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龍圖騰網獲悉北京慧夜科技有限公司申請的專利交互動畫生成模型訓練、交互動畫生成方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113570690B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110883086.7，技術領域涉及：G06T13/40；該發明授權交互動畫生成模型訓練、交互動畫生成方法和系統是由渠思源設計研發完成，并于2021-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本交互動畫生成模型訓練、交互動畫生成方法和系統在說明書摘要公布了：本說明書實施例公開了一種交互動畫生成模型訓練、交互動畫生成方法和系統。其中，用戶輸入角色的初始骨骼狀態、物體的空間分布、物體的初始位置、初始姿態、目標位置和目標姿態等中的一種或多種信息后，交互動畫生成模型可基于用戶輸入生成在角色的骨骼運動參數，該骨骼運動參數可指示在該角色與物體交互過程中的至少兩個時間點骨骼的位置和姿態。進而，可以基于角色的骨骼運動參數生成該角色與物體的交互動畫。

本發明授權交互動畫生成模型訓練、交互動畫生成方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種交互動畫生成模型訓練方法，其中，包括： 獲取多個樣本輸入數據，所述樣本輸入數據包括角色的初始骨骼狀態參數、剛性物體的空間分布參數和該剛性物體的運動軌跡參數，所述初始骨骼狀態參數指示該角色的一個或多個骨骼的初始位置和初始姿態，所述運動軌跡參數至少指示該剛性物體的初始位置、初始姿態、目標位置和目標姿態； 獲取與所述多個樣本輸入數據分別對應的多個樣本標簽數據，所述樣本標簽數據包括角色的骨骼運動參數，所述骨骼運動參數指示在該角色與剛性物體交互過程中的至少兩個時間點所述一個或多個骨骼的位置和姿態； 利用所述多個樣本輸入數據和所述多個樣本標簽數據訓練初始模型，得到所述交互動畫生成模型，所述初始模型包括神經網絡，所述交互動畫生成模型基于隨機梯度下降算法得到； 其中，所述神經網絡包括第一編碼器、第二編碼器和運動參數解碼器；所述第一編碼器用于對角色的初始骨骼狀態參數進行特征提取，得到第一特征向量；所述第二編碼器用于對剛性物體的空間分布參數進行特征提取，得到第二特征向量；所述運動參數解碼器用于將當前步的輸出作為下一步的輸入的一部分，以及根據每一步的輸入預測該步的輸出；輸入所述運動參數解碼器的條件參數包括所述第一特征向量和所述第二特征向量拼接而成的組合特征向量，所述運動參數解碼器的每一步的輸入至少包括剛性物體的運動軌跡參數；所述骨骼運動參數基于所述運動參數解碼器的各步輸出得到。

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