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龙图腾网获悉白鸽在线(厦门)数字科技股份有限公司申请的专利AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510846703.4，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法及系统是由涂锦波;刘晓敏;施文铮;陈少煌;柯葳彬;潘剑锋;戴德明设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法及系统，包括如下步骤：S1、采集中文文本与图像数据，提取语义与区域特征；S2、构建神经常微分方程变换器模型，输入文本与图像特征生成融合表示；S3、提取注意力权重矩阵，确定中文文本在图像中的空间排布位置；S4、采用发光虫群优化算法优化结构参数向量，获得融合模型；S5、基于初步排布与优化模型生成图文渲染指令集；S6、结合数字人动作状态与背景图像信息，完成姿态映射与光照调整生成渲染帧；S7、将渲染帧输入渲染引擎，输出中文字与图像融合的视频内容。本发明实现了中文语义与图像精准融合，显著提升了AI数字人图文呈现的自然度与互动性。

本发明授权AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法及系统在权利要求书中公布了：1.AI数字人虚实场景融合中文字与图像的自适应渲染方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集中文文本与对应图像数据，对中文文本进行分词与语义编码，生成文本特征向量；对图像数据进行区域分割与纹理提取，生成图像区域特征向量； S2、构建神经常微分方程变换器模型，包括多头注意力模块与变时间步ODE计算模块，神经常微分方程变换器模型的结构参数包括网络深度、注意力头数与时间步控制参数，将文本特征向量与图像区域特征向量输入神经常微分方程变换器模型，生成融合特征表示； S3、从融合特征表示中提取由多头注意力模块生成的注意力权重矩阵，依据注意力权重矩阵确定中文文本在图像中的空间排布位置，形成初步图文融合布局； S4、采用发光虫群优化算法，对网络深度、注意力头数与时间步控制参数进行联合优化，获得结构优化后的神经常微分方程变换器模型； S5、在初步图文融合布局基础上，基于结构优化后的神经常微分方程变换器模型生成图文渲染指令集； S6、结合数字人当前动作状态与背景图像信息，对图文渲染指令集进行姿态映射与光照调整，生成虚实融合渲染帧； S7、将虚实融合渲染帧输入数字人渲染引擎，完成中文文本与图像融合的视频内容输出； 所述S2具体包括： S21、将文本特征向量作为语言输入序列，将图像区域特征向量作为视觉输入序列，对两类输入序列进行统一编码操作； S22、将统一编码后的输入序列输入多头注意力模块，多头注意力模块包含若干个并行的注意力子头，每个注意力子头对文本与图像之间的关联性进行计算，生成若干个注意力表示矩阵； S23、对每个注意力表示矩阵进行拼接与线性映射操作，构建融合注意力输出序列，作为多头注意力模块的输出； S24、将融合注意力输出序列作为输入特征，输入至变时间步ODE计算模块，基于连续时间动态函数建模输入特征状态随时间的变化； S25、神经常微分方程变换器模型的整体深度由所包含的变时间步ODE计算模块的连续堆叠层数决定，所述堆叠层数作为网络深度参数，控制变时间步ODE计算模块中每一积分层的步长； S26、将由变时间步ODE计算模块输出的多层动态表示作为融合特征表示。

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