个性化配置方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供个性化配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于对虚拟对象进行个性化配置，所述方法包括：获取配置人员针对所述虚拟对象的偏好信息，所述偏好信息用于指示以下至少一种：性格、性别、年龄、长相、打扮风格和应用场景；将所述偏好信息输入至个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略，所述初始个性化策略包括以下至少一种：面部形象、妆容、发型、语种、音色、姿态、服饰、场景、地点、配图、道具和镜头；基于所述初始个性化策略，利用预览界面对所述虚拟对象进行个性化显示。配置人员只需将偏好信息输入至个性化配置模型即可自动生成对应的初始个性化策略，简化了个性化配置的繁琐过程，提高了配置效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
个性化配置方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及虚拟人、交互设计、人工智能的
，尤其涉及个性化配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]虚拟对象包括虚拟人、虚拟动物、虚拟卡通形象等。其中，虚拟人是由CG技术构建、以代码形式运行的拟人化形象，具有语言交流、表情表达、动作展示等多种互动方式。虚拟人技术已经在人工智能领域迅速发展，并且在很多
都得到了应用，例如影视、传媒、游戏、金融、文旅、教育、医疗等领域。
[0003]现有的虚拟对象的个性化配置方式为：配置人员需要针对每一项目(面部形象、妆容、发型、语种、音色、姿态、服饰等)逐项去配置并查看对应的效果，配置效率较低且配置工作量较大。
[0004]基于此，本申请提供了个性化配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以改进现有技术。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供个性化配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，简化了个性化配置的繁琐过程，提高了配置效率。
[0006]本申请的目的采用以下技术方案实现：
[0007]第一方面，本申请提供一种个性化配置方法，用于对虚拟对象进行个性化配置，所述方法包括：
[0008]获取配置人员针对所述虚拟对象的偏好信息，所述偏好信息用于指示以下至少一种：性格、性别、年龄、长相、打扮风格和应用场景；
[0009]将所述偏好信息输入至个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略，所述初始个性化策略包括以下至少一种：面部形象、妆容、发型、语种、音色、姿态、服饰、场景、地点、配图、道具和镜头；
[0010]基于所述初始个性化策略，利用预览界面对所述虚拟对象进行个性化显示。
[0011]该技术方案的有益效果在于：无需配置人员需要针对每一项目逐项去配置并查看对应的效果，配置人员只需提供大概的偏好信息，将偏好信息输入至个性化配置模型即可自动生成对应的初始个性化策略，简化了个性化配置的繁琐过程，提高了配置效率。配置人员一般是客户的工作人员，其工作内容包括对虚拟对象进行个性化配置。其中，客户是指虚拟对象互动应用的客户，通常是企业、机关、学校、医院等B端客户，也有少量C端客户；虚拟对象的显示内容通常是客户提供给其用户的显示内容，方便(客户的)用户据此了解客户想要呈现给其用户的相关信息，例如企业历史、企业文化、企业所能提供的服务类型和服务报价、机关办事服务指引、教育辅导课程、健康生活知识等。
[0012]具体而言，通过个性化配置可以让虚拟对象更符合用户的需求，提高用户对虚拟
对象的满意度和使用粘性。传统的虚拟对象个性化配置需要耗费大量的时间，而利用个性化配置模型对偏好信息进行分析处理可以快速生成初始个性化策略，根据配置人员的偏好信息生成虚拟对象的个性化策略，避免了手动配置的繁琐过程，提高了配置效率。通过预览界面可以实时显示虚拟对象的个性化效果，帮助配置人员及时调整个性化策略，提高配置准确度。该方法可以应用于各种虚拟对象，无论是游戏角色、虚拟助手还是虚拟教学等，都可以通过个性化配置提高用户体验。
[0013]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：
[0014]响应于所述配置人员针对所述初始个性化策略的调整操作，获取所述虚拟对象的最终个性化策略，对所述虚拟对象进行更新，并利用所述预览界面实时显示更新后的所述虚拟对象；
[0015]其中，所述调整操作用于调整所述初始个性化策略的部分或者全部。
[0016]该技术方案的有益效果在于：配置人员可以根据实时预览界面的反馈及时调整个性化策略，并且及时发现并纠正个性化配置中的错误，提高配置的准确度和效率。通过个性化策略的实时调整和更新，配置人员可以更加深入地了解虚拟对象的设计和特点，并加强对虚拟对象的参与感和使用愿望。可以快速迭代虚拟对象的个性化策略，降低了调整成本并提高了迭代速度，有利于快速满足用户需求并优化用户体验。配置人员可以根据自身需求对虚拟对象的个性化策略进行调整和定制，提高了虚拟对象的可定制性和灵活性。
[0017]在一些可选的实施例中，所述方法还包括：
[0018]利用所述偏好信息和所述最终个性化策略更新所述个性化配置模型的模型参数。
