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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于多模态感知的智能体数字形象交互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：CN121187453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511735296.6，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于多模态感知的智能体数字形象交互生成方法是由陈咏秋;王晓;徐祥;朱晓东;胡文涛设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的智能体数字形象交互生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态感知的智能体数字形象交互生成方法，包括采集用户的多模态输入数据，对多模态输入数据分别进行预处理与特征提取；输入至改进型高效模态交叉学习网络，进行多模态特征融合处理；构建语义意图图谱，引入时间索引边权与情绪驱动边权，使用结构感知图神经网络对图进行编码；通过跨模态风格对比学习机制，提取模态风格向量，通过层次嵌套结构生成个性风格编码向量；输入个性调控门控机制，采用特征通道线性调制方法对交互策略生成过程中的中间层表征进行调控；将表征向量输入行为策略生成模块，生成多模态行为输出序列；输出序列驱动数字形象进行同步响应，完成用户交互过程中的自然响应生成。

本发明授权一种基于多模态感知的智能体数字形象交互生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的智能体数字形象交互生成方法，其特征在于，包括： 采集用户的多模态输入数据，对多模态输入数据依次进行预处理与特征提取，生成特征向量集； 将特征向量集输入改进型高效模态交叉学习网络，进行多模态特征融合处理，获得语义嵌入向量； 基于交互上下文信息，构建语义意图图谱，并在语义意图图谱中引入时间索引边权与情绪驱动边权，使用结构感知图神经网络对图进行编码，输出语义意图向量； 采集用户在交互过程中的个性行为数据，通过跨模态风格对比学习机制提取模态风格向量，并通过层次嵌套结构生成个性风格编码向量； 将语义嵌入向量、语义意图向量和个性风格编码向量输入个性调控门控机制，采用特征通道线性调制方法对交互策略生成过程中的中间层表征进行调控，输出表征向量； 将表征向量输入行为策略生成模块，生成多模态行为输出序列； 根据结构化多模态行为输出序列驱动数字形象进行同步响应，完成用户交互过程中的自然响应生成； 所述将特征向量集输入改进型高效模态交叉学习网络，进行多模态特征融合处理，获得语义嵌入向量的具体方法包括： 将特征向量集中的语音特征向量、图像特征向量与文本语义向量分别输入至改进型高效模态交叉学习网络中的语音通道、图像通道与文本通道，构建多通道融合输入结构； 在语音通道与图像通道、图像通道与文本通道、语音通道与文本通道之间分别构建双向交叉注意力路径，计算各模态通道之间的交叉注意力权重； 根据交叉注意力权重，对每个模态通道内的特征向量执行上下文增强操作，生成交叉模态增强向量； 对交叉模态增强向量与特征向量集进行残差连接与归一化处理，保留模态独立性并提升融合鲁棒性； 将残差连接与归一化处理后的模态特征向量进行拼接与非线性变换，输出语义嵌入向量，作为改进型高效模态交叉学习网络的融合结果。

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