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龙图腾网恭喜温州专帮信息科技有限公司申请的专利一种数字人动作泛化智能生成方法及系统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：CN118966240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411459360.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种数字人动作泛化智能生成方法及系统是由刘恒松;章榆;郑百惠;罗泽;金智拓设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字人动作泛化智能生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数字人技术领域，其具体地公开了一种数字人动作泛化智能生成方法及系统，其通过获取数字人动作生成自然语言描述，并采用基于人工智能的自然语言处理技术来对所述数字人动作生成自然语言描述进行文本清洗、分词处理和语义编码，以此基于各个数字热内生成文本语义特征之间的显著语义聚合表示来自动地得到目标动作的序列，并对各个目标动作进行筛选以得到目标动作生成结果的序列，进而生成数字人动作的序列，可以显著减少手动编写脚本所需的时间和人力成本，并且能够根据自然语言描述来动态调整动作序列，使得数字人能够快速适应新的动作需求或场景变化，无需重新编写和测试代码。

本发明授权一种数字人动作泛化智能生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字人动作泛化智能生成方法，其特征在于，包括：获取数字人动作生成自然语言描述；对所述数字人动作生成自然语言描述进行文本清洗以得到清洗后数字人动作生成自然语言描述后进行分词处理以得到数字人动作生成文本的序列；对所述数字人动作生成文本的序列进行语义编码以得到数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列；对所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列进行数字人动作生成文本特征显著聚合以得到数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征，包括：对所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列进行聚类分析以得到数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示；基于所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示，对所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列进行贡献度场域分析以得到数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征；对所述数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征进行目标动作提取以得到目标动作的序列；在预设动作库中筛选所述目标动作的序列中各目标动作所对应的目标动作生成结果以得到目标动作生成结果的序列；基于所述目标动作生成结果的序列，生成数字人动作的序列；其中，对所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列进行聚类分析以得到数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示，包括：计算所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列的均值向量以得到数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示向量作为所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示；其中，基于所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示，对所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列进行贡献度场域分析以得到数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征，包括：计算所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列中的各个数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量相对于所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示向量的隐性聚类贡献因子以得到数字人动作生成文本上下文语义隐性聚类贡献因子的序列；将所述数字人动作生成文本上下文语义隐性聚类贡献因子的序列排列为数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场分布向量；将所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场分布向量输入基于自注意力机制的聚类贡献场显性建模模块以得到数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场域调制权重向量；以所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场域调制权重向量中的各个特征值作为权重，计算所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列的按位置加权和以得到数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征向量作为所述数字人目标生成动作显著语义聚合编码特征；其中，计算所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量的序列中的各个数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量相对于所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示向量的隐性聚类贡献因子以得到数字人动作生成文本上下文语义隐性聚类贡献因子的序列，包括：将所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量中的各个位置的特征值与所述数字人动作生成文本上下文语义自监督聚类表示向量中对应位置的特征值进行按位置相除以得到数字人动作生成文本上下文语义贡献向量；计算所述数字人动作生成文本上下文语义贡献向量的每个特征值的绝对值的以二为底的对数函数值以得到数字人动作生成文本上下文语义贡献对数向量；计算所述数字人动作生成文本上下文语义编码特征向量与所述数字人动作生成文本上下文语义贡献对数向量的按位置点乘后，计算点乘向量中各个位置的加和值以得到数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献值；计算以自然常数e为底的，所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献值为指数的指数函数以获得所述数字人动作生成文本上下文语义隐性聚类贡献因子；其中，将所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场分布向量输入基于自注意力机制的聚类贡献场显性建模模块以得到数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场域调制权重向量，包括：分别将查询权重矩阵、键权重矩阵和值权重矩阵与所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场分布向量进行矩阵-向量相乘以得到数字人动作生成文本上下文语义查询向量、数字人动作生成文本上下文语义键向量和数字人动作生成文本上下文语义值向量；计算所述数字人动作生成文本上下文语义查询向量和所述数字人动作生成文本上下文语义键向量的转置向量之间的乘积以得到数字人动作生成文本上下文语义关联矩阵后，将所述数字人动作生成文本上下文语义关联矩阵与所述数字人动作生成文本上下文语义键向量的长度的平方根进行按位置相除以得到数字人动作生成文本上下文语义关联调制矩阵；将所述数字人动作生成文本上下文语义关联调制矩阵输入softmax函数以得到数字人动作生成文本上下文语义关联激活矩阵；将所述数字人动作生成文本上下文语义值向量与所述数字人动作生成文本上下文语义关联激活矩阵进行相乘以得到所述数字人动作生成文本上下文语义聚类贡献场域调制权重向量。

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