虚拟空间构建方法、虚拟空间构建装置、设备及存储介质

摘要

本实施例提供虚拟空间构建方法、虚拟构建装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标用户的人脸特征和身体特征；根据所述人脸特征和所述身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型；获取所述目标用户的基本信息数据；根据预设主题分类模型对所述基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型；根据所述主题类型从预设数据库提取对应的展示背景；根据所述主题类型将所述基本信息数据嵌入至对应的所述展示背景，生成虚拟人主题空间；将所述虚拟人体模型嵌入所述虚拟人主题空间，生成所述目标用户的目标虚拟空间。本公开实施例能够丰富个人信息展示，提高他人查看基本信息数据的吸引力。

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种虚拟空间构建方法、虚拟空间构建装置、设备及存储介质。

背景技术

随着网络的发展，人们越来越习惯在线上进行社交，因此也出现了一种个人虚拟空间展示自己。相关技术中，社交网络平台上进行个人虚拟空间展示主要是根据用户在个人信息中填写的个人信息进行构建对应的个人空间，且个人空间通过文字进行个人信息显示，而大量的文字阅读会使他人阅读个人信息产生枯燥感，且降低了个人信息展示的丰富性。

发明内容

本公开实施例的主要目的在于提出一种虚拟空间构建方法、虚拟空间构建装置、设备及存储介质，以构建三维的虚拟空间展示个人信息，提升了个人信息展示的丰富性，从而提高他人了解个人信息的兴趣。

为实现上述目的，本公开实施例的第一方面提出了一种虚拟空间构建方法，包括：

获取目标用户的人脸特征和身体特征；

根据所述人脸特征和所述身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型；

获取所述目标用户的基本信息数据；

根据预设主题分类模型对所述基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型；

根据所述主题类型从预设数据库提取对应的展示背景；

根据所述主题类型将所述基本信息数据嵌入至对应的所述展示背景，生成虚拟人主题空间；

将所述虚拟人体模型嵌入所述虚拟人主题空间，生成所述目标用户的目标虚拟空间。

在一些实施例，所述根据预设主题分类模型对所述基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型，包括：

对所述基本信息数据进行内容识别，以得到图像内容信息；所述基本信息数据包括以下至少一种：视频数据和图像数据；

对所述图像内容信息进行语义分析，以得到文字描述信息；

根据所述预设主题分类模型对所述文字描述信息进行内容分类，以确定对应的所述主题类型。

在一些实施例，所述根据所述主题类型将所述基本信息数据嵌入至对应的所述展示背景，生成虚拟人主题空间，包括：

根据所述主题类型从所述基本信息数据中提取对应的初始展示内容；

获取所述展示背景中展示区域的展示参数；

根据所述展示参数调整所述初始展示内容，以得到目标展示内容；

将所述目标展示内容嵌入到所述展示背景中的展示区域中，以得到所述虚拟人主题空间。

在一些实施例，所述基本信息数据包括：视频数据；所述根据所述主题类型从所述基本信息数据中提取对应的初始展示内容，包括：

根据所述主题类型从所述视频数据中提取对应的封面图像；

对所述封面图像进行内容识别，以得到图像描述信息；

根据所述封面图像和所述图像描述信息生成所述初始展示内容。

在一些实施例，所述展示参数包括：展示尺寸、展示形状和展示颜色；所述根据所述展示参数调整所述初始展示内容，以得到目标展示内容，包括：

根据所述展示尺寸调整所述初始展示内容的尺寸，得到第一展示内容；

根据所述展示形状调整所述第一展示内容的形状，得到第二展示内容；

根据所述展示颜色调整所述第二展示内容的配色，以将所述展示颜色作为所述第二展示内容的配色，以得到所述目标展示内容。

在一些实施例，在将所述虚拟人体模型嵌入所述虚拟人主题空间，生成对应所述目标用户的目标虚拟空间之后，所述方法还包括：

设置所述虚拟人主题空间的访问顺序。

在一些实施例，所述人脸特征包括：头部特征、面部特征和表情特征；所述身体特征包括：上半身特征、动作特征和下半身特征；所述根据所述人脸特征和所述身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型，包括：

