CN117520489A - 基于aigc的交互方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

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CN117520489A CN202311331032.5A CN202311331032A CN117520489A CN 117520489 A CN117520489 A CN 117520489A CN 202311331032 A CN202311331032 A CN 202311331032A CN 117520489 A CN117520489 A CN 117520489A
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吴天昊
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Abstract

本公开提供了一种基于生成式人工智能AIGC的交互方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及人机交互、AIGC、大模型等技术领域。基于生成式人工智能AIGC的交互方法包括：基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。本公开可以提升虚拟宠物的情感化陪伴效果。

Description

基于AIGC的交互方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及AIGC、大模型、人机交互等技术领域，尤其涉及一种基于AIGC的交互方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着人工智能技术的发展，出现了虚拟宠物。
生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能模型，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
发明内容
本公开提供了一种基于AIGC的交互方法、装置、设备和介质。
根据本公开的一方面，提供了一种基于AIGC的交互方法，包括：基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
根据本公开的另一方面，提供了一种基于AIGC的交互装置，包括：第一生成模块，用于根据目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；第二生成模块，用于根据所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；确定模块，用于根据所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；交互模块，用于根据所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。
根据本公开的技术方案，可以提升虚拟宠物的情感化陪伴效果。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是根据本公开第一实施例的示意图；
图2是用来实现本公开实施例的应用场景的示意图；
图3是根据本公开实施例提供的基于AIGC的交互***的整体架构的示意图；
图4是根据本公开第二实施例的示意图；
图5是根据本公开实施例提供的目标虚拟宠物模型的训练过程的示意图；
图6是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的创建界面的示意图；
图7是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的选择界面的示意图；
图8是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的更新界面的示意图；
图9是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的主界面的示意图；
图10是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的来信界面的示意图；
图11是根据本公开实施例提供的基于购买道具生成来信内容的示意图；
图12是根据本公开实施例提供的多种来信内容的示意图；
图13是根据本公开实施例提供的目标宠物模型的拍照界面的示意图；
图14是根据本公开实施例提供的购买界面的示意图；
图15是根据本公开第三实施例的示意图；
图16是根据本公开第四实施例的示意图；
图17是根据本公开第五实施例的示意图；
图18是用来实现本公开实施例的基于AIGC的交互方法的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
