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龙图腾网恭喜泉州市金同信息科技有限公司申请的专利一种基于NeRF的数字人形象复刻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：CN119399603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202510013307.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于NeRF的数字人形象复刻方法及系统是由洪志令;张恒彰;陈紫莹;何炜文;洪经纬设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NeRF的数字人形象复刻方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NeRF的数字人形象复刻方法及系统，涉及数字人形象复刻技术领域，所述方法包括：数字人形象采集，得到训练数据集；训练样本扩充生成；利用扩充后的数字人形象数据训练数据重构模型；对自编码器输出的数字人形象复刻的结果进行特征提取，将特征提取后的特征向量输入到分类器模型中进行数字人形象数据筛选。本发明提升生成样本的细节和真实度，使扩充数据在逼真度上更接近真实采集的图像，增强了在筛选数字人形象数据时的适应性和稳定性，使筛选模型在面对多样化的复刻数据时更具适应性，提升了分类效果，最终保证复刻数据的高质量和一致性。

本发明授权一种基于NeRF的数字人形象复刻方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于NeRF的数字人形象复刻方法，其特征在于，包括：S1：通过高分辨率相机以及特定配置的照明系统从多个角度采集数字人形图像，得到训练数据集；具体包括采用深度相机或3D扫描设备，来获取目标人形的三维几何信息与表面纹理；S2：基于量子超分辨率合成的生成对抗网络算法进行训练样本扩充生成；S3：基于高维矩阵分解的自编码器算法，利用扩充后的数字人形图像数据训练数据重构模型；S4:基于动态群体进化优化的神经网络算法对自编码器输出的数字人形象复刻的结果进行特征提取；S5:基于低秩矩阵的极限学习机算法将特征提取后的特征向量输入到分类器模型中进行数字人形图像数据筛选；具体的，基于量子超分辨率合成的生成对抗网络算法的训练流程包括：生成器的输入在初始化时采用量子初始化策略，表示为： ；式中，为量子态向量，为量子位数，为第个量子位的初始化相位，为量子基态；为虚数单位；具体的，基于高维矩阵分解的自编码器算法的训练流程包括：在每次迭代中，向输入数字人形象数据中添加少量的随机噪声，表示为： ，；式中，为添加噪声后的数字人形象数据，为添加噪声前的数字人形象数据，为参数更新操作；是从均值为0、方差为的正态分布中抽取的噪声；为第次迭代的噪声水平；为均值为0、方差为的正态分布；为噪声的方差；为正态分布；采用噪声水平的调整策略动态调整噪声模式，表示为： ；式中，和分别是在第次迭代和第次迭代的噪声水平；是噪声调整的学习率；是第次迭代的重构误差的变化率，用于指导噪声水平的自适应调整。

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