根据所述头部特征、所述面部特征和所述表情特征获取对应的人脸关键点信息；

根据所述上半身特征、所述动作特征和所述下半身特征获取对应的身体关键点信息；

根据所述人脸关键点信息进行三维建模，以得到初始人脸模型；

根据所述身体关键点信息进行三维建模，以得到初始身体模型；

将所述初始人脸模型和所述初始身体模型进行拼接，以得到所述虚拟人体模型。

为实现上述目的，本公开的第二方面提出了一种虚拟空间构建装置，装置包括：

第一获取模块，用于获取目标用户的人脸特征和身体特征；

建模模块，用于根据所述人脸特征和所述身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型；

第二获取模块，用于获取对应所述目标用户的基本信息数据；

分类模块，用于根据预设主题分类模型对所述基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型；

提取模块，用于根据所述主题类型从预设数据库提取对应的展示背景；

嵌入模块，用于根据所述主题类型将所述基本信息数据嵌入至对应的所述展示背景，生成虚拟人主题空间；

空间生成模块，用于将所述虚拟人体模型嵌入所述虚拟人主题空间，生成所述目标用户的目标虚拟空间。

为实现上述目的，本公开的第三方面提出了一种电子设备，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

至少一个程序；

所述程序被存储在所述存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现：

如第一方面所述的方法。

为实现上述目的，本公开的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行：

如第一方面所述的方法。

本公开实施例提出的虚拟空间构建方法，通过构建三维的目标虚拟空间，且设置与目标用户对应的虚拟人体模型展示用户的个人情况，不仅提高了个人信息展示的丰富性，还提高了他人对目标用户的个人信息展示的吸引力，让他人全面了解目标用户，从而提高人与人之间的信任感，进而提高因为信任感带来的交易成功率。

附图说明

图1是本公开实施例提供的虚拟空间构建方法的流程图；

图2是图1中的步骤S200的流程图；

图3是图1中的步骤S400的流程图；

图4是图1中的步骤S600的流程图；

图5是图4中的步骤S610的流程图；

图6是图4中的步骤S630的流程图；

图7是本公开另一实施例提供的虚拟空间构建方法的流程图；

图8是本公开另一实施例提供的虚拟空间构建装置的模块框图；

图9是本公开实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的，不是旨在限制本发明。

首先，对本申请中涉及的若干名词进行解析：

人工智能(Artificial Intelligence，AI)：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能还是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

虚拟现实技术(Virtual Reality，VR)：是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中。虚拟现实技术就是利用现实生活中的数据，通过计算机技术产生的电子信号，将其与各种输出设备结合使其转化为能够让人们感受到的现象，这些现象可以是现实中真真切切的物体，也可以是我们肉眼所看不到的物质，通过三维模型表现出来。因为这些现象不是我们直接所能看到的，而是通过计算机技术模拟出来的现实中的世界，故称为虚拟现实。

三维模型：三维模型是物体的多边形表示，通常用计算机或者其它视频设备进行显示。显示的物体是可以是现实世界的实体，也可以是虚构的物体。任何物理自然界存在的东西都可以用三维模型表示。三维模型经常用三维建模工具这种专门的软件生成，但是也可以用其它方法生成。作为点和其它信息集合的数据，三维模型可以手工生成，也可以按照一定的算法生成。尽管通常按照虚拟的方式存在于计算机或者计算机文件中，但是在纸上描述的类似模型也可以认为是三维模型。三维模型广泛用任何使用三维图形的地方。

MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)：人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法。该算法主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。

OCR(Optical Character Recognition)：光学字符识别是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。

随着网络的发展，越来越多的人习惯线上社交，但是我们在线上社交时为了让对方更加了解自己需要设置一个虚拟个人空间展示自己，但是相关技术中的虚拟个人空间都是二维展示，且仅能查看个人资料，无法全面的认识自己。例如，在销售行业，为了让客户更加了解自己，通常会制作PPT展示个人信息，但是通过PPT进行自我介绍让客户更加信任自己具有很高的挑战性，且难以让客户更加全面的了解自己。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

基于此，本公开实施例提供一种虚拟空间构建方法，能够构建三维的虚拟空间，以分类展示目标用户的个人信息，从而提升了个人信息展示的丰富性，以提高他人了解目标用户的个人信息的兴趣。

本公开实施例提供一种虚拟空间构建方法、虚拟空间构建装置、设备及存储介质，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本公开实施例中的一种虚拟空间构建方法。

本申请实施例提供的虚拟空间构建方法、虚拟空间构建装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及三维建模技术领域。本申请实施例提供的虚拟空间构建方法可应用于终端或服务器端，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机或者智能手表等；服务器端可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现虚拟空间构建方法的应用等，但并不局限于以上形式。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

