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(12)发明专利申请GO6V10/80(2022.01)(54)发明名称(57)摘要获取预处理后的三元数据集文本数据，分别使用场景编码器和文本编码器进行编码，得到场景特征和文本特征构建去噪器，随机采样时间步，对所述预处理后的三元数据集中的动作数据进行加噪处理，得到加噪后的动作数据；将加噪后的动作数据、场景特征和文本特征共同输入所述去噪器，得到去噪后的动作数据利用预处理后的三元数据集中的动作数据和去噪后的动作数据，使用预设的损失获取新的场景数据并进行包围盒提取，以及新的文本数据，分别通过所述训练好2一个物体，第i个包围盒的参数包括形状信息(x;,yi,Z;L;,w,h;,θ;)和类别信息Ci,其中，3从区间[0,T]上的均匀分布中随机采样时间步t,并根据时间步t对动作数据行处理，将处理后的每一帧x作为一个动作码元ti,共获取Fmax个动作码元，表示为所述去噪器基于Transformer编码器结构，初始参数采用随机参数；将码元序列45678从区间[0,T]上的均匀分布中随机采样时间步t,并根据时间步t对动作数据 9f2,通过随机采样生成初始噪声XT,使用所述训练好的去噪器经过T步迭代附图说明[0027]图2为实施例2中所提供的一种基于场景及文本的多条件人体动作生成方法具体从区间[0,T]上的均匀分布中随机采样时间步t,并根据时间步t对动作数据X₀;作-文本-场景”三元数据集，本实施例中，三元数据集的数据样本来源于公开数据集对于第i个物体的包围盒Bi,使用两个并列设置的多层感知机分别处理第i个包围去噪器基于Transformer编码器结构，初始参数采用随机参数；将码元序列获取包含有初始动作数据、场景数据和文本数据的三元数据集，对所述场景数据获取包含有初始动作数据、场景数据和文本数据的三元数据集，对所述场景数据进行包围盒提取，并对初始动作数据和包围盒提取后的场景数据进行维度填充，获取预处理后的三元数据集构建场景编码器和文本编码器，对于所述预处理后的三元数据集中的场景数据和文本数据，分别使用场景编码器和文本编码器进行编码，得到场景特征和文本特征构建去噪器，随机采样时间步，对所述预处理后的三元数据集中的动作数据进行加噪处理，得到加噪后的动作数据；将加噪后的动作数据、场景特征和文本特征共同输入所述去噪器，得到去噪后的动作数据利用预处理后的三元数据集中的动作数据和去噪后的动作数据，使用预设的损失函数联合训练所述场景编码器和去噪器，得到训练好的场景编码器和训练好的去噪器获取新的场景数据并进行包围盒提取，以及新的文本数据，分别通过所述训练好的场景编码器和所述文本编码器生成新的场景特征和新的文本特征，通过随机采样生成初始噪声，使用所述训练好的去噪器经过迭代去噪过程，最终生成新的动作数据对数据集中的场景数据提取包围盒对场景信息和文本信息进行编码随机采样时间步并对动作数据进行加噪输入去噪器得到去噪后的动作数据使用MSE损失函数训练使用训练好的去噪器生成动作对场景特征和文本特征进行特征融合动作数据集

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