相关技术中，宠物形象依赖人工设计，不够个性化和真实；虚拟宠物无法拥有属于自己的人格，只能按照设定剧本与用户沟通。
为了提升虚拟宠物的情感化陪伴效果，本公开提供如下实施例。
图1是根据本公开第一实施例的示意图，本实施例提供一种基于AIGC的交互方法，该方法包括：
101、基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
102、基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容。
103、基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值。
104、基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
其中，目标宠物的真实图片，可以是用户上传的，用户可以将真实世界中自身喂养的宠物的照片作为真实图片。
拟人化属性，是指用户为目标宠物赋予的人格化信息，可以包括：名字、性别、个性等信息，个性例如包括傲娇、粘人等。
目标宠物模型，是指与用户进行交互的虚拟宠物，该宠物具有拟人化属性，以便与用户进行拟人化沟通。
拟人化交互内容，是指目标宠物模型与用户之间的拟人化沟通内容，例如包括：来信、即时对话、拍照等。
基于目标宠物的真实图片生成目标宠物模型，可以使得虚拟宠物形象与真实图片类似，更具个性化和真实性。
通过用户为目标宠物模型赋予个性等拟人化属性，可以使得虚拟宠物具有人格化和生命力，与用户进行拟人化沟通，增强情感联系。
目标宠物模型对应的***可以提供一些基本操作，这些基本操作可以称为预设操作，用户通过执行这些预设操作，可以影响目标宠物模型的互动值。
预设操作例如包括：喂养、做任务、购买道具等。
互动值，是指影响目标宠物模型与用户之间互动行为的值，具体可以包括：亲密度、饱食度、心情值等。其中，互动值与互动频率成正向关系，即互动值越高，互动越频繁。具体可以包括：亲密度越高、饱食度越高、或者心情值越高，则目标宠物模型与用户之间的互动越频繁。
获取拟人化交互内容和互动值后，可以基于互动值对应的互动频率，目标宠物模型采用拟人化交互内容与用户(人)进行交互。
本实施例中，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性生成目标宠物模型，可以获得更具个性化和真实性的虚拟宠物形象，并且可以为目标宠物模型赋予人格化特征和生命力，基于目标宠物模型生成拟人化交互内容，以及基于拟人化交互内容和互动值与用户进行交互，可以使得目标宠物模型具备情感和情感表达能力，而不限于设定剧本，实现目标宠物模型与用户之间的拟人化沟通，提升虚拟宠物的情感化陪伴效果。
为了更好地理解本公开实施例，下面对本公开实施例的应用场景进行说明。
如图2所示，用户可以通过用户终端201与基于AIGC的交互***进行交互。用户终端201可以为个人电脑(Personal Computer，PC)、笔记本电脑、移动设备(如手机)等。基于AIGC的交互***的主要功能模块可以位于服务器202上，服务器可以为本地服务器或者云端服务器等，服务器可以为单个服务器或者服务器集群。
如图3所示，交互***包括：生成模块301、互动模块302和操作模块303。生成模块301主要基于用户设置的拟人化属性生成目标宠物模型；操作模块303主要获取用户针对目标宠物模型的预设操作，并根据预设操作确定目标宠物模型的互动值；互动模块302主要基于目标宠物模型生成拟人化交互内容，以及根据拟人化交互内容和互动值，与用户进行交互。
互动值可以包括：亲密度、心情值、饱食度等，图3中以亲密度为例。
针对目标宠物模型的生成，可以包括创建目标宠物模型和更新目标宠物模型，图3中用创建(更新)宠物为例。
目标宠物模型可以是根据用户上传的目标宠物的真实图片生成的；或者，目标宠物模型也可以是用户在预训练的多个候选宠物模型中选择的。
真实图片可以存储在网盘内或本地硬盘内，用网盘图片和本地图片表示。获取真实图片后，可以基于生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)生成目标宠物模型，由于不同用户上传的真实图片不同，为此可以生成个性化的目标宠物模型，即用户专属宠物模型。
另外，用户可以为目标宠物模型设置拟人化属性，例如，向大模型(LargeLanguage Model，LLM)中输入提示信息(prompt)，该提示信息中包含待生成的目标宠物模型的拟人化属性，从而可以基于AIGC生成具有该拟人化属性的目标宠物模型。
AIGC是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能模型，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
