给定的限值或者拟合时的插帧数小于给定的限值； 3根据若干个预置初始姿态基位置坐标计算从初始姿态移动到目标姿态的距离最短；选择从这个预置姿势的初始姿态基开始拟合； 4获得初始姿态和目标姿态的位置坐标，初始姿态参数的获得由标准人台模型的初始化参数确定，目标姿态的骨骼信息由神经网络模型回归预测得到； 5采用变速网格插帧的方式生成从初始姿态移动到目标姿态的动画序列；生成动画序列过程中每一帧驱动骨骼运动后，均通过三维标准人体模型的权重参数计算当前状态的人体模型顶点及面信息，更新并记录人体模型mesh状态； 6驱动至最终目标姿态时静止若干帧，得到整个动画序列；完成从初始姿态驱动骨骼移动到目标姿态，最终标准人体模型与目标人体模型的姿态和体型基本一致。

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