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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建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：CN115937429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211641983.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建方法是由黄东晋;石永生;刘金华;俞乐洋;李一麟;于冰设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建方法，对原始的人脸图像数据集进行预处理，裁剪人脸部分区域，提取人脸的mask图并标记landmarks；然后在粗糙的3D人脸重建阶段，将预处理后的人脸图像输入到人脸回归模型中，进行网络模型训练；然后根据训练后的人脸回归模型参数，输出人脸系数向量，通过渲染生成平滑二维人脸图像；再在细粒度的3D人脸重建阶段，将反照率图输入到反照率模型中，进行反照率网络模型训练。根据训练后得到的反照率模型参数输出反照率图，根据训练后得到的深度移位模型参数，输出深度移位图。本发明方法能从单张图像中重建出细粒度的3D人脸几何和纹理信息，还对自然界中不同条件下人脸图像具有鲁棒性，应用于虚拟现实和娱乐影视。

本发明授权一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单张图像的细粒度3D人脸重建方法，其特征在于，操作步骤如下： 步骤1：对原始人脸图像数据集进行预处理，裁剪人脸部分的区域，提取人脸的mask图并标记人脸区域的68个landmarks； 步骤2：在粗糙的3D人脸重建阶段，将裁剪后的人脸图像输入到人脸回归网络中，进行网络模型训练； 步骤3：根据人脸回归模型训练后得到的训练参数，输出人脸系数，利用3DMM先验模型重建出粗糙的3D人脸，并通过可微分渲染器生成平滑的人脸图像； 步骤4：在细粒度的3D人脸重建阶段，将步骤3生成的反照率图输入到反照率模型中，进行反照率网络模型训练；对输入的人脸图像和步骤3中生成的平滑的人脸图像分别进行UV变换，并将变换后的UV图输入到深度移位模型中，进行深度移位网络模型训练； 步骤5：根据反照率模型训练后得到的训练参数，输出详细的反照率图，并根据深度移位模型训练后得到的训练参数，输出深度移位图；将步骤3重建的3D人脸结合其详细的反照率图和深度移位图合成细粒度的3D人脸，并通过可微分渲染器生成细粒度的人脸图像。

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