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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时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：CN121437702B 。

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：202512015339.X，技术领域涉及：G06T13/80；该发明授权语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时生成方法是由宋小波;盛孟刚;姚志强设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时生成方法，涉及生成式人工智能与虚拟人交叉技术领域，所述生成方法采用大型语言模型生成语言与非语言行为描述；通过文本‑动作映射编码器将行为描述实时映射为骨骼运动矢量，并在运动基元库内做余弦相似度检索，进行一种语义对应一个姿势的零延迟对应；利用视频生成模型的动作拼接在两段动作基元影像序列间生成平滑过渡帧，形成平滑动作视频；对所述平滑动作视频进行唇形同步处理。本发明实时生成方法，构建了语言‑动作的联合表征空间，实现了端到端的低延迟生成，显著提升了2D数字人交互的自然度与真实感，可广泛用于虚拟客服、直播替身及元宇宙实时交互场景。

本发明授权语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时生成方法在权利要求书中公布了：1.一种语义驱动与骨骼运动矢量匹配的2D数字人实时生成方法，其特征在于，所述实时生成方法采用大型语言模型生成语言与非语言行为描述；通过文本-动作映射编码器将行为描述实时映射为骨骼运动矢量，并在运动基元库内做余弦相似度检索，进行一种语义对应一个姿势的零延迟对应；利用视频生成模型的动作拼接在两段基元间生成平滑过渡帧，形成平滑动作视频；对所述平滑动作视频进行唇形同步处理；所述采用大型语言模型生成语言与非语言行为描述中，先接收用户语音指令，将语音信号转换为文本字符串，由大语言模型对指令进行解析，生成语言响应文本及与语言响应文本语义一致的非语言行为描述；所述文本-动作映射编码器包括CLIP文本编码器和映射网络，所述CLIP文本编码器用于将文本转换为512维的文本特征向量，所述映射网络用于将512维文本特征向量投影至256维骨骼运动矢量空间； 将行为描述实时映射为骨骼运动矢量，包括以下步骤： S3-1,256维骨骼运动矢量空间的构建与映射：从动作基元影像序列中提取连续的图像帧；采用DwPose技术从图像帧中提取人体骨骼关键点序列，形成骨骼运动矢量Va；多个骨骼运动矢量Va与其对应动作基元影像序列共同构成了运动基元库； S3-2，将骨骼运动矢量Va作为真实矢量，将预测骨骼运动矢量Vp作为预测矢量，损失函数为L=1-cosVp,Va，即余弦相似度损失；计算预测矢量Vp与真实矢量Va的平均余弦相似度；训练完成后，MLP_map参数固定，作为“映射网络”部署到在线推理流程，用于实现文本映射至256维骨骼运动矢量的实时输出； S3-3，CLIP文本编码器首先将输入文本转换为512维的文本特征向量；随后，映射网络将该512维文本特征向量投影至256维骨骼运动矢量空间。

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