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龍圖騰網恭喜中昊芯英(杭州)科技有限公司申請的專利虛擬人物行為模型的訓練方法、裝置、介質和計算設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115487506B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211130222.6，技術領域涉及：A63F13/65；該發明授權虛擬人物行為模型的訓練方法、裝置、介質和計算設備是由楊龔軼凡;闖小明;鄭瀚尋;侯宗禮設計研發完成，并于2022-09-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本虛擬人物行為模型的訓練方法、裝置、介質和計算設備在說明書摘要公布了：本發明的實施方式提供了一種虛擬人物行為模型的訓練方法、裝置、介質和計算設備。該方法包括：獲取訓練數據的全局特征向量；其中，所述全局特征向量中包括多個子特征向量；根據真實值與多個所述子特征向量，得到全局損失；根據所述全局特征向量，得到特征熱力圖；根據所述真實值、所述特征熱力圖以及多個所述子特征向量中的困難子特征向量，得到所述困難子特征向量對應的局部損失；基于所述全局損失和所述局部損失，以使所述虛擬人物行為模型的預測精度提升為目的訓練所述虛擬人物行為模型。本發明能夠避免用戶在游戲過程中與不同虛擬人物的交互過程出現較為單一的情況，提升了游戲的使用體驗。

本發明授權虛擬人物行為模型的訓練方法、裝置、介質和計算設備在權利要求書中公布了：1.一種虛擬人物行為模型的訓練方法，包括：獲取訓練數據的全局特征向量；其中，所述訓練數據包括個人基本信息，所述全局特征向量中包括多個子特征向量；根據真實值與多個所述子特征向量，得到全局損失；其中，所述真實值為與所述訓練數據對應的真實行為信息，所述全局損失包括各個所述子特征向量的子損失；根據所述全局特征向量，得到特征熱力圖；根據所述真實值、所述特征熱力圖以及多個所述子特征向量中的困難子特征向量，得到所述困難子特征向量對應的局部損失；其中，所述困難子特征向量的子損失大于預設子損失閾值；基于所述全局損失和所述局部損失，以使所述虛擬人物行為模型的預測精度提升為目的訓練所述虛擬人物行為模型；所述獲取訓練數據的全局特征向量，包括：對訓練數據進行降采樣操作，得到降采樣子特征向量；對所述降采樣子特征向量進行空洞卷積，得到卷積子特征向量；將所述降采樣子特征向量和所述卷積子特征向量確定為所述訓練數據的全局特征向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中昊芯英(杭州)科技有限公司，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘新區金沙大道600號東部國際商務中心西峰1203室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。