利索能及
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专利号: 2023115539061
申请人: 长春职业技术学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-11-27
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,包括:

动画形象文本描述采集模块,用于获取由用户输入的待生成动画形象的文本描述;

动画形象基础形象特征采集模块,用于获取由所述用户选择的待生成动画形象的基础形象特征,其中,所述基础形象特征包括性别、年龄和发型;

基础形象特征编码模块,用于对所述基础形象特征进行编码以得到基础形象编码特征向量;

动画形象文本语义编码模块,用于对所述待生成动画形象的文本描述进行动画形象上下文语义特征分析以得到待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列;

动画形象嵌入文本描述语义分析模块,用于对所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行特征嵌入分析以得到形象嵌入文本描述语义特征;

动画形象图像生成模块,用于基于所述形象嵌入文本描述语义特征,生成动画形象图像。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述动画形象文本语义编码模块,用于:将所述待生成动画形象的文本描述通过动画形象上下文语义编码器以得到所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述动画形象嵌入文本描述语义分析模块,用于:将所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列通过语义特征嵌入模块以得到形象嵌入文本描述语义特征向量,作为所述形象嵌入文本描述语义特征。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述动画形象嵌入文本描述语义分析模块,包括:特征提取单元,用于将所述基础形象编码特征向量通过基于全卷积网络模型的特征提取器以得到基础形象特征向量;

向量线性处理单元,用于将所述基础形象特征向量进行线性处理以得到线性处理后基础形象特征向量;

向量序列线性处理单元,用于将所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行线性处理以得到线性处理后待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列;

初融合单元,用于融合所述线性处理后基础形象特征向量和所述线性处理后待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列以得到线性初融合向量;

一维卷积处理单元,用于对所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行一维卷积处理以得到待生成动画形象文本上下文语义邻域关联特征向量的序列;

拼接融合单元,用于将所述待生成动画形象文本上下文语义邻域关联特征向量的序列和所述线性初融合向量进行基于拼接方式的融合以得到所述形象嵌入文本描述语义特征向量。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述动画形象图像生成模块,用于:将所述形象嵌入文本描述语义特征向量通过基于对抗生成网络的动画形象生成器以得到所述生成动画形象图像。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述动画形象图像生成模块,包括:特征优化单元,用于对所述形象嵌入文本描述语义特征向量进行优化以得到优化形象嵌入文本描述语义特征向量;

动画形象生成单元,用于将所述优化形象嵌入文本描述语义特征向量通过所述基于对抗生成网络的动画形象生成器以得到所述生成动画形象图像。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的动画形象生成系统,其特征在于,所述特征优化单元,包括:融合优化子单元,用于对所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行融合优化以得到优化后待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列;

语义嵌入子单元,用于将所述基础形象编码特征向量和所述优化后待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列通过所述语义特征嵌入模块得到所述优化形象嵌入文本描述语义特征向量。

8.一种基于人工智能的动画形象生成方法,其特征在于,包括:

获取由用户输入的待生成动画形象的文本描述;

获取由所述用户选择的待生成动画形象的基础形象特征,其中,所述基础形象特征包括性别、年龄和发型;

对所述基础形象特征进行编码以得到基础形象编码特征向量;

对所述待生成动画形象的文本描述进行动画形象上下文语义特征分析以得到待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列;

对所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行特征嵌入分析以得到形象嵌入文本描述语义特征;

基于所述形象嵌入文本描述语义特征,生成动画形象图像。

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的动画形象生成方法,其特征在于,对所述待生成动画形象的文本描述进行动画形象上下文语义特征分析以得到待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列,包括:将所述待生成动画形象的文本描述通过动画形象上下文语义编码器以得到所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列。

10.根据权利要求9所述的基于人工智能的动画形象生成方法,其特征在于,对所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列进行特征嵌入分析以得到形象嵌入文本描述语义特征,包括:将所述基础形象编码特征向量和所述待生成动画形象文本上下文语义特征向量的序列通过语义特征嵌入模块以得到形象嵌入文本描述语义特征向量,作为所述形象嵌入文本描述语义特征。