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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数字人驱动模型的构建、数字人驱动方法、装置及设备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：CN119558354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411606779.1，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权数字人驱动模型的构建、数字人驱动方法、装置及设备是由梁峻豪;徐志良;梁柏荣;李莹莹;周航;冯浩城设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字人驱动模型的构建、数字人驱动方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数字人驱动模型的构建、数字人驱动方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习以及大模型等技术领域，可应用于AIGC以及数字人等场景。具体实现方案为：获取原始样本；在原始样本的动作帧序列中，按照随机遮掩规则对设定数量的动作帧进行遮掩，得到遮掩动作帧序列；将遮掩动作帧序列加入至原始样本中，形成训练样本；使用训练样本对初始动作模型进行训练，得到数字人驱动模型。

本发明授权数字人驱动模型的构建、数字人驱动方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种数字人驱动模型的构建方法，包括： 获取原始样本，其中，所述原始样本中包含时间对齐的动作帧序列和语音特征帧序列；动作帧中包含2D头部和肢体关键点； 在所述原始样本的所述动作帧序列中，按照随机遮掩规则对设定数量的动作帧进行遮掩，得到遮掩动作帧序列； 将所述遮掩动作帧序列加入至所述原始样本中，形成训练样本； 使用所述训练样本对初始动作模型进行训练，得到用于驱动2D肢体动作的数字人驱动模型； 其中，所述使用所述训练样本对初始动作模型进行训练，得到用于驱动2D肢体动作的数字人模型，包括： 将所述训练样本输入至初始神经网络模型中； 通过模型输入层生成与所述遮掩动作帧序列对应的第一标记嵌入向量序列，并生成与所述动作帧序列对应的第二标记嵌入向量序列； 其中，所述第一标记嵌入向量序列包含与被遮掩的动作帧对应的未知向量； 通过模型编码器层对所述第一标记嵌入向量序列进行多级编码，得到编码结果序列； 通过模型解码器层对所述编码结果序列和所述语音特征帧序列的加和结果进行多级解码，得到对各所述未知向量的预测结果向量； 根据对各所述未知向量的预测结果向量，和所述第二标记嵌入向量序列中与各所述未知向量对应的已知向量，计算模型损失值； 根据模型损失值对初始动作模型进行权重更新。

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