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龍圖騰網(wǎng)恭喜首都師范大學(xué)申請(qǐng)的專利物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119152094B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411265161.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T13/60；該發(fā)明授權(quán)物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法及裝置是由姜那;翟相程;邱宇軒;李科駿;施智平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法及裝置，其方法包括：步驟S1：構(gòu)建透明流體運(yùn)動(dòng)場(chǎng)階段，對(duì)雙向視頻序列的光流施加一致性約束，利用原始視頻數(shù)據(jù)集S中的真實(shí)流體視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，生成平均光流數(shù)據(jù)F并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)；步驟S2：動(dòng)畫(huà)生成模型訓(xùn)練階段，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入基于自注意力驅(qū)動(dòng)的多尺度雙流紋理特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合原始視頻數(shù)據(jù)集S與平均光流數(shù)據(jù)F進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S3：流體動(dòng)畫(huà)生成階段，對(duì)輸入圖像使用物理模型模擬得到的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)M，指導(dǎo)實(shí)際的自然流體動(dòng)畫(huà)生成。本發(fā)明提供的方法提高了流體動(dòng)畫(huà)生成的物理真實(shí)性，為復(fù)雜流體現(xiàn)象的模擬和可視化提供了新的解決方案。

本發(fā)明授權(quán)物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種物理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的流體動(dòng)畫(huà)生成方法，其特征在于，包括：步驟S1：構(gòu)建透明流體運(yùn)動(dòng)場(chǎng)階段，基于雙向序列的自監(jiān)督運(yùn)動(dòng)光流捕捉網(wǎng)絡(luò)，對(duì)雙向視頻序列的光流施加一致性約束，利用原始視頻數(shù)據(jù)集S中的真實(shí)流體視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，使用訓(xùn)練好的運(yùn)動(dòng)光流捕捉網(wǎng)絡(luò)生成平均光流數(shù)據(jù)F并構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)；步驟S2：動(dòng)畫(huà)生成模型訓(xùn)練階段，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入基于自注意力驅(qū)動(dòng)的多尺度雙流紋理特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多尺度變形結(jié)構(gòu)增強(qiáng)紋理特征的關(guān)聯(lián)性，結(jié)合原始視頻數(shù)據(jù)集S與平均光流數(shù)據(jù)F進(jìn)行訓(xùn)練；步驟S3：流體動(dòng)畫(huà)生成階段，基于流體場(chǎng)景感知驅(qū)動(dòng)的智能物理模型選擇與運(yùn)動(dòng)場(chǎng)模擬模塊，對(duì)輸入圖像進(jìn)行流體場(chǎng)景感知并智能選擇合適的物理模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)場(chǎng)模擬，使用物理模型模擬得到的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)M，指導(dǎo)訓(xùn)練完成的雙流紋理特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)際的自然流體動(dòng)畫(huà)生成；其中，所述步驟S1包括：步驟S11：對(duì)于原始視頻數(shù)據(jù)集S中的視頻序列，構(gòu)建正向視頻序列和逆向視頻序列，其中表示所述視頻數(shù)據(jù)第1,2,3,…,n幀的圖像；步驟S12：將正向視頻序列和逆向視頻序列同時(shí)送入具有一致性約束的運(yùn)動(dòng)光流捕捉網(wǎng)絡(luò)，分別估計(jì)對(duì)應(yīng)的視頻光流序列和，并進(jìn)行一致性約束： 1其中，用于計(jì)算雙向光流的每個(gè)像素點(diǎn)光流值的歐式距離表示像素總數(shù)，i表示像素索引，,表示基于估計(jì)的正向視頻光流序列得到的像素點(diǎn)在和方向的光流值，表示基于估計(jì)的逆向視頻光流序列得到的像素點(diǎn)在和方向光流值；使用自監(jiān)督方式進(jìn)行訓(xùn)練以應(yīng)對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)沒(méi)有優(yōu)質(zhì)光流的問(wèn)題；步驟S13：使用訓(xùn)練好的運(yùn)動(dòng)光流捕捉網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始視頻數(shù)據(jù)集S中的視頻序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)光流捕捉得到所述視頻序列的估計(jì)光流序列，其中分別表示相鄰兩幀的光流，對(duì)估計(jì)光流序列中的光流進(jìn)行平均得到所述視頻序列的平均光流數(shù)據(jù)F；步驟S14：對(duì)于原始視頻數(shù)據(jù)集S中的視頻序列進(jìn)行預(yù)處理，隨機(jī)抽取一個(gè)起始幀、一個(gè)中間幀和一個(gè)結(jié)束幀，構(gòu)建數(shù)據(jù)對(duì)作為雙流紋理特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中作為網(wǎng)絡(luò)輸入，作為約束網(wǎng)絡(luò)生成能力的真實(shí)標(biāo)簽。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人首都師范大學(xué)，其通訊地址為：100048 北京市海淀區(qū)西三環(huán)北路105號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。