请参照图1，图1是本申请一些实施例提供的虚拟空间构建方法的一个可选的流程图，该虚拟空间构建方法包括步骤S100、S200、S300、S400、S500、S600和S700，应理解，本申请实施例的虚拟空间构建方法包括但不限于步骤S100至步骤S700，下面集合图1对步骤S100至步骤S700进行详细介绍。

步骤S100：获取目标用户的人脸特征和身体特征。

具体地，获取目标用户的人脸特征和身体特征通过启动摄像头实时采集目标用户的人脸特征和身体特征。其中，通过摄像头可以采集包含目标用户的人物视频，也可以采集目标用户的个人图像，或者通过实时扫描目标用户的人脸和身体以得到人脸特征和身体特征。若采集的是人物视频，则对人物视频进行分帧处理以得到人物图像，再对人物图像提取人脸特征和身体特征。其中，所采集视频数据中的人物图像的时间间隔一般远小于目标用户切换动作的时间，则采集的人脸特征和身体特征创建的三维模型变化更加符合目标用户实际状态切换，以呈现出的画面效果更加流畅和真实，从而提高目标用户的体验感。其中，将人物视频进行分帧和特征提取采用识别模型实现，在本实施例中，识别模型为MTCNN识别模型。MTCNN识别模型主要有三个级联的网络，且三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net，进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。

例如，若获取用户的个人图像，且个人图像为包含整体形象的图像，通过对个人图像进行人脸识别和身体识别，以得到人脸特征和身体特征。

步骤S200：根据人脸特征和身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型。

需要说明的是，通过根据人脸特征和身体特征进行三维建模得到虚拟人体模型，以构建与目标用户相似的虚拟人体模型，能够提高用户以虚拟人体模型进行虚拟人主题空间展示时更加真实，以提高客户对用户的信任感。其中，虚拟人体模型为三维的人体模型，以根据人脸特征和身体特征创建人体网格，并基于人体网格进行纹理映射得到虚拟人体模型。

步骤S300：获取目标用户的基本信息数据。

具体地，所获取的基本信息数据用于表征目标用户的基本信息，且基本信息数据主要包括荣誉奖项、服务客户、个人风采、个人介绍、心得体会等相关数据，以根据获取的基本信息数据构建出的虚拟人主题空间更加符合用户具体情况。

其中，若上传的基本信息数据越完善，所根据基本信息数据构建的虚拟人主题空间也更加符合用户实际情况。其中，基本信息数据可以通过用户将相关个人数据上传，也可以通过语音问答获取语音数据，并对语音数据进行语音内容识别得到基本信息数据。

步骤S400：根据预设主题分类模型对基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型。

需要说明的是，由于基本信息数据存在多个，且每个基本信息数据对应的主题类型不同，且需要根据主题类型构建对应的虚拟人主题空间。因此通过将基本信息数据输入至预设主题分类模型进行主题分类以得到对应的主题类型。

例如，基本信息数据包括：荣誉奖项数据、服务客户数据、个人风采数据、个人介绍数据、心得体会数据等，因此对基本信息数据进行主题分析，以得到对应的主题类型包括：荣誉奖项、服务客户、个人风采、个人介绍、心得体会等。以根据预设主题分类模型将基本信息数据进行主题类型划分，从而构建对应的虚拟人主题空间，更加针对性地展示目标用户的个人信息。

步骤S500:根据主题类型从预设数据库提取对应的展示背景。

需要说明的是，为了让构建的虚拟人主题空间更加符合主题类型，以提高客户的注意力，以增加个人展示时的吸引力，所以根据主题类型从预设数据库中提取对应的展示背景，则根据主题类型以对应的展示背景进行个人展示，从而提高个人介绍的吸引力。其中，预设数据库存储主题类型和展示背景的匹配信息，不同的主题类型对应不同的展示背景。因此根据主题类型从预设数据库中提取对应的匹配信息，再根据主题类型和匹配信息确定对应的展示背景。

步骤S600：根据主题类型将基本信息数据嵌入至对应的展示背景，生成虚拟人主题空间。

需要说明的是，确定展示背景后，将同一个主题类型的基本信息数据都嵌入到对应的展示背景中，以生成虚拟人主题空间。其中，虚拟人主题空间为三维空间，通过三维格式展示目标用户的基本信息数据，提升了目标用户的个人信息展示的丰富性，从而提高个人展示时的吸引力。

