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龍圖騰網恭喜浙江科技大學申請的專利基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法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：CN119169205B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411660977.6，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法是由林志潔;鄭宗昊;周禮潔;王浩麟;潘玥;平升陽;泮宇鑫;邢錦琦;孫以恒;劉暢;劉軒麟;華浩天;趙科竣;應衛東設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法，包括：步驟一：將選擇的文本提示條件編碼為文本向量；步驟二：將文本提示條件所生成的各交叉注意力圖進行加權平均，生成目標交叉注意力圖；步驟三：將文本向量和隨機的高斯噪聲輸入預先訓練的運動變分自編碼器，得到初始人體運動序列；步驟四：在潛在空間的維度上對初始人體運動序列進行擴散去噪操作，計算目標運動序列與實際運動序列的KL散度損失以及目標交叉注意力圖與實際交叉注意力圖的均方誤差；步驟五：通過KL散度損失以及均方誤差，在去噪步驟中逐步更新預測的噪聲，來最小化總損失，生成最終的人體運動序列。本發明可減少運算開銷，而且能夠生成符合輸入條件的人體動作序列。

本發明授權基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散模型的潛在空間人體運動生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟一：選擇要進行人體動作生成的文本提示條件，將所述文本提示條件編碼為文本向量；步驟二：提取所述文本提示條件所生成的各交叉注意力圖，將各所述交叉注意力圖進行加權平均，以生成目標交叉注意力圖；步驟三：將所述文本向量和隨機的高斯噪聲輸入預先訓練的運動變分自編碼器中，通過所述運動變分自編碼器得到初始人體運動序列；步驟四：在潛在空間的維度上對所述初始人體運動序列通過去噪器進行擴散去噪操作，計算去噪步驟中得到的目標運動序列與實際運動序列的KL散度損失以及所述目標交叉注意力圖與實際交叉注意力圖的均方誤差；其中，所述實際運動序列指的是真實世界中人體動作的序列化表示，即真實的人體動作對應的運動序列，對應地，所述實際交叉注意力圖是與實際運動序列對應的交叉注意力圖；步驟五：通過KL散度損失以及均方誤差，在去噪步驟中逐步更新預測的噪聲，來最小化總損失，生成最終的目標運動序列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江科技大學，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區留和路318號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。