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申请/专利权人：合肥链世科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于AIGC的元宇宙场景生成系统，通过用户状态监测模块监测用户的生理信息和表现信息，分析用户对当前元宇宙场景的适应程度，所述生理信息包括心率和血压，所述表现信息包括面部表情、声音和肢体动作；通过用户偏好分析模块，根据用户视线停留的区域和时间，分析用户对元宇宙场景的偏好；通过场景生成模块，根据用户对元宇宙场景的适应程度和偏好，采用AIGC技术自动生成和更换满足用户需求的场景；当用户对宇宙场景的适应程度未超过适应程度阈值时，采用3D引擎增强当前元宇宙场景的视觉效果。本发明解决了现有技术难以通过实时监测用户状态，自动生成满足用户需求的场景的问题。

主权项：1.一种基于AIGC的元宇宙场景生成系统，其特征在于：包括用户状态监测模块、用户偏好分析模块和场景生成模块，所述用户状态监测模块、用户偏好分析模块和场景生成模块通信连接，其中：所述用户状态监测模块，用于监测用户的生理信息和表现信息，分析用户对当前元宇宙场景的适应程度，所述生理信息包括心率和血压，所述表现信息包括面部表情、声音和肢体动作，包括以下步骤：利用卷积神经网络提取用户表现信息的主要图像特征，包括以下步骤：数据准备：收集和准备用户表现信息的图像数据，所述表现信息包括面部表情、声音和肢体动作；数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理以用于卷积神经网络的输入；卷积神经网络模型选择和训练：选择合适的卷积神经网络模型结构用于提取图像特征，并在大规模图像数据集上进行预训练；特征提取：使用预训练的卷积神经网络模型对预处理后的图像数据整个特征进行提取；主要图像特征提取：从整个特征向量中选择最具代表性和重要性的子集作为主要图像特征；特征向量表示：将主要图像特征表示为一个向量，以便后续的数据融合和分析；将用户的生理信息数据与表现信息的主要图像特征数据进行数据融合，获得用户状态数据；采用聚类分析方法将所述用户状态数据划分成若干个状态等级，并按照状态等级的顺序确定用户对当前元宇宙场景的适应程度；所述聚类分析方法，配置为K-means聚类方法，包括以下步骤：S1、初始化聚类中心：随机选取用户状态数据空间中的若干个数据对象作为初始聚类中心；S2、初始化数据对象聚类簇：计算所有用户状态数据对象与所述初始聚类中心之间的欧式距离，将各数据对象划分至与初始聚类中心欧氏距离最小的类别中，形成初始聚类簇；S3、更新聚类中心：计算各初始聚类簇的用户状态数据平均值，以所述平均值作为新聚类中心，再次计算所有数据对象与新聚类中心之间的欧式距离；S4、确定最终聚类簇：重复步骤S2-S3的操作，直至聚类中心不再发生改变，确定各聚类中心所对应的最终聚类簇，并将各最终聚类簇作为用户状态数据的状态等级；所述用户偏好分析模块，用于根据用户视线停留的区域和时间，分析用户对元宇宙场景的偏好，包括以下步骤：按照划分规则对当前的元宇宙场景进行区域划分，所述划分规则为场景元素；利用眼动追踪技术追踪用户视线，并记录用户视线在元宇宙场景中各区域的停留时间；当停留时间超过设定的阈值时，确定该区域所对应的场景元素为用户的偏好；所述场景元素，包括物体、角色、功能和事件；所述场景生成模块，用于根据用户对元宇宙场景的适应程度和偏好，采用AIGC技术自动生成和更换满足用户需求的场景，包括以下步骤：根据用户对元宇宙场景的适应程度，设定适应程度阈值，当超过适应程度阈值时，更换元宇宙场景；当用户对元宇宙场景的适应程度未超过适应程度阈值时，根据用户偏好，自动生成与用户偏好所对应场景元素存在关联的场景。

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