步骤S700：将虚拟人体模型嵌入虚拟人主题空间，生成目标用户的目标虚拟空间。

需要说明的是，将虚拟人体模型嵌入虚拟人主题空间得到目标虚拟空间，并展示目标虚拟空间。其中，通过虚拟现实设备展示目标虚拟空间，以更加真实的呈现目标虚拟空间。

具体地，虚拟现实设备为VR设备，VR设备包括以下任意一种：VR眼镜、VR头盔、VR一体机。在本实施例中，VR设备为VR眼镜，通过VR眼镜展示目标虚拟空间。

经过步骤S100至步骤S700，通过根据人脸特征和身体特征进行三维建模得到虚拟人体模型，再获取目标用户的基本信息数据，通过根据预设主题分类模型对基本信息数据进行分类处理以得到对应的主题类型，并根据主题类型从预设数据库提取对应的展示背景，则将基本信息数据嵌入到主题类型对应的展示背景中生成虚拟人主题空间，最后将虚拟人体模型嵌入到虚拟人主题空间得到目标虚拟空间，并通过虚拟现实设备展示目标虚拟空间。因此，构建三维的目标虚拟空间，且设置与目标用户对应的虚拟人体模型展示用户的个人情况，不仅提升了个人信息展示时的丰富性，还提高他人对目标用户自我介绍时的兴趣，让他人全面了解目标用户，从而提高人与人之间的信任感，进而提高因为信任感带来的交易成功率。

请参照图2，在本申请的一些实施例中，人脸特征包括：头部特征、面部特征和表情特征；身体特征包括：上半身特征、动作特征和下半身特征。步骤S200可以包括但不限于包括步骤S210、步骤S220、步骤S230、步骤S240和步骤S250；

步骤S210：根据头部特征、面部特征和表情特征获取对应的人脸关键点信息。

其中，人脸特征包括：头部特征、面部特征和表情特征，且头部特征、面部特征和表情特征最能表示人脸的关键特征，因此根据头部特征、面部特征和表情特征提取对应的人脸关键点信息，以获取最能表征人脸的人脸关键点信息。

步骤S220：根据上半身特征、动作特征和下半身特征获取对应的身体关键点信息。

其中，身体特征包括：上半身特征、动作特征和下半身特征，则根据上半身特征、动作特征和下半身特征获取对应的身体关键点信息，也即获取了目标用户整个身体的关键点信息，则可以构建包含目标用户整体形象的虚拟人体模型。

步骤S230：根据人脸关键点信息进行三维建模，以得到初始人脸模型。

需要说明的是，所获取的人脸关键点信息为头部特征、面部特征和表情特征的关键点位置信息，所以根据人脸关键点信息进行三维建模，以将人脸关键点信息映射到预设3D网格中以得到对应的多边形形状，并将多边形形状连接在一起以构建初始人脸模型。

步骤S240：根据身体关键点信息进行三维建模，以得到初始身体模型。

具体地，通过将身体关键点映射到预设3D网格中以得到对应的多边形形状，再将多边形形状连接在一起以都见初始身体模型，以得到对应于目标用户的初始身体模型。

步骤S250：将初始人脸模型和初始身体模型进行拼接，以得到虚拟人体模型。

需要说明的是，完成初始人脸模型和初始身体模型的构建后，将初始人脸模型和初始身体模型进行拼接得到对应虚拟人的虚拟人体模型，且虚拟人对应目标用户，则得到的虚拟人体模型的特征和目标用户的特征相对应，则构建目标虚拟空间中的虚拟人体模型进行个人介绍更加真实，从而提高聆听者的信任感。

请参照图3，在本申请的一些实施例中，步骤S400可以包括但不限于包括步骤S410、步骤S420和步骤S430；

步骤S410：对基本信息数据进行内容识别，以得到图像内容信息；基本信息数据包括以下至少一种：视频数据和图像数据。

具体地，若基本信息数据为视频数据和图像数据中的任意一种或多种，则对基本信息数据进行内容识别得到图像内容信息。若基本信息数据为视频数据，则对视频数据进行分帧后得到视频帧图像，对视频帧图像及内容识别；若基本信息数据为图像数据，则直接对图像数据进行内容识别，得到图像内容信息。其中，对视频帧图像或图像数据进行内容识别主要是OCR内容识别，以通过OCR内容识别图像中的文字以得到图像内容信息。

