【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字人生成，具体是一种基于大模型的数字人生成系统及方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，数字伴侣作为一种创新的智能产品，正逐渐走进人们的生活。它融合了自然语言处理、情感计算、人机交互等多项先进技术，旨在为用户提供个性化、智能化的陪伴和服务。数字伴侣的出现，不仅丰富了人们的社交方式，还为用户带来了更加便捷、高效的生活体验。因此，探索数字伴侣的专利
技术介绍
，对于推动其进一步发展具有重要意义。
2、现有技术通过获取若干角色的特征信息，根据角色的特征信息通过大模型生成相应的数字人；然而，生成数字人时需要大量的计算资源，现有技术的数字人生成方法，难以根据数字人对应角色的受欢迎程度分配生成数字人所需的计算资源，使得数字人生成耗时长、效率低，导致用户与数字人之间的交互体验较差。
3、本专利技术提供了一种基于大模型的数字人生成系统及方法，以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于大模型的数字人生成系统及方法，用于解决现有技术的数字人生成耗时长、效率低，导致用户与数字人之间的交互体验较差的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于大模型的数字人生成系统，包括：数据处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和数字人生成模块；
3、所述数据采集模块：用于采集若干角色人员的原始特征数据；获取若干用户对于各角色的关注程度；其中，原始特征
4、所述数据处理模块：用于基于若干用户对于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分；基于角色受欢迎评分确定生成数字人的热门角色序列；从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征；基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库；其中，角色特征包括形象特征和语言特征；
5、所述数字人生成模块：用于将角色特征和角色知识库输入至数字人生成模型，得到与角色特征相对应的数字人；其中，数字人生成模型基于大模型构建。
6、本专利技术通过获取用户对各角色的关注程度，基于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分，将角色受欢迎评分大于设定阈值的角色加入生成数字人的热门角色序列，使得能够提前根据角色的热门程度预生成对应的数字人，从而有利于提高数字人的生成效率；从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征，基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库，将角色特征和角色知识库输入至数字人生成模型，得到与角色特征相对应的数字人，使得生成的数字人具有符合设定角色的知识，有利于提升用户与数字人之间的交互体验。
7、优选的，所述基于若干用户对于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分，包括：
8、提取若干用户对于各角色的关注程度中的评论数和浏览时长；对评论数进行筛选，得到真实评论数；通过公式shfi＝a×zpsi+b×ln(1+lsci)计算对应的角色受欢迎评分shfi；其中，zpsi为角色i的评论数，lsci为角色i的浏览时长；a、b为大于0的比例系数，ln()为以自然常数为底的对数函数；i＝1，2，…，n，n为角色的总数。
9、优选的，所述对评论数进行筛选，包括：
10、提取若干用户对于各角色的评论内容；判断同一个角色中出现内容相同的评论内容次数是否小于两次；是，则将对应评论内容的真实标签标记为1；否，则将对应评论内容的真实标签标记为0；将所有真实标签为1的评论内容数量之和标记为真实评论数。
11、本专利技术通过判断用户对各角色是否存在内容相同的评论内容，将内容相同的评论内容数量剔除得到真实评论数，使得后续真实评论数在计算角色受欢迎评分能够更准确地反映出角色的真实受欢迎情况，从而有利于提高系统在生成数字人过程中对计算资源进行调度的准确性。
12、优选的，所述基于角色受欢迎评分确定生成数字人的热门角色序列，包括：
13、提取各角色的角色受欢迎评分；判断角色受欢迎评分是否大于预设的受欢迎评分阈值；是，则将对应的角色加入热门角色序列；否，则将对应的角色标识为普通角色。
14、优选的，所述从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征，包括：
15、提取热门角色序列中各角色对应的原始特征数据；从原始特征数据中的视频、音频和文本描述中提取对应角色的形象特征和语言特征；将形象特征和语言特征整合为角色特征；其中，形象特征包括年龄、外貌、性别、性格、职业和衣着。
16、优选的，所述基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库，包括：
17、提取若干角色对应的角色特征，从知识数据库中选取符合角色特征的相应知识点构建角色知识库；其中，知识数据库中包括所有角色所需的知识点。
18、本专利技术通过从知识数据库中选取符合角色特征的相应知识点构建角色知识库，使得每个角色的角色知识库内的知识点更贴合后续生成得到的数字人的角色设定，从而有利于提升用户与数字人之间的交互体验。
19、优选的，所述数字人生成模型基于大模型构建，包括：
20、提取若干角色特征和所述角色特征对应的角色知识库；将若干角色特征和所述角色特征对应的角色知识库整合为若干组训练数据；通过若干组训练数据对大模型进行训练，将训练完成的大模型标记为数字人生成模型；其中，大模型包括diffusion avatars和posegpt。
21、本专利技术的第二方面提供了一种基于大模型的数字人生成方法，包括：
22、s1：采集若干角色人员的原始特征数据；获取若干用户对于各角色的关注程度；
23、s2：基于若干用户对于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分；
24、s3：基于角色受欢迎评分确定生成数字人的热门角色序列；
25、s4：从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征；
26、s5：基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库；
27、s6：将角色特征和角色知识库输入至数字人生成模型，得到与角色特征相对应的数字人。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
29、本专利技术通过获取用户对各角色的关注程度，基于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分，将角色受欢迎评分大于设定阈值的角色加入生成数字人的热门角色序列，使得能够根据角色的热门程度分配计算资源用于预生成对应的数字人，从而有利于提高数字人的生成效率；从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征，基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库，将角色特征和角色知识库输入至数字人生成模型，得到与角色特征相对应的数字人，使得生成的数字人具有符合设定角色的知识，有利于提升用户与数字人之间的交互体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大模型的数字人生成系统，包括：数据处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和数字人生成模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述基于若干用户对于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述对评论数进行筛选，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述基于角色受欢迎评分确定生成数字人的热门角色序列，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述从热门角色序列各角色的原始特征数据中提取得到若干角色特征，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述基于角色特征从知识数据库中选取相应的知识点构建角色知识库，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述数字人生成模型基于大模型构建，包括：
8.一种基于大模型的数字人生成方法，基于权利
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的数字人生成系统，包括：数据处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和数字人生成模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述基于若干用户对于各角色的关注程度计算对应的角色受欢迎评分，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述对评论数进行筛选，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的数字人生成系统，其特征在于，所述基于角色受欢迎评分确定生成数字人的热门角色序列，包括：
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱国正，马冰，马升，徐寒，
申请(专利权)人：合肥马道信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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