1.多模态输入与语义理解
输入适配与语义对齐技术：专利《基于 AIGC 的机器人情感识别方法、系统及存储介质》（ZL202411110518）等相关技术，支持文本、语音、图像等多模态输入。通过预训练的语言模型（BERT、GPT）与视觉模型（CLIP）提取语义特征，构建 “文本 - 空间” 映射网络，将多模态输入转换为统一的语义向量，并与 3D 空间拓扑结构对齐，使模型能精准理解用户意图。在实际应用中，当用户输入语音指令创建一个奇幻风格的 3D 角色时，系统借助该技术准确识别语音内容，提取语义特征，将其转化为与 3D 空间对应的语义向量，为后续生成符合要求的 3D 模型奠定基础。
2.空间 - 语义联合建模
图神经网络（GNN）与扩散模型（Diffusion Model）协同技术：《基于 AIGC 生成 5D 数字人的训练方法、系统及介质》（ZL202411919435.6）等专利涉及的技术，将 3D 模型表示为图结构，通过 GNN 学习空间拓扑特征，Diffusion Model 采用 “去噪扩散” 机制生成 3D 网格 / 体素模型。以数字人模型生成为例，GNN 分析数字人身体各部分的几何关系和空间拓扑结构，Diffusion Model 依据这些特征和文本语义向量，逐步减少噪声，生成高精度、细节丰富且符合语义要求的数字人 3D 模型，有效解决传统 GAN 模式塌陷和生成质量不稳定的问题。
3.高质量数据驱动训练
数据增强与领域微调技术：基于公司自有百万级标准化 3D 数字资产库，运用专利技术通过几何变换、纹理迁移生成高精度训练数据。《基于 AIGC 的数字人与全息展示方法、系统及存储介质》（ZL202510001615.4）等相关技术在数据增强方面发挥作用，如对 3D 模型进行旋转、缩放、平移等几何变换，以及替换不同纹理，增加数据多样性。针对影视、工业、教育等细分场景，采用迁移学习技术对预训练模型进行微调，确保生成模型满足专业精度要求。在工业领域，对机械产品 3D 模型训练时，利用数据增强技术扩充数据，再通过领域微调使模型生成符合工业级精度标准的产品模型。
4.轻量化与高效推理
模型压缩与分布式训练技术：采用知识蒸馏与量化技术，将大模型压缩至轻量化版本，相关技术在专利中有所体现。通过知识蒸馏将大模型知识传递给小模型，量化技术降低模型参数精度，减少计算量和存储需求，适配国产算力平台。同时，基于 “东数西算” 战略，利用分布式算力资源优化训练效率。《基于 AIGC 的机器人情感识别方法、系统及存储介质》（ZL202411110518）等专利技术保障了分布式训练的高效进行，如将训练任务分配到多个计算节点并行计算，缩短单次训练周期，提高模型训练和推理效率。
5.合规与安全技术
数据脱敏、加密传输与安全评估技术：嵌入数据脱敏、加密传输与访问控制模块，依据相关专利技术实现对训练数据的匿名化处理。采用国密算法对 3D 模型与用户输入进行加密存储与传输，确保数据安全。嵌入合规性检测模块，满足《生成式人工智能服务管理暂行办法》的安全评估要求。在处理用户上传的包含个人信息的 3D 扫描数据时，利用数据脱敏技术对敏感信息进行模糊化或替换处理，通过加密传输技术保障数据在网络传输过程中的安全，同时借助合规性检测模块确保整个处理过程符合法规要求。

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