步骤S420：对图像内容信息进行语义分析，以得到文字描述信息。

具体地，由于图像内容信息是图像中的文字内容，因此，需要对图像内容信息进行语义理解以得到文字描述信息。其中，文字描述信息包括以下任意一种：荣誉奖项描述信息、个人风采描述信息、个人介绍描述信息、心得体会描述信息。因此通过对图像内容信息进行语义理解以确定文字描述信息描述哪一种类型的信息，即可根据文字描述信息确定对应基本信息数据属于哪一种主题类型。

其中，基本信息数据还包括文字数据，若基本信息数据是文字数据，则对文字数据进行语义理解得到文字描述信息，直接确定文字数据属于哪一种主题类型。

步骤S430：根据预设主题分类模型对文字描述信息进行内容分类，以确定对应的主题类型。

具体地，通过文字描述信息的描述内容以确定文字描述对应的主题类型，即可根据预设主题分类模型对文字描述信息进行内容分类，以确定基本信息数据的主题类型。例如，若文字描述信息为荣誉奖项描述信息，则确定荣誉奖项描述信息对应的基本信息数据的主题类型为荣誉奖项，若文字描述信息为个人介绍描述信息，则确定个人介绍描述信息对应的基本信息数据的主题类型为个人介绍。

例如，若文件描述信息中描述内容为“xxx奖”，则根据描述内容确定文字描述信息的主题类型为荣誉奖项，因此可以根据文字描述信息直接确定对应的主题类型，以实现基本信息数据的主题类型快速确定。

经过以下步骤S410至步骤S430，若基本信息数据为视频数据和图像数据中的至少一种，则对基本信息数据进行OCR内容识别以提取文字得到图像内容信息，再对图像内容信息进行语义理解得到对应的文字描述信息，最后，根据预设主题分类模型对文字描述信息的描述内容进行内容分类，以得到每个文字描述信息对应的主题类型，以实现将基本信息数据归属到对应的主题类型，实现基本信息数据的分类。

请参照图4，在本申请的一些实施例中，步骤S600可以包括但不限于步骤S610、步骤S620、步骤S630和步骤S640。

步骤S610：根据主题类型从基本信息数据中提取对应的初始展示内容。

需要说明的是，得到与主题类型对应的展示背景后，需要将同一个主题类型的基本信息数据嵌入到展示背景中，但是如果直接将所有的基本信息数据都放置于展示背景中，不仅影响展示时的逻辑性还降低他人对个人展示时的兴趣。因此，通过从基本信息数据中提取对应的初始展示内容，将初始展示内容嵌入展示背景，以降低展示背景展示时的存储量，且提高虚拟个人空间的运行效率。

例如，若基本信息数据为视频数据，则将视频数据分解得到视频帧图像，并根据主题类型从视频帧图像中获取对应的图像和图像内容作为初始展示内容。若基本信息数据为图像数据，则直接从图像数据中获取与主题类型对应的内容作为初始展示内容。若基本信息数据为文字数据，则直接从文字数据中提取与主题类型相关的文字，以得到初始展示内容。若主题类型为荣誉奖项，且基本信息数据为视频数据，则从视频数据中截取奖杯或者奖牌的图像，并获取视频数据对于奖杯和奖牌的奖项介绍，根据奖杯图像和奖项介绍以得到初始展示内容。

步骤S620：获取展示背景中展示区域的展示参数。

需要说明的是，展示背景中设置多个展示区域，且展示区域按顺序排列。每个展示背景的展示区域的展示参数不同，所以需要获取展示区域的展示参数，以确定每个展示背景的展示区域的形状、尺寸和颜色。

步骤S630：根据展示参数调整初始展示内容，以得到目标展示内容。

需要说明的是，由于不同展示背景中展示区域的展示参数不同，以为了将初始展示内容更好的嵌入展示背景中，则根据展示参数调整初始展示内容以得到目标展示内容，使得目标展示内容更加符合展示背景。

步骤S640：将目标展示内容嵌入到展示背景中的展示区域中，以得到虚拟人主题空间。

需要说明的是，由于展示背景中存在多个展示区域，则按照展示区域的排序顺序逐个将目标展示内容嵌入到展示区域中，以得到完整的虚拟人主题空间。其中，展示背景中展示区域的数量根据初始展示内容的数量确定，若对同一个主题类型的基本信息数据提取得到初始展示内容存在N个，则设置展示背景N个展示区域，并按顺序排序展示区域在展示背景中。然后将生成的目标展示内容逐个嵌入到展示区域中，以得到一个展示区域都填满目标展示内容的虚拟人主题空间。

