东北大学王力垣获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成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：CN121788726B 。
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：202610262438.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成方法是由王力垣;罗红晨设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，提供一种基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成方法，包括：对单幅待处理图像进行实例检测与分割处理，得到二维区域信息；依据单幅待处理图像和二维区域信息，利用多模态大语言模型进行人物交互推理，并通过编码生成条件向量；依据二维区域信息确定人物二维图像特征，并基于人物二维图像特征和条件向量，进行三维几何与空间关系构建，得到三维人体网格和物体点云数据；依据三维人体网格、物体点云数据以及条件向量，通过三维空间优化与交互概率分布预测，得到三维人物交互结果。该方案实现了单幅图像输入下语义条件与三维几何的一体化建模，最终输出的三维人物交互结果具备良好的三维一致性。
本发明授权基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度学习的单幅图像三维人物交互生成方法，其特征在于，包括： 对单幅待处理图像进行实例检测与分割处理，得到二维区域信息； 依据所述单幅待处理图像和所述二维区域信息，利用多模态大语言模型进行人物交互推理，并通过编码生成条件向量； 依据所述二维区域信息确定人物二维图像特征，并基于所述人物二维图像特征和所述条件向量，进行三维几何与空间关系构建，得到三维人体网格和物体点云数据； 依据所述三维人体网格、所述物体点云数据以及所述条件向量，通过三维空间优化与交互概率分布预测，得到三维人物交互结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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