复旦大学付彦伟获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种视频动作迁移深度学习系统和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：CN114399708B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111660869.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频动作迁移深度学习系统和方法是由付彦伟;洪羽欣;钱学林;薛向阳;骆思勉设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种视频动作迁移深度学习系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频动作迁移深度学习系统和方法，包括分别与系统控制部连接的人物视频数据预处理部、视频特征量化部、视频特征重组部、动作迁移视频生成部，人物视频数据预处理部对源图像、参考图像进行预处理，提取源图像中源关键点信息和参考图像中参考关键点信息；视频特征量化部分别提取源图像、参考图像的深度特征，进行特征量化，获得源图像量化特征、参考图像量化特征；视频特征重组部根据源关键点、源图像量化特征、参考图像量化特征，预测出目标图像的量化特征；动作迁移视频生成部根据目标图像的量化特征，输出目标图像，系统控制部存储程序并进行控制。本系统用于实现动作迁移，保证目标图像的清晰度及分辨率。
本发明授权一种视频动作迁移深度学习系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种视频动作迁移深度学习方法，其特征在于： 建立视频动作迁移模型，从同一段视频中抽取二个不同帧图像作为源图像与参考图像，进行预处理； 分别提取所述源图像的源关键点信息、所述参考图像的参考关键点信息、源图像深度特征、参考图像深度特征； 分别对所述源图像深度特征、所述参考图像深度特征进行量化，得到源图像量化特征、参考图像量化特征； 根据所述源关键点信息、所述参考关键点信息、所述源图像量化特征、所述参考图像量化特征进行预测，得到目标图像量化特征； 根据所述目标图像量化特征生成目标图像； 基于所述视频动作迁移模型的各参数，对不同来源的迁移源图像与迁移参考图像，采用与建模相同的过程，进行动作迁移。
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