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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成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：CN121304873B 。

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：202511872506.6，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成方法是由张昵昵;唐申庚;何家澍;何佳一;程乐超;钟准设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成方法，涉及姿态动作生成技术领域，在训练过程中，利用编码器将姿态序列编码为潜在表示；对潜在表示进行随机掩码，得到掩码潜在表示；对潜在表示进行前向扩散逐步添加噪声，得到噪声表示；将噪声表示输入去噪器中，并将掩码潜在表示作为条件信息，逐步去噪得到去噪后的潜在表示；利用解码器对去噪后的潜在表示解码，得到恢复后的姿态序列。在推理过程中，利用插值的方式对存在缺失的姿态序列进行填充，得到初始化的姿态序列；利用编码器对初始化的姿态序列编码，作为条件信息；将随机初始化的噪声作为噪声表示。本发明用于合成连贯姿态视频中的连接帧。

本发明授权一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的数字人姿态动作生成方法，其特征在于， 条件扩散模型在训练过程为： 利用编码器将连贯的姿态序列P编码为潜在表示X； 对潜在表示X进行随机掩码，得到掩码潜在表示Xcon； 对潜在表示X进行前向扩散，即逐步添加噪声，得到噪声表示Xt； 将噪声表示Xt输入去噪器中，并将掩码潜在表示Xcon作为条件信息，对噪声表示Xt进行逐步去噪，得到去噪后的潜在表示； 利用解码器对去噪后的潜在表示进行解码，得到恢复后的姿态序列； 通过最小化原始的姿态序列P与恢复后的姿态序列之间的差异，以及最小化潜在表示X与去噪后的潜在表示之间的差异，进行模型训练，得到训练后的条件扩散模型； 利用训练后的条件扩散模型进行连贯姿态的生成，推理过程为： 利用插值的方式对存在缺失的姿态序列进行填充，得到初始化的姿态序列； 利用编码器对初始化的姿态序列进行编码，编码后作为掩码潜在表示； 利用随机初始化的噪声，作为噪声表示； 将噪声表示输入去噪器中，并将掩码潜在表示作为条件信息，对噪声表示进行逐步去噪，得到去噪后的潜在表示； 利用解码器对去噪后的潜在表示进行解码，得到恢复后的姿态序列； 利用编码器将姿态序列P编码为潜在表示X，具体如下所示： 将姿态序列中各帧的姿态向量pn通过线性嵌入层映射到高维特征空间，得到映射到高维特征空间后的各帧的姿态特征；N为姿态序列的帧数量； 使用位置编码层来补充姿态序列P中各帧的顺序即位置信息，对位置信息进行编码，并添加到姿态特征中，得到获得位置信息的姿态特征，整合成由构成的长度为N的姿态特征序列； 将姿态特征序列输入编码器中进行编码，编码器的输出即为潜在表示；编码器由编码层堆叠而成，每个编码层包括1个归一化层、1个多头自注意力和1个位置前馈神经网络层； 将噪声表示Xt输入去噪器中，将掩码潜在表示Xcon作为条件信息，对噪声表示Xt进行逐步去噪，得到去噪后的潜在表示，具体如下所示： 将扩散过程中时间步t输入到多层感知机中生成时间嵌入，并将时间嵌入添加到条件信息即掩码潜在表示Xcon中； 将扩散过程中时间步t的噪声表示Xt和条件信息Xcon送入去噪器中进行去噪，得到上一时间步t-1的特征表示；去噪器包括1个自注意力层、1个交叉注意力层和1个前馈层，去噪过程如下： 其中，是自注意层输出的中间特征序列，是交叉自注意层输出的中间特征序列； 对去噪器输出的上一时间步t-1的特征表示进行层归一化处理，然后通过线性层映射到目标维度空间，得到上一时间步t-1的噪声表示； 将上一时间步t-1的噪声表示和条件信息Xcon送入去噪器中逐步进行迭代去噪，直至得到去噪后的潜在表示

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