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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于视觉自回归模型的数字人生成系统与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：CN120635266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511134441.5，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于视觉自回归模型的数字人生成系统与方法是由耿卫东;冯启阳;章腾;历向东设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉自回归模型的数字人生成系统与方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉自回归模型的数字人生成系统，所述系统基于视觉自回归模型引入BSQ多尺度图像分词器、条件图像引导网络和时序注意力层构建数字人生成模型，利用温度图调整时序注意力权重分布，实现人物身份标签和颜色编码图像序列引导的目标数字人图像序列生成，提高了生成图像序列的视觉生成质量和时序一致性；模型训练时引入LPIPS感知损失，实现对生成图像的视觉质量的直接约束，进一步提高生成图像的视觉生成质量；数字人图像序列生成阶段，采用插帧平滑推理方法，进一步提高生成图像序列的时序一致性；本发明各模块协同实现动作可控目标数字人图像序列生成，并在保证生成图像质量的前提下，显著提高图像序列生成速度。

本发明授权基于视觉自回归模型的数字人生成系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉自回归模型的数字人生成系统，其特征在于，包括以下模块： 数据获取模块，其用于从真实图像中获取人物身份标签和颜色编码图像； 数字人视觉自回归模型构建模块，其用于基于视觉自回归模型，引入BSQ多尺度图像分词器、条件图像引导网络和时序注意力层构建数字人生成模型，实现人物身份标签和颜色编码图像引导目标数字人图像序列生成；其中，BSQ多尺度图像分词器用于对颜色编码图像进行多尺度编码和解码重建，条件图像引导网络用于根据颜色编码图像提取动作条件并注入视觉自回归Transformer模块，Transformer模块中的时序注意力层用于提取图像序列的时序特征，并利用温度图调整时序注意力权重分布； 模型训练模块，其用于对构建的数字人生成模型进行多阶段训练，其中，在第二阶段训练时，引入LPIPS感知损失，得到训练后的数字人生成模型； 数字人图像序列生成模块，其用于将人物身份标签和颜色编码图像输入至训练后的数字人生成模型中，生成目标数字人图像序列。

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