生成目标宠物模型后，可以基于目标宠物模型生成拟人化交互内容，该拟人化交互内容也可以是基于AIGC生成的，图3中用基于AIGC的核心互动表示。拟人化交互方式可以包括：为宠物拍照、宠物来信、与宠物进行即时对话等。
为宠物拍照时，可以基于AIGC根据主题模板生成宠物照片；宠物来信可以基于AIGC生成故事化图文且随机生成；即时对话时可以基于AIGC生成即时的对话内容。
预设操作可以包括：获得代币；购买道具、做任务、喂养、预设游戏内容(如，找小猫)等。代币用罐头表示，具体可以包括金色罐头和紫色罐头，不同的代币可以采用不同方式获得，例如，通过购买获得金色罐头，通过做任务获得紫色罐头。
用户执行的预设操作，会影响互动值，图3的互动值用亲密度表示。互动值可以影响虚拟宠物与用户之间的交互频率、影响虚拟宠物的出行、影响拟人化交互内容等。
结合上述的应用场景，本公开还提供一种基于AIGC的交互方法。
图4是根据本公开第二实施例的示意图，本实施例提供一种基于AIGC的交互方法，该方法包括：
401、基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
其中，可以采用大模型(Large Language Model，LLM)，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
本实施例中，基于LLM生成目标宠物模型，可以利用LLM的优良性能，提升模型生成效果，提升用户体验。
LLM是近年来人工智能领域的热点问题，LLM是一种预训练语言模型，通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和世界知识，从而能够在各种自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)、图像处理等任务上取得惊人的效果。文心一言、ChatGPT等都是基于LLM开发的应用，它们可以生成流畅、有逻辑、有创意的文本内容，甚至可以与人类进行自然对话。具体地，以文本对话为例，大模型可以是基于Transformer的通用预训练(Generative Pre-trained Transformer，GPT)模型，基于知识集成实现增强型表示(Enhanced Representation through Knowledge Integration，ERNIE)模型等。
针对目标宠物模型的生成，大模型可以采用文生图或图生图模型，具体可以是StableDiffusion模型。Stable Diffusion模型是一种开源的扩散模型，可以通过文字描述或参考图片，生成目标图片。Stable Diffusion模型有多种训练方式，本实施例中，采用大型语言模型的低阶自适应(Low-Rank Adaptation，LoRA)训练方式。LoRA训练方式可以减少可训练参数的数量，降低了大模型所需的存储空间，并且可以实现高效的任务切换。
如图5所示，针对不同用户(以第一用户～第三用户为例)提供的宠物的真实图片，采用LoRA训练方式，可以获得各个用户专属的宠物模型。
目标宠物模型可以是基于目标宠物的真实图片创建的。如图6所示，用户可以通过点击“创建专属宠物”按钮触发创建过程，该过程中用户上传目标宠物的真实图片，基于该真实图片创建目标宠物模型。另外，创建过程中会默认生成宠物的拟人化属性，如名字、性别、个性，用户可以更改这些信息。
目标宠物模型也可以是预先训练的多个候选宠物模型中选择的。如图7所示，用户可以通过点击“直接选一只”按钮触发选择过程，该过程中***提供多个候选宠物模型，用户根据自身需要选择其中一个作为目标宠物模型。另外，***会默认生成宠物的拟人化属性，如名字、性别、个性，用户可以更改这些信息。
用户创建或者选择目标宠物模型后，目标宠物模型是可更改的。如图8所示，用户可以重新创建宠物或者重新选一只，并且，用户可以更改宠物的拟人化属性。
目标宠物模型的界面图如图9所示，该界面包括如下部分：
A：背景：
包括环境+宠物主体两层；
宠物主题根据用户添加的照片生成；
风格效果为“真实风格拟人化”，即贴近真实猫咪/狗狗的脸和默认风格的衣服。
B：宠物信息区
宠物头像：根据用户添加照片生成；点击头像区域查看宠物信息；
名字；
拥有的罐头数：初始默认拥有xx个作为见面礼；
亲密度：用头像下的爱心表示，不同等级的亲密度爱心样式不同；共分为12个等级。
C：互动功能区：来信、投喂、创意照片(见下述详解)。
D：内容沉淀区：回忆墙。
E：信息提示区：例如来信提醒。
F：商业/运营区：商店、签到(任务体系)，设置等。
402、采用LLM，基于所述目标宠物模型生成拟人化交互内容。
本实施例中，采用LLM生成拟人化交互内容，可以利用LLM的优良性能，提升拟人化交互内容的精准度。
其中，拟人化交互内容主要包括：拍照、来信和即时对话。
具体地，可以采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成所述目标宠物模型的照片；或者，采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成来信内容；或者，采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成即时对话内容。
