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龙图腾网获悉北京青藤科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的元宇宙数字人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：CN120852604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511373945.2，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统是由费旭然设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机图形学和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统，其中，一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法包括：通过多视角视频数据构建神经辐射场人体模型并学习用户行为序列模式；采集用户头部和手部的稀疏传感器数据并生成初步全身骨骼姿态；通过可微分物理引擎计算数字人与虚拟环境交互时的接触力反馈；利用强化学习算法优化姿态满足物理约束；对生成的姿态进行多目标优化和质量评估；本发明使用消费级设备即可生成具有个性化特征且能自然与环境交互的数字人姿态，提升了元宇宙交互体验。

本发明授权一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过多视角视频数据构建神经辐射场人体模型，并学习用户行为序列模式，建立个性化姿态先验模型； 基于建立的个性化姿态先验模型，采集用户头部和手部的稀疏传感器数据，结合行为意图识别，利用基于Transformer的动作推断网络生成初步全身骨骼姿态； 当数字人与虚拟环境中物体交互时，通过可微分物理引擎对初步全身骨骼姿态进行分析，计算接触点、接触力和力矩，生成力反馈特征向量； 利用强化学习算法，根据力反馈特征向量对初步姿态进行优化，使其满足物理约束条件，生成最终的全身姿态； 利用优势演员-评论家算法训练动作策略网络，该动作策略网络以稀疏传感器数据、行为模式、接触力和力矩为条件输入，输出最优的姿态调整策略； 动作策略网络采用基于神经网络的策略梯度强化学习框架，包含策略网络和价值网络两部分； 策略网络采用多层感知机结构，包含4个隐藏层，每层256个神经元，输出层使用Tanh激活函数限制动作幅度； 价值网络采用与策略网络相同的结构，用于评估状态价值，指导策略优化方向； 对生成的最终全身姿态进行多目标损失函数优化和质量评估，确保姿态的自然度和稳定性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京青藤科技股份有限公司，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区高碑店乡半壁店村惠河南街1089号1层F507；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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