一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统

本发明涉及计算机图形学和人工智能技术领域，公开了一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法及系统，其中，一种基于深度学习的元宇宙数字人生成方法包括：通过多视角视频数据构建神经辐射场人体模型并学习用户行为序列模式；采集用户头部和手部的稀疏传感器数据并生成初步全身骨骼姿态；通过可微分物理引擎计算数字人与虚拟环境交互时的接触力反馈；利用强化学习算法优化姿态满足物理约束；对生成的姿态进行多目标优化和质量评估；本发明使用消费级设备即可生成具有个性化特征且能自然与环境交互的数字人姿态，提升了元宇宙交互体验。