本实施例中，通过与虚拟宠物进行拍照、来信、即时对话等交互内容，可以提供多种拟人化沟通方式，提升交互效果。
虚拟宠物可以主动给用户来信，汇报自己的日常、出门见闻、心情感悟等。
如图10所示，来信时在界面中显示提醒消息，用户点击提醒消息后显示来信内容，来信内容可以包括图片、语音和文字，图片可以保存或分享，文字可以包括虚拟宠物自身语言和用户语言，如虚拟宠物是小猫，则虚拟宠物自身语言是“喵”，用户语言是人类语言，如中文。
另外，来信内容可以与用户的预设操作相关，预设操作具体可以是用户购买的道具。
如图11所示，用户可以在商店中购买道具，假设购买的道具是音乐节门票，则来信内容与音乐节相关。
本实施例中，基于用户的预设操作生成来信内容，可以丰富来信内容，提高来信内容与用户操作的相关性。
另外，来信内容可以包括图文内容，即可以包括来信图片和/或来信文本，来信图片是基于所述目标宠物模型的日常行为(如上学、工作、旅行、购物等行为)生成的拟人化故事图片；和/或，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和用户语言文本。
关于不同情况的来信内容可以如图12所示，其中的来信图片和文本与宠物行为相关，比如，宠物去了农场，则生成从农场相关的图片和文本。另外，不同图片之间可以组成故事，比如，第二张图片是关于飞行的，第三张图片是飞行后落地内容。
本实施例中，基于目标宠物模型的日常行为生成拟人化故事图片，可以利用该图片和文本来讲述虚拟宠物的日常经历，使得虚拟宠物具有自身人格，能够基于该自身人格主动生成来信内容，而不是限定于设定剧本，从而可以提升情感化交互效果。另外，文本包括宠物语言文本和用户语言文本，可以提升拟人化程度和可读性，提升交互效果。
针对即时对话，可以响应于用户触发的即时对话，若所述目标宠物模型的互动值满足预设条件，采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成即时对话内容。
如图10所示，在来信界面上包括“聊聊天”按钮，用户点击该按钮后，触发即时对话过程，若目标宠物模型的互动值满足预设条件，如心情值大于0，则目标宠物模型与用户进行即时对话，目标宠物模型的即时对话内容可以采用LLM生成。
本实施例中，可以采用LLM与目标宠物模型进行即时对话，可以利用LLM的优良性能，提升即时对话效果。另外，在目标宠物模型的互动值满足预设条件才进行即时对话，可以触发用户尽量多的与目标宠物模型进行交互，提高情感联系。
针对宠物拍照，可以采用LLM，基于所述目标宠物模型的宠物形象，以及所述用户选择的主题模板，生成所述目标宠物模型的照片。
如图13所示，用户可以点击目标宠物模型所在界面中的拍照按钮，触发拍照过程。***可以提供多种主题模板，如证据照、生日照等，用户在***提供的多种主题模板中进行选择。假设选择的主题模板是证据照，则生成证件照对应的宠物照片。拍照过程中，可以显示进度，默认每次生成预设数量(如4张)的照片；生成的照片支持保持到网盘、下载到本地、分享等。另外，可以通过我的照片查看宠物照片。我的照片是拍照历史记录，倒序展示：主题、拍照时间；点击查看详情，长按可删除；删除时需要二次弹窗确认；未拍照时不展示此入口。另外，主题模板可以包括免费、付费、通过亲密度解锁等模板。另外，宠物形象可更新，用户可进行付费更新宠物形象。
本实施例中，基于宠物形象和主题模板生成目标宠物模型的照片，可以为目标宠物模型提供拟人化的拍照功能，提高交互效果。
403、基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值。
其中，预设操作例如包括：喂养操作、购买操作、任务操作等。
互动值包括：饱食度、心情值、亲密度。
相应地，基于所述喂养操作，确定所述目标宠物模型的饱食度；或者，基于所述购买操作，确定所述目标宠物模型的心情值；或者，基于所述任务操作，确定所述目标宠物模型的亲密度。
本实施例中，基于多种预设操作确定多种互动值，可以提高更丰富多样的互动方式，提升互动效果。
具体地，针对喂养：支持喂食普通罐头和已购买零食；无可用食物时需要充值或购买；喂食可以增加宠物的饱食度、有利于宠物出行，进而宠物出行越多，可以提高更丰富的来信内容。
针对购买：用户通过购买道具可影响宠物的心情值；例如：送给小猫猫草心情值增加；送给狗地铁票小狗可以坐地回家；道具分为永久与消耗两类，例如：演唱会票属于消耗类，帽子属于永久。另外，道具还可以影响来信内容，例如，购买演唱会门票，则来信内容是关于演唱会的相关图文。如图14所示，用户可以在商店中购买零食、道具等，另外，可以基于购买的零食或道具显示对应的互动值的变化信息，例如，购买心情道具后，可以显示心情值增加。
针对任务：签到任务：增加亲密度；日常任务：赚取免费的紫色罐头。亲密度增加后，来信可以更频繁。
