【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于ai的数字人生成方法及数字人生直播系统。
技术介绍
1、人工智能
专注于利用人工智能算法，特别是深度学习技术，来创造、模拟和渲染虚拟人物。在这个领域中，计算机图形学提供了可视化和图像渲染的基础框架，而人工智能则负责驱动这些虚拟人物的行为、表情和动作的生成，这种结合允许开发出能在各种虚拟环境中自然互动的高度逼真的数字人物。
2、其中，基于ai的数字人生成方法是一种技术手段，目的在于创造出能够在数字媒体、视频游戏、电影制作甚至虚拟现实环境中使用的逼真虚拟人物。这些数字人不仅在外观上逼真，还能模拟复杂的人类表情和动作。其目的是为了提供更加丰富和沉浸式的用户体验，增强数字娱乐的互动性和真实感，以及在教育、培训和模拟领域提供更有效的工具。
3、传统基于ai的数字人生成方法在数字人物生成和行为模拟方面依赖于静态的数据模型和简化的算法，这在模拟复杂的人类行为和情感变化方面表现得不够灵活和准确，传统方法在处理时间序列数据时缺乏深度和精细化的分析，导致生成的数字人物缺乏真实感和深度。传统方法在决策策略和行为模型的生成上，由于缺乏高级算法的支持，无法有效适应复杂多变的环境和用户互动，导致数字人物在交互和响应方面的表现显得生硬和不自然。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于ai的数字人生成方法及数字人生直播系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于ai的数
3、s1：基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列；
4、s2：基于所述生命周期数据序列，采用遗传算法，通过种群初始化设定差异化形态特征的初始值，通过适应度函数评估个体的适应性，并进行选择、交叉和变异操作，迭代演化出匹配虚拟环境的形态特征，生成进化优化的形态特征；
5、s3：基于所述进化优化的形态特征，采用增强型博弈论模型，通过模拟智能体间的策略互动，参照信息的情感因素，模拟数字人物在异常环境中的策略选择和行为反应，生成决策策略和行为模式；
6、s4：基于所述决策策略和行为模式，采用深度置信网络，利用多层受限玻尔兹曼机构建深度网络，通过无监督学习方式逐层提取和解读情感数据的特征，进行情感的解析和响应，生成情感智能模型；
7、s5：基于所述情感智能模型，采用深度强化学习，通过与环境的交互反馈，利用奖励机制学习最优策略，循环调整行为模型匹配环境变化，增强数字人物的行为适应性，生成环境适应性行为模型；
8、s6：基于所述环境适应性行为模型，采用集成学习方法，通过多个模型融合和权重优化，综合差异化模型的特点和优势，进行数字人物特性的优化，生成综合优化的数字人物。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述生命周期数据序列包括从成年到年轻状态的面部特征、体态变化和生理指标的多维数据，所述进化优化的形态特征包括经过遗传算法演化得到的身体结构、肢体比例、面部特征，所述决策策略和行为模式具体指数字人物针对差异化环境、情境所采取的决策逻辑与行为反应模式，所述情感智能模型包括对情感状态的识别和解析能力，所述环境适应性行为模型具体为根据环境变化和交互反馈调整的行为策略集，所述综合优化的数字人物包括综合了生命周期特征、形态特征、决策策略、情感智能和环境适应性的优化数字人物。
10、作为本专利技术的进一步方案，基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列的步骤具体为；
11、s101：基于成年状态数据，采用卷积神经网络，应用卷积层识别和提取关键面部特征，并通过池化层降低特征维度，减少计算复杂性，生成面部特征集。
12、s102：基于所述面部特征集，采用逆向时间卷积网络，执行特征的时间逆序排列，通过逆向处理时间标签，将成年特征映射到年轻状态，模拟年龄退化过程，生成逆序特征集。
13、s103：基于所述逆序特征集，采用自编码器，执行特征重构和优化，自编码器通过编码和解码过程，学习减少信息损失，保留关键特征，优化数据质量，生成优化特征集。
14、s104：基于所述优化特征集，采用生成对抗网络，执行特征优化，通过生成器和判别器的对抗性训练，优化特征真实性，生成生命周期数据序列。
15、作为本专利技术的进一步方案，基于所述生命周期数据序列，采用遗传算法，通过种群初始化设定差异化形态特征的初始值，通过适应度函数评估个体的适应性，并进行选择、交叉和变异操作，迭代演化出匹配虚拟环境的形态特征，生成进化优化的形态特征的步骤具体为；
16、s201：基于所述生命周期数据序列，采用聚类算法，执行形态特征的分类，通过分析差异化生命周期阶段的特征，将同类特征分组，生成分类形态特征；
17、s202：基于所述分类形态特征，采用初始化遗传算法，执行初始种群的特征设定，通过定义差异化形态特征的遗传参数，生成种群初始特征集；
18、s203：基于所述种群初始特征集，采用神经进化算法，执行特征的适应性优化，神经进化算法利用神经网络来调整遗传算法的选择、交叉和变异策略，生成优化形态特征；
19、s204：基于所述优化形态特征，采用遗传算法，执行特征的演化和优化，通过遗传操作使形态特征匹配虚拟环境的要求，生成进化优化的形态特征。
20、作为本专利技术的进一步方案，基于所述进化优化的形态特征，采用增强型博弈论模型，通过模拟智能体间的策略互动，参照信息的情感因素，模拟数字人物在异常环境中的策略选择和行为反应，生成决策策略和行为模式的步骤具体为；
21、s301：基于所述进化优化的形态特征，采用决策树算法，执行行为模式的初步分类，通过构建形态特征的决策规则，区分和归类差异化的行为模式，生成初步行为模式分类；
