龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117972435A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/22;G06N3/0455;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种数字人文本动作模型训练方法及数字人动作生成方法，该方法包括：获取数字人文本动作模型的模型训练样本集；对文本序列样本和动作序列样本进行随机掩码处理，得到文本掩码序列和动作掩码序列；基于预设预训练模型，根据文本掩码序列和动作掩码序列，确定若干种预训练模型损失，优化预设预训练模型的模型参数，以得到目标预训练模型；基于目标下游任务样本集，对目标预训练模型进行模型参数微调。通过构建适用于多种下游任务的目标预训练模型，后续再按照目标下游任务，对目标预训练模型进行针对性的模型参数微调，减少了数字人文本动作模型训练的工作量，也就提高了模型的训练效率。
主权项：1.一种数字人文本动作模型训练方法，其特征在于，包括：获取数字人文本动作模型的模型训练样本集，所述模型训练样本集包括若干个文本序列样本和若干个动作序列样本；对所述文本序列样本和动作序列样本进行随机掩码处理，得到文本掩码序列和动作掩码序列；基于预设预训练模型，根据所述文本掩码序列和动作掩码序列，确定若干种预训练模型损失；根据所述若干种预训练模型损失，优化所述预设预训练模型的模型参数，以得到目标预训练模型；按照目标下游任务，获取目标下游任务样本集；所述目标下游任务样本集的样本量低于所述模型训练样本集的样本量；基于所述目标下游任务样本集，对所述目标预训练模型进行模型参数微调，得到符合所述目标下游任务的目标数字人文本动作模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 一种数字人文本动作模型训练方法及数字人动作生成方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号