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申请/专利权人：广州市德镱信息技术有限公司;广东财贸职业学院

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于AI的数字人生成方法及数字人生直播系统，包括以下步骤：基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列。本发明中，通过逆向时间卷积网络精确模拟数字人物生命周期，提供细腻、真实的角色发展，遗传算法在形态特征生成上增强适应性和多样性，使数字人物在虚拟环境中更自然逼真，增强型博弈论模型优化决策策略，提升数字人物在复杂环境中的交互和策略适应性，深度置信网络深化情感解析，解读和响应用户情感，深度强化学习保证数字人物在变化环境中优化行为，增强行为适应性和灵活性。

主权项：1.一种基于AI的数字人生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列；基于所述生命周期数据序列，采用遗传算法，通过种群初始化设定差异化形态特征的初始值，通过适应度函数评估个体的适应性，并进行选择、交叉和变异操作，迭代演化出匹配虚拟环境的形态特征，生成进化优化的形态特征；基于所述进化优化的形态特征，采用增强型博弈论模型，通过模拟智能体间的策略互动，参照信息的情感因素，模拟数字人物在异常环境中的策略选择和行为反应，生成决策策略和行为模式；基于所述决策策略和行为模式，采用深度置信网络，利用多层受限玻尔兹曼机构建深度网络，通过无监督学习方式逐层提取和解读情感数据的特征，进行情感的解析和响应，生成情感智能模型；基于所述情感智能模型，采用深度强化学习，通过与环境的交互反馈，利用奖励机制学习最优策略，循环调整行为模型匹配环境变化，增强数字人物的行为适应性，生成环境适应性行为模型；基于所述环境适应性行为模型，采用集成学习方法，通过多个模型融合和权重优化，综合差异化模型的特点和优势，进行数字人物特性的优化，生成综合优化的数字人物。

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