22、s302：基于所述初步行为模式分类，采用逻辑回归算法，执行行为模式的适应性评估，通过计算差异化行为模式的适应性概率，并通过对增强型博弈论模型提供基础数据，生成行为模式适应性评估；
23、s303：基于所述行为模式适应性评估，采用多智能体强化学习，执行行为模式的优化，通过在模拟环境中训练多个智能体，根据奖励机制学习和优化行为策略，生成优化后的行为模式；
24、s304：基于所述优化后的行为模式，采用增强型博弈论模型，执行策略选择和行为反应模拟，通过模拟环境下智能体间的策略互动，综合参照多方因素，生成决策策略和行为模式。
25、作为本专利技术的进一步方案，基于所述决策策略和行为模式，采用深度置信网络，利用多层受限玻尔兹曼机构建深度网络，通过无监督学习方式逐层提取和解读情感数据的特征，进行情感的解析和响应，生成情感智能模型的步骤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI的数字人生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，所述生命周期数据序列包括从成年到年轻状态的面部特征、体态变化和生理指标的多维数据，所述进化优化的形态特征包括经过遗传算法演化得到的身体结构、肢体比例、面部特征，所述决策策略和行为模式具体指数字人物针对差异化环境、情境所采取的决策逻辑与行为反应模式，所述情感智能模型包括对情感状态的识别和解析能力，所述环境适应性行为模型具体为根据环境变化和交互反馈调整的行为策略集，所述综合优化的数字人物包括综合了生命周期特征、形态特征、决策策略、情感智能和环境适应性的优化数字人物。
3.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列的步骤具体为；
4.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于所述生命周期数据序列，采用遗传算法，通过种群初始化设定差异化形态特征的初始
5.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于所述进化优化的形态特征，采用增强型博弈论模型，通过模拟智能体间的策略互动，参照信息的情感因素，模拟数字人物在异常环境中的策略选择和行为反应，生成决策策略和行为模式的步骤具体为；
6.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于所述决策策略和行为模式，采用深度置信网络，利用多层受限玻尔兹曼机构建深度网络，通过无监督学习方式逐层提取和解读情感数据的特征，进行情感的解析和响应，生成情感智能模型的步骤具体为；
7.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于所述情感智能模型，采用深度强化学习，通过与环境的交互反馈，利用奖励机制学习最优策略，循环调整行为模型匹配环境变化，增强数字人物的行为适应性，生成环境适应性行为模型的步骤具体为；
8.根据权利要求1所述的基于AI的数字人生成方法，其特征在于，基于所述环境适应性行为模型，采用集成学习方法，通过多个模型融合和权重优化，综合差异化模型的特点和优势，进行数字人物特性的优化，生成综合优化的数字人物的步骤具体为；
9.一种基于AI的数字人生直播系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于AI的数字人生成方法，所述数字人生直播系统包括数据采集模块、数据分析模块、角色建模模块、情绪识别模块、行为预测模块、个性化渲染模块、互动反馈模块。
10.根据权利要求9所述的基于AI的数字人生直播系统，其特征在于，所述数据采集模块基于实时社交媒体流和用户输入，采用数据爬虫技术和API抓取，收集和整合用户行为数据和偏好信息，构建用户行为档案，生成生命周期数据序列；
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的数字人生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的数字人生成方法，其特征在于，所述生命周期数据序列包括从成年到年轻状态的面部特征、体态变化和生理指标的多维数据，所述进化优化的形态特征包括经过遗传算法演化得到的身体结构、肢体比例、面部特征，所述决策策略和行为模式具体指数字人物针对差异化环境、情境所采取的决策逻辑与行为反应模式，所述情感智能模型包括对情感状态的识别和解析能力，所述环境适应性行为模型具体为根据环境变化和交互反馈调整的行为策略集，所述综合优化的数字人物包括综合了生命周期特征、形态特征、决策策略、情感智能和环境适应性的优化数字人物。
3.根据权利要求1所述的基于ai的数字人生成方法，其特征在于，基于成年状态数据，采用逆向时间卷积网络，通过多层卷积神经网络结构，逐层提取并反向重构时间序列特征，从成年状态逐步回溯到年轻状态，生成生命周期数据序列的步骤具体为；
4.根据权利要求1所述的基于ai的数字人生成方法，其特征在于，基于所述生命周期数据序列，采用遗传算法，通过种群初始化设定差异化形态特征的初始值，通过适应度函数评估个体的适应性，并进行选择、交叉和变异操作，迭代演化出匹配虚拟环境的形态特征，生成进化优化的形态特征的步骤具体为；
5.根据权利要求1所述的基于ai的数字人生成方法，其特征在于，基于所述进化优化的形态特征，采用增强型博弈论模型，通过模拟智能体间的策略互动，参照信息的情感因素，模...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟顺昌，田中宝，吴成，殷学祖，谢永打，张景青，刘向欣，
申请(专利权)人：广州市德镱信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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