例如，若主题类型为荣誉奖项，则根据主题类型从预设数据库提取的展示背景为荣誉墙，并从基本信息数据中提取与主题类型相关的图像为奖杯图像、奖牌图像，同时提取对于奖杯图像和奖牌图像的奖项介绍，若奖杯图像和奖牌图像存在N个，则设置展示背景N个展示区域。然后获取展示区域的展示参数，根据展示参数调节奖杯图像和奖牌图像，并将调整后的奖杯图像和奖牌图像以及对应的奖项介绍嵌入到展示背景中的展示区域，以得到虚拟人主题空间，也即得到一个布满奖牌、奖杯的荣誉墙。

请参照图5，在本申请的一些实施例中，若基本信息数据为视频数据，步骤S610可以包括但不限于步骤S611、步骤S612、步骤S613。

步骤S611：根据主题类型从视频数据中提取对应的封面图像。

需要说明的是，若基本信息数据为视频数据，则将视频数据分成多个视频帧图像，并从多个视频帧图像中获取与主题类型对应的目标视频帧图像，且目标视频帧图像为封面图像。其中，目标视频帧图像若存在多个则直接从多个目标视频帧图像中获取清晰度最高的目标视频帧图像作为封面图像。通过从视频数据中提取封面图像作为展示背景中的展示内容，既不限制用户的上传数据的类型，又能够实现展示出视频数据中最能够表达用户个人情况的图像，从而提高虚拟人主题空间的吸引力。

例如，主题类型为荣誉奖项，则将视频数据分成多个视频帧图像后，从多个视频图像中提取图像内容为奖杯、奖牌内容的封面图像。若主题类型为个人风采，则从多个视频帧图像中获取图像内容为目标用户画面的封面图像。

步骤S612：对封面图像进行内容识别，以得到图像描述信息。

需要说明的是，对封面图像进行内容识别主要对封面图像进行OCR内容识别，以得到图像描述信息，以便于通过图像描述信息清楚该封面图像的文字描述内容。例如，若封面图像为奖状，对奖状中的文字提取以得到图像描述信息为“A于2022年上半年获取最佳顾问称号”，因此，通过图像描述信息的提取可以更加清楚封面图像对应的描述信息。

步骤S613：根据封面图像和图像描述信息生成初始展示内容。

具体地，将封面图像与对应的图像描述信息匹配以生成初始展示内容信息，初始展示内容信息可以更加具体地清楚知晓目标用户的个人情况。例如，若封面图像为奖状图像，则将奖状图像和对应的图像描述信息为“A于2022年上半年获取最佳顾问称号”相互匹配以生成初始展示内容，对于封面图像中的文字较小的情况下，通过封面图像对应的图像描述信息可以更加清楚目标用户所获取奖状的奖项信息。

需要说明的是，若基本信息数据为图片数据，则根据主题类型从图片数据中提取对应的主题物品图像以得到封面图像，并对封面图像就进行内容识别得到图像描述信息，以根据封面图像就和图像描述信息生成初始展示内容。例如，若主题类型为荣誉奖项，从图像数据中截取与荣誉奖项相关的图像以得到封面图像，若封面图像为奖牌，对奖牌进行OCR内容识别以得到对应的图像描述信息。若图像描述信息为“销售争霸赛一等奖”，则将奖牌图像和图像描述信息为“销售争霸赛一等奖”匹配以生成初始展示内容。若基本信息数据为文字数据，则根据主题类型从文字数据中提取对应的文字描述以得到目标描述信息，且将目标描述信息以对应主题类型对应文字格式进行调节，再将格式调节后的目标描述信息生成图片格式以得到初始展示内容。因此，根据主题类型从基本信息数据中提取对应的初始展示内容，以提高个人展示的丰富性。

请参照图6，在本申请的一些实施例中，展示参数包括：展示尺寸、展示形状和展示颜色；步骤S630可以包括但不限于步骤S631、步骤S632和步骤S633。

步骤S631：根据展示尺寸调整初始展示内容的尺寸，得到第一展示内容。

需要说明的是，由于不同的主题类型对应不同的展示背景，且不同展示背景钟的展示区域不同，所以根据展示区域的展示参数调整初始展示内容，以便于展示内容可以直接嵌入到展示区域中以生成虚拟人主题空间。其中，展示参数包括：展示尺寸、展示形状和展示颜色，因此，根据展示尺寸调整初始展示内容的尺寸。由于初始展示内容的展示类型为图像，则根据展示尺寸的图像宽度、图像高度调整初始展示内容，以得到与展示区域的展示尺寸一致的第一展示内容。

