基于视觉语言模型的运动重定向方法

本发明公开了基于视觉语言模型的运动重定向方法，包括：步骤一：通过动作捕捉设备与多视角摄像头采集国标手语动作数据；步骤二：构建包含3D模型、模型对应的骨架结构、每帧动作数据序列、手语动作名称的自建数据集；步骤三：利用视觉语言模型提取手势视频的时序语义嵌入；步骤四：通过两阶段训练框架，先进行骨架感知预训练，再结合语义一致性损失与物理约束微调，生成目标角色的合规手语动作；本发明的有益效果是：两阶段重定向框架，确保目标动作关节位置与源动作一致，保证相邻帧动作平滑连贯，提升生成动作真实性，为后续动作细节优化奠定基础，实现高保真动作迁移。