一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置

本发明公开了一种基于适应性选择框架的人体运动模仿方法及装置，旨在实现在物理引擎中对参考运动的高效模仿，生成物理准确的人体运动。该方法首先对参考运动进行聚类，并预训练运动控制器以初步模仿每个类的运动。随后，采用动态规划技术为参考运动的运动片段分配不同的运动控制器，并对所选运动控制器进行快速联合微调，以解决运动片段间的过渡问题并提升模仿质量。此外，该方法为运动控制器设计了自编码模块，用于编码分组后的人体运动子空间，能够加速训练过程并提高模仿质量。本发明方法可应用于物理准确的高质量人体运动大数据集的快速构建。