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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深度学习模型的训练方法、虚拟形象驱动方法和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：CN115906987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211660898.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权深度学习模型的训练方法、虚拟形象驱动方法和装置是由杜宗财;范锡睿;赵亚飞;张世昌;郭紫垣;陈毅;王志强设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的训练方法、虚拟形象驱动方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及虚拟人、增强现实、虚拟现实、混合现实、扩展现实、元宇宙等技术领域。具体实现方案为：获取样本语音的第一音频特征，样本语音具有虚拟形象标签，虚拟形象标签包含拓扑结构信息；将第一音频特征输入深度学习模型，得到与多个拓扑结构各自对应的多个第一驱动参数；根据拓扑结构信息，从多个第一驱动参数中确定第一目标驱动参数；以及根据拓扑结构信息与第一目标驱动参数之间的差异，调整深度学习模型，以得到经训练的深度学习模型。本公开还提供了一种虚拟形象驱动方法、装置、电子设备和存储介质。

本发明授权深度学习模型的训练方法、虚拟形象驱动方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于基于语音驱动多个三维人脸的深度学习模型的训练方法，包括： 获取样本语音的第一音频特征，所述样本语音具有虚拟形象标签，所述虚拟形象标签是针对所述样本语音提前采集并标注的三维人脸数据并具有特定的拓扑结构信息； 将所述第一音频特征输入包括与多个拓扑结构各自对应的多个子模型在内的深度学习模型，得到用于驱动所述多个三维人脸的多个第一驱动参数，其中，经由所述多个子模型中的每一个输出与相应拓扑结构相对应的第一驱动参数； 根据所述拓扑结构信息，从所述多个第一驱动参数中确定第一目标驱动参数；以及 根据所述拓扑结构信息与所述第一目标驱动参数之间的差异，调整所述深度学习模型，以得到经训练的深度学习模型， 其中，根据所述拓扑结构信息，从所述多个第一驱动参数中确定第一目标驱动参数包括： -根据所述样本语音的所述虚拟形象标签的所述拓扑结构信息，从所述多个子模型中确定与所述拓扑结构信息对应的子模型作为目标子模型； -将所述目标子模型输出的第一驱动参数确定为所述第一目标驱动参数，并且 其中，根据所述拓扑结构信息与所述第一目标驱动参数之间的差异，调整所述深度学习模型，以得到经训练的深度学习模型包括： -根据所述拓扑结构信息与所述第一目标驱动参数之间的差异，计算所述目标子模型的掩码损失； -根据所述目标子模型的掩码损失，调整所述目标子模型的参数，以得到经训练的深度学习模型。

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