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龙图腾网恭喜华强方特(深圳)动漫有限公司申请的专利角色面部表情拆分方法、装置、计算机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：CN114912574B 。

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：202210349319.X，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权角色面部表情拆分方法、装置、计算机设备及存储介质是由梁宇;陆晓飞;高才芝设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本角色面部表情拆分方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了角色面部表情拆分方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取3D人脸基础模型，并对所述人脸基础模型进行拓扑，得到包含拓扑结构的人脸面部模型；通过预训练的特征点检测模型对所述人脸面部模型进行检测，得到目标人脸特征点；根据所述目标人脸特征点对所述人脸面部模型进行变形处理，得到多个面部变形表情。该方法实现基于拓扑结构的人脸表情拆分，减小美工人员构建面部变形表情的工作量，提高面部变形表情的构建效率。

本发明授权角色面部表情拆分方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种角色面部表情拆分方法，其特征在于，包括：获取3D人脸基础模型，并对所述人脸基础模型进行拓扑，得到包含拓扑结构的人脸面部模型；通过预训练的特征点检测模型对所述人脸面部模型进行检测，得到目标人脸特征点；根据所述目标人脸特征点对所述人脸面部模型进行变形处理，得到多个面部变形表情；所述特征点检测模型的训练过程，包括：获取若干样本表情；对所述样本表情进行特征点标注，得到样本特征点的坐标，所述样本特征点包括拓扑特征点和肌肉端点；对所述样本特征点的坐标进行归一化处理，将归一化结果输入初始特征点检测模型，并采用预置损失函数对所述初始特征点检测模型进行训练，得到训练后的特征点检测模型；所述采用预置损失函数对所述初始特征点检测模型进行训练，得到所述特征点检测模型，包括：判断所述损失函数的损失值是否达到预设损失阈值；若是，则输出训练后的初始特征点检测模型作为训练后的特征点检测模型；若否，则调整模型参数直至所述损失值达到预设损失阈值；所述对所述样本特征点的坐标进行归一化处理，包括：获取所述样本表情的顶点坐标，所述顶点坐标为所述样本表情中脸部框图的左上角坐标、左下角坐标、右上角坐标或右下角坐标；计算所述样本特征点的坐标与所述顶点坐标的横坐标差值，并除以所述脸部框图的长度值，以及计算所述样本特征点的坐标与所述顶点坐标的纵坐标差值，并除以所述脸部框图的宽度值。

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