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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于手绘的三维人体重建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：CN116645464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310286971.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于手绘的三维人体重建方法是由汪飞;唐孔章;朱长盛;蔡浩设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于手绘的三维人体重建方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于手绘的三维人体重建方法，包括制作了一个新的数据集Sketch3D，将人体手绘草图与三维模型建立了映射关系，使用基于卷积神经网络结合SMPL模型的端到端的方法，根据手绘图的特性改造了我们的网络，并创建了一种新的训练方式：分步迁移训练stepbysteptraining，SST。采用本发明，通过创建一种多通道的分支注意力网络提升了模型对手绘图像的特征提取的能力，从一张手绘人体草图重建人体三维模型的功能，并且该功能不仅适用于有绘画基础的用户，也适用于没有绘画基础的用户。极大的提高了人体三维建模的效率。

本发明授权一种基于手绘的三维人体重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于手绘的三维人体重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：制作手绘草图-三维人体模型对应的数据集，所述数据集包括合成图和手绘图以及相应人体对应的三维模型； S2：使用ResNet50作为卷积神经网络的编码器，使信息直接从输入到输出端流通； 将解码器结构设计为多分支结构，包括姿态解码器、形状解码器、投影位置解码器，所述解码器均为Attention模块加上线性层堆叠组成，对所述卷积神经网络提取的特张向量通过不同的分支分别进行注意力优化； 对于所述解码器使用运动方式的解码方式，对于所述解码器的特征增强部分，姿态解码器和形状解码器、投影位置解码器都采用self-attention模型对所述编码器得到的特征向量进行增强，优化从所述编码器中得到的特征向量，随后根据姿态、形状、投影参数的不同维度，对各自优化的特征向量进行维度缩放； S3：使用预训练对所述数据集的合成数据拥有的二维关节点数据也作为训练过程中的弱监督，使用SMPLify方法的优化，对所述数据集中标注有误的三维目标进行修正；采用手绘草图数据进行逐步微调训练，对姿态的微调。

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