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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法及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：CN121302465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511863539.4，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法及系统是由李建敏;钟瑛;朱顺痣;黄智财设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法及系统。通过惯性传感阵列与多视角视觉系统采集舞蹈动作生物力学数据，用时空图卷积网络提取特征，结合CLIP模型解析风格语义，经扩散模型生成设计图并融入物理约束优化。将3D模型与虚拟数字人绑定模拟动态效果，输出含面料、版型及工艺参数的生产指令。系统含数据采集、动作解析等模块，实现全流程智能化。该方法突破传统局限，通过融合生物力学数据与艺术风格语义，提升了服装抗撕裂强度、风格匹配准确率以及缩短了设计周期，实现舞蹈服装的自动化设计与生产，提升服装的动态适配性与艺术表现力，为舞蹈服装定制提供高效方案。

本发明授权一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态动作解析的智能舞蹈服装生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：通过惯性传感阵列与多视角视觉动作捕捉系统同步采集舞蹈动作的多模态生物力学数据，所述生物力学数据包括人体关键点检测、骨骼建模、关节角速度及肢体运动轨迹； S2：利用时空图卷积网络提取所述舞蹈动作的时空特征，通过节点特征聚合层融合惯性传感数据与视觉点云数据，构建融合时空信息的三维图谱特征，对各维度数据经Min-Max归一化处理并存储为张量格式，所述时空特征包括人体关键点检测、骨骼拓扑建模、关节扭矩分布、动作轨迹曲率及重心偏移量，所述三维图谱特征的维度为T×V×C，其中T为时间帧，V为关节顶点数，C为通道数； S3：基于CLIP模型的舞蹈风格语义解析器对用户输入的文本提示词进行跨模态对齐，结合本地服装图像库生成风格化服装的基底特征张量； S4：基于风格化的所述基底特征张量以及融合时空特征的所述三维图谱特征，调用扩散模型生成初步服装设计图，通过动态注意力机制融合所述时空特征与扩散模型特征层，基于物理仿真约束模型优化剪裁线、弹性纤维分布及抗撕裂强度参数，生成初版的结合舞蹈风格的舞蹈服装平面图及3D建模文件；以及 S5：将生成的所述3D建模文件与虚拟数字人的骨骼绑定，基于物理引擎模拟动态穿着效果，并输出关联面料库材质参数、版型库尺寸规格及工艺参数库生产约束条件的生产指令文件； 步骤S4具体包括：步骤401：将所述三维图谱特征输入时空池化编码器，通过时序平均池化与空间最大池化压缩为二维风格条件向量，维度1×D；将风格化的所述基底特征张量通过可变形卷积层进行空间形变拟合，输出与时空条件向量维度匹配的语义特征向量；所述基底特征张量通过的维度为H×W×D，H是高，W是宽，D是深度； 步骤402：在扩散模型去噪过程中，物理约束条件注入，根据舞蹈动作的生物力学数据，通过物理仿真预计算模块推导服装功能性约束参数，包括：基于动作轨迹曲率与关节角速度的微分方程计算剪裁线应力分布矩阵，通过有限元分析模拟不同材质的面料拉伸阈值推导弹性纤维密度图谱；将获得的约束参数编码为物理引导向量，与时空条件向量、风格语义向量进行拼接，形成多条件联合嵌入，维度为1×3D； 步骤403：所述扩散模型的条件生成包括：在所述扩散模型UNet的交叉注意力层中，通过投影梯度下降法将物理约束参数反向传播至潜在空间； 步骤404：轻量化仿真验证：对生成的服装设计图进行快速物理验证，将生成服装的3D建模文件的网格模型与虚拟数字人骨骼绑定，基于质点-弹簧系统模拟高冲击动作下的面料形变；若关键部位形变超过预设阈值，则触发局部重生成机制：在扩散模型的潜在空间中针对缺陷区域进行掩码修复。

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