拉普拉斯变形：Style3D让虚拟服装，真正做到 “衣随人动”

  全球服装行业正在经历一场深刻的数字化变革。设计、生产与零售等关键环节正加速向数字化与智能化演进。在这一进程中，真正决定数字化能力上限的，不是表层工具，而是底层物理仿真与几何计算等高门槛技术。这类高门槛技术，往往通过专利形式沉淀下来，并转化为企业的核心技术壁垒。

  在此背景下，凌迪并未停留在应用层创新，而是持续深入更复杂的底层物理模拟与数学几何优化，将关键能力进行专利化沉淀与体系化布局。截至2025年12月31日，凌迪已在欧美获得10件发明专利，覆盖5个专利家族，支撑6大核心技术能力。

  本期介绍的专利家族聚焦服装与人体动态适配这一核心问题。其代表性专利Garment deformation method based on the human body's Laplacian deformation(US11704871B2)，提出了一种基于拉普拉斯变形(Laplacian Deformation)的服装驱动方法，使服装在虚拟环境中能够随人体形态与动作实现实时、平滑且高保真的动态变化。

  从本质上看，这是对服装与人体关系的一次重构。

  在传统3D建模流程中，服装变形依赖骨骼蒙皮绑定。尽管方法成熟，但人工成本极高，且建模师需要逐点分配权重，一旦处理不当，就容易出现拉伸失真、褶皱塌陷等问题，既耗时也不稳定。

  *传统3D服装蒙皮绑定(Maya环境)图片素材来自B站

  这项专利换了一种思路：不再“手动绑定”，而是让服装随人体自然驱动。实现路径可以概括为以下几个步骤：

  ● 首先，输入人体和服装的3D多边形网格，并对其进行离散化和聚类(体素化)处理，以减少顶点数量，提升计算效率。

  ● 随后，将人体和服装视为一个整体拓扑系统，构建对应的拉普拉斯矩阵。

  ● 在此基础上，将人体网格顶点作为“变形手柄(Deformation handles)”，通过人体的动作直接驱动服装网格同步变形。

  ● *后，将变形后的简化网格映射回原始分辨率空间，获得*终的高保真效果。

  这种方法的优势在于它不再依赖局部权重，而是通过整体几何约束来保持形变的“自然性”。使得在服装运动过程中，褶皱、纹理、结构细节都能够被*大程度保留，避免传统方法中常见的“橡皮感”或局部撕裂问题。

  这种“随人体自然变化”的能力，在实际应用中可以被直观感知。如下图所示：

  同一件服装在不同体型下能够呈现出差异化且合理的贴合效果，服装的松紧、轮廓与细节会随人体结构自然变化，而非简单缩放或拉伸。

  在实际应用层面，这一技术直接作用于数字服装生产效率与交互体验：一方面，大幅减少3D建模过程中蒙皮与权重调整的时间成本，极大地缩短了数字服装开发周期;另一方面，在虚拟试衣、电商展示及移动端试衣场景中，显著提升服装与人体的贴合度与真实感，从而改善用户体验，降低用户决策成本，并在一定程度上降低因“上身效果不符”带来的退货问题。

  从专利布局角度看，该项技术在3D服装变形这一关键领域建立了知识产权屏障，为凌迪在物理AI、数字孪生、虚拟直播、AI影视番剧等前沿赛道提供了核心算法支撑。