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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利虚拟形象的生成方法、深度学习模型的训练方法及装置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：CN117152208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202311121138.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权虚拟形象的生成方法、深度学习模型的训练方法及装置是由杨少雄;徐颖;崔宪坤;赵晨设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟形象的生成方法、深度学习模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了虚拟形象的生成方法、深度学习模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域，可以应用于元宇宙、数字虚拟人场景。该虚拟形象的生成方法包括：根据目标对象的初始姿态的骨骼点特征和目标对象的目标姿态的骨骼点特征，生成运动轨迹特征序列，其中，运动轨迹特征序列包括目标对象从初始姿态变换到目标姿态所需完成的多个过渡动作的骨骼点特征；对初始姿态的骨骼点特征、运动轨迹特征序列和目标姿态的骨骼点特征进行处理，生成动作特征序列，其中，动作特征序列用于驱动虚拟形象从初始姿态经过连续姿态变化得到目标姿态；以及对动作特征序列进行渲染，生成虚拟形象。

本发明授权虚拟形象的生成方法、深度学习模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种虚拟形象的生成方法，包括： 根据目标对象的初始姿态的骨骼点特征和所述目标对象的目标姿态的骨骼点特征，生成运动轨迹特征序列，其中，所述运动轨迹特征序列包括所述目标对象从所述初始姿态变换到所述目标姿态所需完成的多个过渡动作的骨骼点特征；所述过渡动作的数量是由所述初始姿态的骨骼点特征与所述目标姿态的骨骼点特征之间的差异程度确定的，所述多个过渡动作的骨骼点特征是基于过渡动作的次序，按照骨骼点特征的匀速或匀加速变化生成的；以降低运动位姿融合难度； 利用深度学习模型基于注意力机制，对所述初始姿态的骨骼点特征、所述运动轨迹特征序列和所述目标姿态的骨骼点特征进行运动位姿融合处理，生成动作特征序列，其中，所述动作特征序列用于驱动虚拟形象从所述初始姿态经过连续姿态变化得到所述目标姿态；其中，所述深度学习模型是通过对完整的连续姿态变化序列进行局部掩码，利用目标损失函数进行训练得到的；其中，所述目标损失函数包括基于样本旋转角度特征序列和预测旋转角度特征序列构建的第一损失函数和基于样本位置特征序列和预测位置特征序列构建的第二损失函数；以及 对所述动作特征序列进行渲染，生成所述虚拟形象。

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