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龙图腾网获悉福建源之宇宙文化传播有限公司申请的专利一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统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：CN120949949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511484964.2，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统是由吴克华;林秋菊;林世杰设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统在说明书摘要公布了：本发明属于剧情设计技术领域，本发明公开了一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统，包括多模态用户数据采集模块、云端ML剧情生成引擎、过程眩晕评估及画像更新模块和渲染和循环模块，具体来说，通过获取每个用户的多模态数据流，生成新用户的初步眩晕敏感度画像，并输出初步敏感等级；根据全局剧情目标和多用户输入，生成初步的剧情节点，并设计剧情变体池，作为初步剧情节点的备用集合；基于眩晕预测机制为每个用户进行实时的眩晕评估，根据评估结果更新眩晕敏感度画像，并进行变体选择；根据选择的变体对初步剧情节点进行平滑更新，获取调控剧情指令，并使用用户端渲染，定期循环更新剧情，实现3D场景的自适应剧情更新。

本发明授权一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的3D场景自适应剧情系统，其特征在于，包括： 多模态用户数据采集模块：用于获取每个用户的多模态数据流，生成新用户的初步眩晕敏感度画像，并输出初步敏感等级； 云端ML剧情生成引擎：用于根据全局剧情目标和多用户输入，生成初步的剧情节点，并设计剧情变体池，作为初步剧情节点的备用集合； 过程眩晕评估及画像更新模块：基于眩晕预测机制为每个用户进行实时的眩晕评估，根据评估结果更新初步眩晕敏感度画像，并进行变体选择； 渲染和循环模块：根据选择的变体对初步剧情节点进行平滑更新，获取调控剧情指令，并使用用户端渲染，定期循环更新剧情； 所述云端ML剧情生成引擎的具体实现方法包括： 在云端部署ML剧情生成模型，通过分布式ML框架同步多用户输入，将每个用户的多模态数据流和初步眩晕敏感度画像、3D场景的全局剧情目标，以及多用户交互上下文，输入到模型中，生成初步剧情节点；多用户交互上下文包括共享的团队行为同步数据和历史事件记录； 设计剧情变体池，基于初步敏感等级对初步剧情节点创建多个不同等级的备用剧情变体； 其中，ML剧情生成模型集成强化学习PPO算法和GAN深度学习算法，通过预训练后再进行部署； 强化学习PPO算法用于处理动态剧情决策和分支预测，即根据用户行为数据和初步眩晕敏感度画像，选择最优叙事路径；GAN深度学习算法用于处理逼真3D元素生成； 剧情变体池设计为一个预生成的初步剧情节点备用集合； 备用集合的生成方式为，从初步剧情节点提取关键参数，统计当前3D场景中所有用户的敏感等级，根据统计的数量设置参数的可调整幅度范围，在可调整幅度范围内，使用GAN深度学习算法修改关键参数，每一次修改作为一个变体，使用PPO算法验证变体中3D场景的剧情连贯性，若验证通过，则存储到变体池中，重复生成变体，直到达到目标数量时停止； 所述过程眩晕评估及画像更新模块的具体实现方法包括： 在云端或边缘计算上，为每个用户运行一个眩晕预测机制； 从实时采集的多模态数据流中提取每个用户的生理数据，输入到眩晕预测机制中，获取眩晕风险指数； 根据眩晕风险指数对初步眩晕敏感度画像进行实时更新，得到实时眩晕敏感度画像； 从实时采集的多模态数据流中提取每个用户的行为数据，识别3D场景参数和初步剧情节点中潜在眩晕触发； 基于潜在眩晕触发和实时眩晕敏感度画像从变体池中为每个用户选择冲突最低的变体。

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