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龙图腾网恭喜浙江科技大学申请的专利基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法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：CN119169205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411660977.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法是由林志洁;郑宗昊;周礼洁;王浩麟;潘玥;平升阳;泮宇鑫;邢锦琦;孙以恒;刘畅;刘轩麟;华浩天;赵科竣;应卫东设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法，包括：步骤一：将选择的文本提示条件编码为文本向量；步骤二：将文本提示条件所生成的各交叉注意力图进行加权平均，生成目标交叉注意力图；步骤三：将文本向量和随机的高斯噪声输入预先训练的运动变分自编码器，得到初始人体运动序列；步骤四：在潜在空间的维度上对初始人体运动序列进行扩散去噪操作，计算目标运动序列与实际运动序列的KL散度损失以及目标交叉注意力图与实际交叉注意力图的均方误差；步骤五：通过KL散度损失以及均方误差，在去噪步骤中逐步更新预测的噪声，来最小化总损失，生成最终的人体运动序列。本发明可减少运算开销，而且能够生成符合输入条件的人体动作序列。

本发明授权基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的潜在空间人体运动生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：选择要进行人体动作生成的文本提示条件，将所述文本提示条件编码为文本向量；步骤二：提取所述文本提示条件所生成的各交叉注意力图，将各所述交叉注意力图进行加权平均，以生成目标交叉注意力图；步骤三：将所述文本向量和随机的高斯噪声输入预先训练的运动变分自编码器中，通过所述运动变分自编码器得到初始人体运动序列；步骤四：在潜在空间的维度上对所述初始人体运动序列通过去噪器进行扩散去噪操作，计算去噪步骤中得到的目标运动序列与实际运动序列的KL散度损失以及所述目标交叉注意力图与实际交叉注意力图的均方误差；其中，所述实际运动序列指的是真实世界中人体动作的序列化表示，即真实的人体动作对应的运动序列，对应地，所述实际交叉注意力图是与实际运动序列对应的交叉注意力图；步骤五：通过KL散度损失以及均方误差，在去噪步骤中逐步更新预测的噪声，来最小化总损失，生成最终的目标运动序列。

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