(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211142139.0 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 曹佳炯　丁菁汀　 (74)专利代理 机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 1 1315 专利代理师 付先智 (51)Int.Cl. G06F 16/51(2019.01) G06T 17/00(2006.01) G06F 3/01(2006.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 基于索引的虚拟形象数据处 理方法及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供了基于索引的虚拟形 象数据处理方法及装置， 其中， 一种基于索引的 虚拟形象数据处理方法包括： 获取虚拟世界中的 虚拟形象数据的索引标识； 确定索引列表中与所 述索引标识匹配的目标索引标识所在的目标索 引条目； 读取所述目标索引条目中所述目标索引 标识映射的索引值； 所述索引值包括所述虚拟形 象数据对应的类别标识形象的形象特征和形象 数据； 基于所述目标索引标识和所述形象数据进 行虚拟形象的形象重建处理， 获得所述虚拟形 象。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115374298 A 2022.11.22 CN 115374298 A 1.一种基于索引的虚拟形象数据处 理方法， 包括： 获取虚拟世界中的虚拟形象数据的索引标识； 确定索引列表中与所述索引标识匹配的目标索引标识所在的目标索引条目； 读取所述目标索引条目中所述目标索引标识映射的索引值； 所述索引值包括所述虚拟 形象数据对应的类别标识形象的形象特 征和形象数据； 基于所述目标索引标识和所述形 象数据进行虚拟形象的形象重建处理， 获得所述虚拟 形象。 2.根据权利要求1所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述索引列表中的索引 条目与虚拟形象一 一对应； 若索引条目中的索引值包括形象数据， 则该索引条目对应的虚拟形象为类别标识形 象； 若索引条目中的索引值包括类别标识形象的形象特征和形象数据， 则该索引条目对应 的虚拟形象为类别标识形象所属类别下的虚拟形象。 3.根据权利要求1所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述目标索引标识， 包括 所述虚拟形象的形象量 化特征； 所述形象量 化特征， 采用如下 方式确定： 将所述虚拟形象的虚拟形象数据和二维形象数据输入特征识别模型进行多模态特征 识别， 获得 所述虚拟形象的多模态特 征； 对所述多模态特 征进行降维处 理， 获得所述虚拟形象的降维特 征； 对所述降维特 征进行量 化处理， 获得所述形象量 化特征。 4.根据权利要求3所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述目标索引标识映射 的索引值， 采用如下 方式确定： 基于所述形象量 化特征， 确定所述虚拟形象所属类别； 读取所述类别下的类别标识形象的形象特征和形象数据作为所述目标索引标识映射 的索引值。 5.根据权利要求4所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述基于所述形象量化 特征， 确定所述虚拟形象所属类别， 包括： 计算所述形象量 化特征与预设类别中各类别的类别特 征的特征距离； 确定与所述形象量化特征的特征距离小于其他类别特征的目标类别特征对应的类别 为所述虚拟形象所属类别。 6.根据权利要求3所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述特征识别模型， 采用 如下方式进行多模态特 征识别： 将所述虚拟形象数据输入第 一特征提取网络进行特征提取， 获得第一模态特征， 以及， 将所述二维形象数据输入第二特 征提取网络进行 特征提取， 获得第二模态特 征； 基于所述第一模态特 征和所述第二模态特 征， 计算所述虚拟形象的多模态特 征。 7.根据权利要求3所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述特征识别模型， 采用 如下方式训练： 将虚拟形象样本数据输入待训练的特征识别模型进行多模态特征识别， 获得第 一模态 特征和第二模态特 征； 对所述第一模态特 征和所述第二模态特 征进行数据重建， 获得重建数据； 基于所述重建数据和所述虚拟形 象样本数据， 计算所述待训练 的特征识别模型的训练权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115374298 A 2损失， 并基于所述训练损失对所述待训练的特 征识别模型进行参数调整； 其中， 所述第 一模态特征对所述虚拟形 象样本数据中的虚拟子样本数据进行特征提取 获得； 所述第二模态特征对所述虚拟形象样本数据中的二维子样本数据进行特征提取获 得。 8.根据权利要求7所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述基于所述重建数据 和所述虚拟形象样本数据， 计算所述待训练的特 征识别模型的训练损失， 包括： 基于对第一模态特征和第 二模态特征进行对应模态的数据重建获得的重建数据， 以及 所述虚拟形象样本数据计算重建损失； 基于对第一模态特征和第 二模态特征进行相对模态的数据重建获得的重建数据， 以及 所述虚拟形象样本数据计算 跨模态重建损失； 基于所述重建损失和所述 跨模态重建损失计算所述训练损失。 9.根据权利要求5所述的基于索引的虚拟形象数据处理方法， 所述预设类别以及所述 预设类别中各类别的类别标识形象， 采用如下 方式确定： 基于至少一个虚拟形象的形象量化特征进行聚类处理， 获得至少一个类别作为所述预 设类别； 确定各类别下的虚拟形象的形象量化特征满足该类别的类别形象条件的虚拟形象作 为该类别的类别标识形象。 10.根据权利要求1所述的基于索引的虚拟形 象数据处理方法， 所述读取所述目标索引 条目中所述目标索引标识映射的索引值 步骤执行之后， 还 包括： 若所述索引值包括所述虚拟形象的形象数据， 则基于所述形 象数据进行所述虚拟形象 的形象重建处 理， 获得所述虚拟形象。 11.根据权利要求1所述的基于索引的虚拟形 象数据处理方法， 所述基于所述目标索引 标识和所述形象数据进行虚拟形象的形象重建处 理， 获得所述虚拟形象， 包括： 将所述目标索引标识和所述形象数据输入形象重建模型进行形象重建处理， 获得所述 虚拟形象； 相应的， 所述形象重建模型， 采用如下 方式进行训练： 将虚拟形象样本的索引标识和对应的类型标识形象的形象数据输入待训练的形象重 建模型进行 形象重建； 计算形象重建获得的虚拟形象与虚拟形象样本的训练损失； 根据所述训练损失对所述待训练的形象重建模型进行参数调整。 12.一种基于索引的虚拟形象数据处 理装置， 包括： 索引标识获取模块， 被 配置为获取虚拟世界中的虚拟形象数据的索引标识； 目标索引条目确定模块， 被配置为确定索引列表中与 所述索引标识匹配的目标索引标 识所在的目标索引条目； 索引值读取模块， 被配置为读取所述目标索引条目中所述目标索引标识映射的索引 值； 所述索引值包括所述虚拟形象数据对应的类别标识形象的形象特 征和形象数据； 形象重建模块， 被配置为基于所述目标索引标识和所述形象数据进行虚拟形象的形象 重建处理， 获得所述虚拟形象。 13.一种基于索引的虚拟形象数据处 理设备， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115374298 A 3