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龍圖騰網恭喜溫州專幫信息科技有限公司申請的專利一種數字人動作泛化智能生成方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118966240B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411459360.8，技術領域涉及：G06F40/30；該發明授權一種數字人動作泛化智能生成方法及系統是由劉恒松;章榆;鄭百惠;羅澤;金智拓設計研發完成，并于2024-10-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種數字人動作泛化智能生成方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及數字人技術領域，其具體地公開了一種數字人動作泛化智能生成方法及系統，其通過獲取數字人動作生成自然語言描述，并采用基于人工智能的自然語言處理技術來對所述數字人動作生成自然語言描述進行文本清洗、分詞處理和語義編碼，以此基于各個數字熱內生成文本語義特征之間的顯著語義聚合表示來自動地得到目標動作的序列，并對各個目標動作進行篩選以得到目標動作生成結果的序列，進而生成數字人動作的序列，可以顯著減少手動編寫腳本所需的時間和人力成本，并且能夠根據自然語言描述來動態調整動作序列，使得數字人能夠快速適應新的動作需求或場景變化，無需重新編寫和測試代碼。

本發明授權一種數字人動作泛化智能生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種數字人動作泛化智能生成方法，其特征在于，包括：獲取數字人動作生成自然語言描述；對所述數字人動作生成自然語言描述進行文本清洗以得到清洗后數字人動作生成自然語言描述后進行分詞處理以得到數字人動作生成文本的序列；對所述數字人動作生成文本的序列進行語義編碼以得到數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列；對所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列進行數字人動作生成文本特征顯著聚合以得到數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征，包括：對所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列進行聚類分析以得到數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示；基于所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示，對所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列進行貢獻度場域分析以得到數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征；對所述數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征進行目標動作提取以得到目標動作的序列；在預設動作庫中篩選所述目標動作的序列中各目標動作所對應的目標動作生成結果以得到目標動作生成結果的序列；基于所述目標動作生成結果的序列，生成數字人動作的序列；其中，對所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列進行聚類分析以得到數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示，包括：計算所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列的均值向量以得到數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示向量作為所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示；其中，基于所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示，對所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列進行貢獻度場域分析以得到數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征，包括：計算所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列中的各個數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量相對于所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示向量的隱性聚類貢獻因子以得到數字人動作生成文本上下文語義隱性聚類貢獻因子的序列；將所述數字人動作生成文本上下文語義隱性聚類貢獻因子的序列排列為數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場分布向量；將所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場分布向量輸入基于自注意力機制的聚類貢獻場顯性建模模塊以得到數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場域調制權重向量；以所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場域調制權重向量中的各個特征值作為權重，計算所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列的按位置加權和以得到數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征向量作為所述數字人目標生成動作顯著語義聚合編碼特征；其中，計算所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量的序列中的各個數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量相對于所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示向量的隱性聚類貢獻因子以得到數字人動作生成文本上下文語義隱性聚類貢獻因子的序列，包括：將所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量中的各個位置的特征值與所述數字人動作生成文本上下文語義自監督聚類表示向量中對應位置的特征值進行按位置相除以得到數字人動作生成文本上下文語義貢獻向量；計算所述數字人動作生成文本上下文語義貢獻向量的每個特征值的絕對值的以二為底的對數函數值以得到數字人動作生成文本上下文語義貢獻對數向量；計算所述數字人動作生成文本上下文語義編碼特征向量與所述數字人動作生成文本上下文語義貢獻對數向量的按位置點乘后，計算點乘向量中各個位置的加和值以得到數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻值；計算以自然常數e為底的，所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻值為指數的指數函數以獲得所述數字人動作生成文本上下文語義隱性聚類貢獻因子；其中，將所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場分布向量輸入基于自注意力機制的聚類貢獻場顯性建模模塊以得到數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場域調制權重向量，包括：分別將查詢權重矩陣、鍵權重矩陣和值權重矩陣與所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場分布向量進行矩陣-向量相乘以得到數字人動作生成文本上下文語義查詢向量、數字人動作生成文本上下文語義鍵向量和數字人動作生成文本上下文語義值向量；計算所述數字人動作生成文本上下文語義查詢向量和所述數字人動作生成文本上下文語義鍵向量的轉置向量之間的乘積以得到數字人動作生成文本上下文語義關聯矩陣后，將所述數字人動作生成文本上下文語義關聯矩陣與所述數字人動作生成文本上下文語義鍵向量的長度的平方根進行按位置相除以得到數字人動作生成文本上下文語義關聯調制矩陣；將所述數字人動作生成文本上下文語義關聯調制矩陣輸入softmax函數以得到數字人動作生成文本上下文語義關聯激活矩陣；將所述數字人動作生成文本上下文語義值向量與所述數字人動作生成文本上下文語義關聯激活矩陣進行相乘以得到所述數字人動作生成文本上下文語義聚類貢獻場域調制權重向量。

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