步骤S632：根据展示形状调整第一展示内容的形状，得到第二展示内容。

需要说明的是，为了便于初始展示内容快速嵌入到展示背景中，根据展示形状调节第一展示内容的形状以得到第二展示内容，且第二展示内容的形状、尺寸与展示区域的形状、尺寸匹配。若展示形状为矩形，则将第一展示内容的形状也设置为矩形以得到第二展示内容。若展示形状为三角形，则将第一展示内容的形状设置为三角形以得到第二展示内容。

步骤S633：根据展示颜色调整第二展示内容的配色，以将展示颜色作为第二展示内容的配色，以得到目标展示内容。

需要说明的是，为了将初始展示内容嵌入到展示区域后生成的虚拟人主题空间看起来配色一致，使得虚拟人主题空间看起来更加简洁，所以需要将展示颜色作为第二展示内容的配色，也即在同一个主题类型下的第二展示内容的配色都一致，则得到的目标展示内容与展示区域的形状、尺寸和配色匹配。由于预设数据库中存储展示背景为目标用户预先定义，且展示背景中展示区域也是目标用户预先定义的，所以将目标展示内容的形状、尺寸和配色与展示区域的形状、尺寸和配色匹配，则将目标展示内容嵌入到展示背景生成的虚拟人主题空间更加统一，且更加符合目标用户的审美要求，从而提高目标用户进行个人展示的体验感。

在本申请的一些实施例中，在执行步骤S700之后，虚拟空间构建方法还包括：

步骤S800:设置虚拟人主题空间的访问顺序。

其中，每一个主题类型对应一个虚拟人主题空间，且不同的虚拟人主题空间展示目标用户不同方面的个人信息，所以需要根据目标用户预先定义的展示顺序设置虚拟人主题空间的访问顺序，从而根据预先定义的展示顺序展示对应的虚拟人主题空间。

具体地，设置虚拟人主题空间的访问顺序后，根据对应的访问顺序展示虚拟人主题空间，且形成整体的VR使用动线，且根据访问顺序形成一步一步访问的路线指引以形成一个完整的虚拟空间。

请参照图7，在本申请的一些实施例中，步骤S800可以包括但不限于步骤S810和步骤S820。

步骤S810：获取主题类型的预设访问次序；

需要说明的是，根据预设主题分类模型对基本信息数据进行分类处理以确定对应的主题类型，则根据主题类型构建对应的虚拟人主题空间，且不同主题类型对应的虚拟人主题空间不同。因此，获取目标用户预先设置主题类型的预设访问次序，也即确定每个主题类型的访问排序序号。例如，主题类型包括：荣誉奖项、服务客户、个人风采、个人介绍和心得体会，若获取主题类型的预设访问次序为“个人介绍-个人风采-服务客户-荣誉奖项-心得体会。”，则根据对应主题类型的预设访问次序以确定对应虚拟人主题空间的访问次序。

步骤S820：根据预设访问次序设置主题类型对应的虚拟人主题空间的访问顺序。

需要说明的是，确定了每个主题类型的预设访问次序，也即确定了主题类型对应的虚拟人主题空间的访问顺序，根据主题类型的预设访问次序逐个展示对应的虚拟人主题空间，以根据目标用户的预设访问次序逐个展示虚拟人主题空间，从而提高目标用户的体验感，且提高聆听者对于目标用户主题空间展示的吸引力。

其中，确定了每个虚拟人主题空间的访问顺序后，将虚拟人体模型嵌入到每一个虚拟人主题空间中，以生成目标虚拟空间，并通过虚拟现实设备展示目标虚拟空间，从而更加丰富多样化地展示目标用户的个人信息，让他人更加全面的认识目标用户，从而提高人与人之间的信任感，进而提升因信任带来的交易成功率。