[0019]该技术方案的有益效果在于：个性化配置模型的模型参数是影响个性化效果的重要因素之一，通过更新模型参数，可以提高个性化配置的准确度和精度，还可以更好地理解个性化配置模型的工作原理，增加个性化配置的可解释性。通过基于偏好信息和最终个性化策略来更新模型参数，可以更好地降低过拟合风险。个性化配置模型的模型参数是针对不同配置人员、不同场景进行优化的，在更新模型参数时，可以更好地针对具体配置人员的需求进行个性化优化，从而达到更好的个性化效果。
[0020]在一些可选的实施例中，所述个性化配置模型的训练过程包括：
[0021]获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括样本偏好信息以及样本偏好信息的最终个性化策略的标注数据；
[0022]针对所述训练集中的每个训练数据，执行以下处理：
[0023]将所述训练数据中的样本偏好信息输入至预设的深度学习模型，以得到所述样本偏好信息的最终个性化策略的预测数据；
[0024]基于所述最终个性化策略的预测数据和标注数据，对所述深度学习模型的模型参数进行更新；
[0025]检测是否满足预设的训练结束条件；若是，则将训练出的深度学习模型作为所述个性化配置模型；若否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述深度学习模型。
[0026]该技术方案的有益效果在于：利用标注数据不断优化个性化配置模型的模型参数，具有很强的自适应性，从而更好地满足用户需求。通过对训练集中的样本偏好信息输入预设的深度学习模型，得到最终个性化策略的预测数据，并将预测数据与标注数据相结合，更新深度学习模型的模型参数。这种方式能够有效提高个性化配置的准确度。通过训练集
中的多个训练数据，对深度学习模型进行多次迭代优化，最终得到准确、高效的个性化配置模型。利用深度学习模型进行训练，深入分析样本偏好信息和最终个性化策略之间的关系，从而加强了个性化配置模型的可解释性。
[0027]在一些可选的实施例中，所述虚拟对象用于对预设产品进行讲解介绍，所述方法还包括：
[0028]获取所述预设产品的产品信息；
[0029]所述将所述偏好信息输入至个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略，包括：
[0030]将所述偏好信息和所述产品信息输入至所述个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略。
[0031]该技术方案的有益效果在于：虚拟对象的个性化配置还可以与产品本身结合起来，将产品卖点应用于虚拟对象的个性化展示上，例如，预设产品为美妆产品时，虚拟对象的妆容可以配置为对应的美妆妆容；预设产品为手机时，虚拟对象的服饰可以配置为印有对应手机产品图像的衬衫和/或短裙。通过将针对虚拟对象的偏本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种个性化配置方法，其特征在于，用于对虚拟对象进行个性化配置，所述方法包括：获取配置人员针对所述虚拟对象的偏好信息，所述偏好信息用于指示以下至少一种：性格、性别、年龄、长相、打扮风格和应用场景；将所述偏好信息输入至个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略，所述初始个性化策略包括以下至少一种：面部形象、妆容、发型、语种、音色、姿态、服饰、场景、地点、配图、道具和镜头；基于所述初始个性化策略，利用预览界面对所述虚拟对象进行个性化显示。2.根据权利要求1所述的个性化配置方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述配置人员针对所述初始个性化策略的调整操作，获取所述虚拟对象的最终个性化策略，对所述虚拟对象进行更新，并利用所述预览界面实时显示更新后的所述虚拟对象；其中，所述调整操作用于调整所述初始个性化策略的部分或者全部。3.根据权利要求2所述的个性化配置方法，其特征在于，所述方法还包括：利用所述偏好信息和所述最终个性化策略更新所述个性化配置模型的模型参数。4.根据权利要求3所述的个性化配置方法，其特征在于，所述个性化配置模型的训练过程包括：获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括样本偏好信息以及样本偏好信息的最终个性化策略的标注数据；针对所述训练集中的每个训练数据，执行以下处理：将所述训练数据中的样本偏好信息输入至预设的深度学习模型，以得到所述样本偏好信息的最终个性化策略的预测数据；基于所述最终个性化策略的预测数据和标注数据，对所述深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的训练结束条件；若是，则将训练出的深度学习模型作为所述个性化配置模型；若否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述深度学习模型。5.根据权利要求1所述的个性化配置方法，其特征在于，所述虚拟对象用于对预设产品进行讲解介绍，所述方法还包括：获取所述预设产品的产品信息；所述将所述偏好信息输入至个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略，包括：将所述偏好信息和所述产品信息输入至所述个性化配置模型，以得到所述虚拟对象的初始个性化策略。6.根据权利要求5所述的个性化配置方法，其特征在于，所述个性化配置模型是语义提取模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴金详，谭宏冰，栾欣洋，
申请(专利权)人：上海墨舞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：