摘要
本发明公开了一种AI驱动的交互式数字人构建方法及系统,涉及交互式数字人领域,包括收集数字人与用户交互产生的未完整答复数据;将未完整答复数据存入多模态数据库;对未完整答复数据进行预处理并获得结构化训练数据;基于结构化训练数据对生成对抗网络进行增量训练,获得优化的数字人生成模型;将优化的数字人生成模型部署至交互场景,并周期性迭代更新。本发明解决了现有数字人交互中存在答复不完整的问题,使数字人在多模态输出下具备更完整的回应能力,显著提升了用户交互体验与模型适应性。
技术关键词
交互式数字
生成对抗网络
多模态数据库
混合聚类算法
多模态数据采集
多任务
模态特征
样本
跨模态
分支
冗余策略
执行增量
文本
语音
判别模块
频谱特征
构建系统
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
图像重建方法
生成对抗网络
重建CT图像
标签
标记
生成对抗网络
平衡轴承
数据故障诊断
GP模型
故障诊断方法
多模态数据融合
预测系统
多模态数据采集
融合特征
模态特征
混沌粒子群算法
生成式对抗网络
混沌粒子群优化算法
深度卷积神经网络
离散小波变换