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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据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：CN121280635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511832889.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据生成方法是由施振宇;贺诗波;顾超杰;钱滨设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据生成方法，该方法采用条件扩散模型进行两阶段的扩散生成，以人体姿态的单视角图像模态数据作为条件信息控制生成对应的点云模态数据。首先，通过体素扩散阶段利用深度图的鸟瞰图特征作为条件，对噪声体素进行去噪，生成粗略的全局姿态体素分布，从而缓解关键姿态点的不均衡分布问题；其次，通过点云扩散阶段利用彩色图像提取的姿态关键点特征作为条件，在每个局部体素空间内对噪声点云进行去噪，生成精细的局部点云，最终合并成完整的点云。生成点云在空间分布和姿态表征上与真实点云相近，可用于扩充模型训练的数据集。

本发明授权一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像生成点云的跨模态人体姿态数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取包含人体姿态的成对图像和点云数据集，其中图像包含彩色图像和深度图像； S2、建立图像到点云的跨模态生成模型，该模型输入点云和图像，首先使用深度图像作为条件对点云进行全局体素扩散生成粗略姿态体素分布，然后使用彩色图像作为条件在每个体素内通过局部点云扩散生成精细点云；所述跨模态生成模型中的全局体素扩散使用噪声预测网络实现，首先将输入点云的三维空间进行体素划分，根据划分得到的三维体素空间进行高斯噪声采样得到噪声体素，并将噪声体素输入到噪声预测网络中进行噪声预测，通过标准扩散反向过程逐步去除噪声，迭代恢复出粗略姿态体素分布；并在去噪过程使用深度图像对体素数据进行条件信息融合； 还使用姿态分类模型，实时预测当前去噪步的体素分布对应的姿态标签，预测结果与真实标签之间的损失计算采用交叉熵损失函数作为语义引导损失； S3、使用数据集对跨模态生成模型两阶段进行分别训练； S4、使用训练好的跨模态生成模型生成精细点云，合并为和真实点云相近的完整点云。

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