综合上述步骤S100至步骤S800，通过获取目标用户的头部特征、面部特征和表情特征、上半身特征、动作特征和下半身特征，根据头部特征、面部特征和表情特征提取对应的人脸关键点信息，根据上半身特征、动作特征和下半身特征获取对应的身体关键点信息。根据人脸关键点信息进行三维建模，以将人脸关键点信息映射到预设3D网格中以得到对应的多边形形状，并将多边形形状连接在一起以构建初始人脸模型。将身体关键点映射到预设3D网格中以得到对应的多边形形状，再将多边形形状连接在一起以得到初始身体模型，以得到对应于目标用户的初始身体模型，最后将初始人脸模型和初始身体模型拼接以得到对应于目标用户的虚拟人体模型。然后获取目标用户的基本信息数据，其中，基本信息数据包括视频数据、图像数据和文字数据中至少一种，若基本信息数据为视频数据和图像数据，则对基本信息数据进行OCR内容识别以得到图像内容信息，再对图像内容信息进行语义理解以得到文字描述信息。根据预设主题分类模型对文字描述信息进行内容分类，以将基本信息数据划分到对应主题类型。同时，根据主题类型从预设数据库中获取对应的展示背景，并根据主题类型从基本信息数据中获取对应的初始展示内容，若主题类型为荣誉奖项，则从基本信息数据中获取与荣誉奖项相关的图像和文字以得到初始展示内容，同时获取展示背景中的展示区域的展示尺寸、展示形状和展示颜色，根据展示尺寸调整初始展示内容的宽度和高度以得到第一展示内容，再根据展示形状调整第二展示内容的形状，最后将第二展示内容的配色调整为展示颜色以得到目标展示内容，则可以直接将目标展示内容嵌入到展示背景中的展示区域，以得到填满展示区域的虚拟人主题空间。同时，根据主题类型的预设访问次序，以根据主题类型的预设访问次序确定对应虚拟人主题空间的访问顺序，最后将虚拟人体模型嵌入到每个虚拟人主题空间中以得到目标虚拟空间，通过虚拟现实设备展示目标虚拟空间，以增加个人介绍时的丰富性和多样性，让他人更加全面地了解目标用户，并增加人与人之间的信任感，即可提高因信任带来的交易成功率。

另外，请参照图8，本申请的另一个实施例公开了虚拟空间构建装置，该装置包括：第一获取模块100，用于获取目标用户的人脸特征和身体特征；建模模块200，用于根据人脸特征和身体特征进行三维建模，得到虚拟人体模型；第二获取模块300，用于获取对应目标用户的基本信息数据；分析模块400，用于根据预设主题分类模型对基本信息数据进行分类处理，以得到主题类型；提取模块500，用于根据主题类型从预设数据库提取对应的展示背景；嵌入模块600，用于根据主题类型将基本信息数据嵌入至对应的展示背景，生成虚拟人主题空间；空间生成模块700，用于将虚拟人体模型嵌入虚拟人主题空间，生成目标虚拟空间。

本公开实施例的虚拟空间构建装置用于执行上述实施例中的虚拟空间构建方法，其具体处理过程与上述实施例中的虚拟空间构建方法相同，此处不再一一赘述。

本申请实施例提出的虚拟空间构建装置，通过构建三维的目标虚拟空间，且设置与目标用户对应的虚拟人体模型展示用户的个人情况，不仅提高个人信息展示的丰富性，还提高他人对于目标用户自我介绍时的吸引力，让他人全面了解目标用户，从而提高人与人之间的信任感，进而提高因为信任感带来的交易成功率。

另外，本申请的另一个实施例公开了计算机设备，至少一个存储器；

至少一个处理器；

至少一个程序；

所述程序被存储在存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现本公开实施上述的虚拟空间构建方法。该计算机设备可以为包括手机、平板电脑、台式电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、车载电脑等任意智能终端。

请参阅图9，图9示意了另一实施例的计算机设备的硬件结构，计算机设备包括：

处理器901，可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本公开实施例所提供的技术方案；

存储器902，可以采用ROM(ReadOnlyMemory，只读存储器)、静态存储设备、动态存储设备或者RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)等形式实现。存储器902可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器902中，并由处理器901来调用执行本公开实施例的虚拟空间构建方法；

输入/输出接口903，用于实现信息输入及输出；

通信接口904，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信；

总线905，在设备的各个组件(例如处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904)之间传输信息；

其中处理器901、存储器902、输入/输出接口903和通信接口904通过总线905实现彼此之间在设备内部的通信连接。

本公开实施例还提供了一种存储介质，该存储介质是计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令用于使计算机执行上述虚拟空间构建方法。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

本公开实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着技术的演变和新应用场景的出现，本公开实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

本领域技术人员可以理解的是，图1至图7中示出的技术方案并不构成对本公开实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的步骤，或者组合某些步骤，或者不同的步骤。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。

以上参照附图说明了本公开实施例的优选实施例，并非因此局限本公开实施例的权利范围。本领域技术人员不脱离本公开实施例的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本公开实施例的权利范围之内。