1.一种三维动漫的多维度模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：采集模型构建精度约束信息；

采集二维图像集合，并对所述二维图像集合进行场景化特征提取，并将场景化特征提取结果作为场景标识信息，其中，所述二维图像集合是模型的多角度二维图像信息，通过多维度模型构建系统内置的图像采集装置，采集二维图像集合；

根据所述场景化特征提取结果进行所述二维图像集合的场景剔除，构建三维坐标系，并基于所述三维坐标系进行所述场景剔除结果的角度标识，得到角度标识图像集合；

根据所述精度约束信息匹配锚点总量分布区间，对所述角度标识图像集合进行复杂度特征分析，根据复杂度特征分析结果和所述锚点总量分布区间生成区域锚点分布结果；

根据所述角度标识图像集合和所述区域锚点分布结果进行三维动漫模型拟合，得到三维动漫模型拟合结果；

根据所述三维动漫模型拟合结果和所述场景标识信息生成多维度场景模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设定预定评价区间；

根据所述预定评价区间对所述角度标识图像集合进行区域划分，得到区域划分结果；

构建预定色域范围评价等级区间，根据所述预定色域范围评价等级区间进行所述区域划分结果的各个区域的分级数量评价，得到区域分级数量评价结果；

根据所述区域分级数量评价结果获得所述复杂度特征分析结果。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采集用户需求信息；

根据所述用户需求信息进行锚点偏重系数评价，生成锚点系数评价结果；

根据所述锚点系数评价结果进行所述区域锚点分布结果优化，得到优化区域锚点分布结果；

根据所述优化区域锚点分布结果得到所述三维动漫模型拟合结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述场景化特征提取结果作为场景构建基础数据，并依据所述场景标识信息进行场景分类，获得场景分类结果；

构建风格化约束等级，根据所述风格化约束等级进行所述场景分类结果的分级空间构建，并基于分级空间构建结果进行新增场景特征匹配，将匹配后的新增场景特征添加至各级分级空间；

根据所述三维动漫模型拟合结果和添加新增场景特征的所述分级空间生成所述多维度场景模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据构建完成的所述分级空间进行所述三维动漫模型拟合结果的特征关联分析，得到关联特征集合；

对所述关联特征集合进行所述三维动漫模型拟合结果的适配尺寸优化，得到适配尺寸优化参数；

将所述适配尺寸优化参数添加至各级分级空间。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述角度标识图像集合进行模型构建完整性评价，获得完整性评价结果；

判断所述完整性评价结果是否满足预定要求阈值；

当所述完整性评价结果不满足所述预定要求阈值时，则获得新增图像指令；

根据所述新增图像指令进行二维图像的新增采集。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述二维图像集合进行目标动漫人物的图像均衡质量评价，生成图像均衡质量评价集合；

通过所述图像均衡质量评价集合进行所述二维图像集合的图像筛选，得到图像筛选结果；

基于所述图像筛选结果进行所述场景化特征提取。

8.一种三维动漫的多维度模型构建系统，其特征在于，所述系统包括：信息采集单元，所述信息采集单元用于采集模型构建精度约束信息；

场景特征提取单元，所述场景特征提取单元用于采集二维图像集合，并对所述二维图像集合进行场景化特征提取，并将场景化特征提取结果作为场景标识信息，其中，所述二维图像集合是模型的多角度二维图像信息，通过多维度模型构建系统内置的图像采集装置，采集二维图像集合；

场景剔除单元，所述场景剔除单元用于根据所述场景化特征提取结果进行所述二维图像集合的场景剔除，构建三维坐标系，并基于所述三维坐标系进行所述场景剔除结果的角度标识，得到角度标识图像集合；

锚点分布生成单元，所述锚点分布生成单元用于根据所述精度约束信息匹配锚点总量分布区间，对所述角度标识图像集合进行复杂度特征分析，根据复杂度特征分析结果和所述锚点总量分布区间生成区域锚点分布结果；

三维模型拟合单元，所述三维模型拟合单元用于根据所述角度标识图像集合和所述区域锚点分布结果进行三维动漫模型拟合，得到三维动漫模型拟合结果；

多维度模型生成单元，所述多维度模型生成单元用于根据所述三维动漫模型拟合结果和所述场景标识信息生成多维度场景模型。

9.一种三维动漫的多维度模型构建设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至

7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，其特征在于，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。