摘要
本申请实施例提供了一种虚拟惯性数据生成方法和装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取初始三维动作数据;获取动作数据合成模型,其中,动作数据合成模型包括动作生成子模型及动作融合子模型;基于动作生成子模型,对初始三维动作数据进行类内差异动作生成,得到类内差异动作数据;基于类内差异动作数据,对初始三维动作数据进行动作叠加,得到叠加动作数据;基于动作融合子模型,对叠加动作数据进行动作融合,得到融合动作数据;对融合动作数据进行重构处理,得到虚拟数字人运动数据;基于虚拟数字人运动数据,对虚拟数字人进行关节位置捕捉,得到虚拟惯性数据。本申请实施例能够提高虚拟惯性数据的多样性。
技术关键词
动作融合
数据生成方法
编码向量
样本
分表方法
注意力
数据生成装置
电子设备
参数
关节
可读存储介质
人工智能技术
数据获取模块
标签
重构模块
运动
数据分类
变量
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更新方法
数据安全
发布者
神经网络模型
机器学习训练
旋挖钻机
花岗斑岩
LSTM神经网络
识别方法
长短期记忆神经网络
时间序列预测模型
监控指标数据
预训练模型
意图识别
应用程序编程接口
轨迹预测方法
轨迹预测模型
混合深度学习模型
编码器模块
前馈神经网络