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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法、生成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：CN119516051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411486370.0，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法、生成方法及装置是由李雅;郭蒲源;高迎明;郝拓;付温馨设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法、生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法、生成方法及装置，包括：构建包含音乐‑三维舞蹈动作数据以及二维关键点数据的训练集；构建初始生成模型，包括主干网络和控制网络；主干网络以音乐和三维舞蹈动作数据为输入，输出预测动作数据；控制网络以音乐、三维舞蹈动作数据和二维关键点数据为输入，输出运动特征；将运动特征与主干网络提取的中间特征进行拼接，以控制预测动作数据；采用训练集对初始生成模型进行两阶段的训练，最终得到三维舞蹈动作生成模型。本发明采用训练得到的三维舞蹈动作生成模型能够用于生成与音乐匹配的三维舞蹈动作数据，且具备可控生成能力。

本发明授权可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法、生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种可控的音乐驱动三维舞蹈动作生成模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 构建第一训练样本集，所述第一训练样本集包含多个样本，每个样本包含音乐及其对应的三维舞蹈动作数据；构建第二训练样本集，所述第二训练样本集包含多个样本，每个样本包含所述音乐、所述音乐对应的三维舞蹈动作数据以及所述三维舞蹈动作数据对应的人体关节的二维关键点数据； 构建初始生成模型，所述初始生成模型包括主干网络和控制网络；所述主干网络包括多个线性层和Transformer解码器层，所述控制网络包括多个线性层、Transformer解码器层和零线性层；所述主干网络以所述音乐及其对应的三维舞蹈动作数据为输入，提取所述三维舞蹈动作数据特征，输出预测动作数据；所述控制网络以所述音乐、所述三维舞蹈动作数据及其对应的二维关键点数据为输入，提取所述二维关键点数据的特征，输出运动特征；将所述运动特征输入所述主干网络，并与所述主干网络提取的中间特征进行拼接，以控制所述预测动作数据； 采用扩散模型对所述初始生成模型进行训练，并向所述第一训练样本集和所述第二训练样本集的三维舞蹈动作数据加入噪声，得到噪声动作数据；采用所述第一训练样本集对所述主干网络进行训练，构建所述预测动作数据与所述三维舞蹈动作数据的损失，更新所述主干网络的参数；固定已经训练完毕的主干网络的结构和参数，并将该结构和参数应用至所述控制网络，采用所述第二训练样本集对所述初始生成模型进行训练，构建由所述控制网络控制生成的预测动作数据与所述三维舞蹈动作数据的损失，更新所述控制网络的参数，最终训练得到由所述主干网络和所述控制网络组成的三维舞蹈动作生成模型。

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