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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及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：CN116416376B 。

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：202310191306.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及存储介质是由周余;高欣;荣辰初;于耀设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机图形学与计算机视觉技术领域，所述方法包括：获取待重建RGB人像；将待重建RGB人像输入三维体素头发重建模型中得到目标三维体素头发；三维体素头发重建模型利用训练人像集、三维头发训练集和对应的文本对重建网络训练得到；重建网络包括图像编码器和训练好的体素解码器，训练好的体素解码器根据训练好的VAE‑Patch_SNGAN网络确定，训练好的VAE‑Patch_SNGAN网络利用三维头发训练集对VAE‑Patch_SNGAN网络进行训练得到；根据目标三维体素头发重建目标三维头发图像。本发明提高了三维头发的重建速度和精度。

本发明授权一种三维头发的重建方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维头发的重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待重建RGB人像； 将所述待重建RGB人像输入至三维体素头发重建模型中，得到目标三维体素头发；所述三维体素头发重建模型是利用训练人像集、三维头发训练集和所述三维头发训练集对应的文本对重建网络训练得到的；所述重建网络包括图像编码器和训练好的体素解码器，所述训练好的体素解码器是根据训练好的VAE-Patch_SNGAN网络确定的，所述训练好的VAE-Patch_SNGAN网络是利用所述三维头发训练集对VAE-Patch_SNGAN网络进行训练得到的，所述VAE-Patch_SNGAN网络包括：三维体素生成器和第一判别器，所述三维体素生成器包括体素编码器和体素解码器； 根据所述目标三维体素头发重建目标三维头发图像； 所述的训练过程，包括： 确定训练人像集、三维头发训练集和所述三维头发训练集对应的文本；所述训练人像集包括多张训练用RGB人像，所述三维头发训练集包括多个初始发丝体素对应的占用真值和方向真值； 确定每张所述训练用RGB人像的头发分割掩膜和头发方向图； 根据所述训练人像集和所述三维头发训练集，确定投影视角参数；所述投影视角参数包括：旋转矩阵和平移向量； 基于所述三维头发训练集对VAE-Patch_SNGAN网络进行训练，得到训练好的VAE-Patch_SNGAN网络； 基于图像编码器和训练好的体素解码器，构建重建网络； 对所述三维头发训练集进行渲染，得到渲染图片集； 基于所述渲染图片集与所述三维头发训练集对应的文本，确定带有文字描述的渲染图片集； 基于所述投影视角参数、所述训练用RGB人像的头发分割掩膜和头发方向图以及所述带有文字描述的渲染图片集，对所述重建网络进行训练，得到所述三维体素头发重建模型； 基于所述三维头发训练集对VAE-Patch_SNGAN网络进行训练，得到训练好的VAE-Patch_SNGAN网络，具体包括： 基于所述三维体素生成器和所述第一判别器，构建所述VAE-Patch_SNGAN网络； 将所有所述初始发丝体素输入至所述VAE-Patch_SNGAN网络中，得到各所述初始发丝体素对应的重建发丝体素； 确定各所述重建发丝体素的占用值和方向值； 基于各所述重建发丝体素的占用值和方向值以及各所述初始发丝体素对应的占用真值和方向真值，构建所述VAE-Patch_SNGAN网络的第一损失函数； 基于所述第一损失函数对所述VAE-Patch_SNGAN网络进行微调，得到所述训练好的VAE-Patch_SNGAN网络。

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