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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于细节注意力的风格化运动生成方法，步骤如下：预处理风格化运动序列数据集，并定义所需的运动风格；将预处理的运动序列数据集分别输入网络的风格编码器与内容编码器，得到浅层与深层的风格特征和内容特征；在解码器中使用运动细节注意力MD‑ATN模块，将提取的浅层和深层特征进行连接，利用注意力机制和归一化融合不同层级的嵌入特征，以生成风格化的运动特征；使用风格化运动特征，通过生成器生成风格化运动序列；使用多风格鉴别器对生成的风格化运动序列进行真假分类，并通过对抗性训练增强生成运动的真实感。本发明方法在保留运动内容的同时，更准确地迁移和表现指定的运动风格，显著提升了生成的风格化运动的细节质量和表现力。
主权项：1.一种基于细节注意力的风格化运动生成方法，其特征在于，其步骤如下：步骤1、运动数据集预处理：预处理风格化运动序列数据集，并定义所需的运动风格；运动序列数据集中包含风格运动的风格特征和内容运动的内容特征；步骤2、提取风格特征与内容特征：将在所述步骤1中预处理的运动序列数据集分别输入网络的风格编码器与内容编码器，得到浅层和深层的风格特征和内容特征；步骤3、获取风格化的运动特征：在解码器中使用运动细节注意力MD-ATN模块，将在所述步骤2中提取的浅层和深层的特征进行连接，利用注意力机制和归一化融合不同层级的嵌入特征，以生成风格化的运动特征；步骤4、生成风格化运动序列：使用在所述步骤3中的风格化运动特征，通过生成器生成风格化运动序列；步骤5、鉴别运动序列与生成对抗网络训练：使用多风格鉴别器，对在所述步骤4中生成的风格化运动序列进行真假分类鉴别，并通过对抗性训练，增强生成运动的真实感，生成真实感的动画序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于细节注意力的风格化运动生成方法
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