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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法和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：CN121544767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610081250.5，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法和系统是由耿卫东;金洲设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法和系统，属于人体动作生成领域，通过对人体动作进行身体部位级细粒度离散化建模，获得能够稳定重建连续动作序列的动作编码器与动作解码器；以部位细粒度离散动作空间作为可生成空间，同时引入视频潜在表征作为时空动态先验，并建立视频潜在表征与动作离散空间的对齐建模机制，训练得到条件生成网络，以在推理阶段实现对动作离散索引序列的稳定预测与迭代补全，并经动作解码器重建为连续人体动作序列，最终生成与文本语义一致、细节更丰富、时序更连贯的人体动作序列。本发明能够降低动作内容生产的技术门槛与数据依赖，提高动作生成的可控性与泛化能力。

本发明授权基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于身体部位细粒度表征的文本到动作生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 以动作描述提示文本作为语义约束条件，并基于该语义约束条件采用预训练文生视频扩散模型为动作视频生成与动作描述提示文本对应的视频潜在表征； 对三维人体动作数据构建基于身体部位的细粒度表征并训练，使动作编码器将连续人体动作映射为细粒度表征，细粒度表征经过多尺度残差量化生成动作离散索引序列，基于动作离散索引序列查找码本得到动作量化特征序列，动作解码器将动作量化特征序列解码重建为连续人体动作序列； 采用映射网络基于视频潜在表征与动作离散索引序列构建对齐约束，将对齐约束后的视频潜在表征作为条件特征序列，基于动作离散索引序列对条件生成网络进行掩码建模任务的训练，使条件生成网络学习在条件特征序列下预测动作离散索引序列的映射关系； 推理时以预训练文生视频扩散模型、映射网络、条件生成网络、码本查找、以及动作解码器组成生成模型，基于输入的动作描述提示文本生成与文本语义一致的连续人体动作序列。

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