404、基于所述互动值确定互动频率，并基于所述互动频率，向所述用户显示所述拟人化交互内容。
其中，互动值可以与互动频率成正相关关系，比如，互动值是亲密度，则亲密度越高，则互动频率越频率。基于LLM生成拟人化交互内容后，可以采用互动频率显示给用户，从而与用户进行拟人化沟通。
本实施例中，基于互动值确定互动频率，可以触发用户与虚拟宠物进行更多的喂养等操作，提高交互效果。
图15是根据本公开第三实施例的示意图，本实施例提供一种基于AIGC的交互方法，该方法包括：
1501、采用LLM，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
其中，本实施例以采用LLM生成目标宠物模型为例，也可以采用其他方式，如专门训练的生成模型，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性生成目标宠物模型。
本实施例中，基于LLM生成目标宠物模型，可以利用LLM的优良性能，提升目标宠物模型的生成效果，提升用户体验。
1502、基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容。
其中，AIGC是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能模型，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
其中，日常行为例如包括：学习、工作、旅行等。
具体地，可以基于拟人化的成长线行为，确定目标宠物模型的日常行为。例如，人是先学习再工作，则目标宠物模型的日常行为也是先学习再工作。
本实施例中，基于拟人化的成长线行为，确定目标宠物模型的日常行为，可以使得目标宠物模型更好地模拟人的行为，提升拟人化交互效果。
其中，所述来信内容包括：来信图片和/或来信文本，所述来信图片是基于所述日常行为生成的拟人化故事图片，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和所述用户语言文本。
例如，参考图12，来信图片和文本与宠物行为相关，比如，宠物去了农场，则生成从农场相关的图片和文本。另外，不同图片之间可以组成故事，比如，第二张图片是关于飞行的，第三张图片是飞行后落地内容。
本实施例中，基于目标宠物模型的日常行为生成拟人化故事图片，可以利用该图片和文本来讲述虚拟宠物的日常经历，使得虚拟宠物具有自身人格，能够基于该自身人格主动生成来信内容，而不是限定于设定剧本，从而可以提升情感化交互效果。另外，文本包括宠物语言文本和用户语言文本，可以提升拟人化程度和可读性，提升交互效果。
另外，针对来信内容，还可以随机确定目标宠物模型的行为内容，根据该随机确定的行为内容和目标宠物模型生成来信内容。例如，针对日常行为是“旅行”，可以随机确定旅行的目的地，之后，可以基于该随机确定的目的地生成对应的来信内容。
本实施例中，通过随机确定目标宠物模型的日常行为的行为内容，基于该行为内容生成来信内容，可以提高来信内容的随机性，提升交互效果。
1503、基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值。
1504、基于所述互动值，确定来信频率，并根据所述来信频率确定来信时间；以及，在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容。
其中，互动值与互动频率成正向关系，即互动值越高，互动越频繁。具体可以包括：亲密度越高、饱食度越高、或者心情值越高，则目标宠物模型与用户之间的互动越频繁。
可以预先配置互动值与来信频率之间的对应关系，基于该对应关系确定来信频率，再根据来信频率确定对应的来信时间，从而在来信时间，目标宠物模型向用户来信，将来信内容展示给用户。
本实施例中，基于互动值确定互动频率，可以触发用户与虚拟宠物进行更多的喂养等操作，提高交互效果。
基于上述示例，虚拟宠物(目标宠物模型)可以主动向用户来信，另外，用户还可以进行回信。或者，用户也可以与虚拟宠物进行即时对话。
图16是根据本公开第四实施例的示意图，本实施例提供一种基于AIGC的交互方法，该方法包括：
1601、采用LLM，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
1602、基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容。
1603、基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值。
1604、基于所述互动值，确定来信频率，并根据所述来信频率确定来信时间；以及，在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容。
1605、响应于用户对所述来信内容所在的交互界面上的回信按钮的点击指令，向所述用户展示回信界面，并接收所述用户在所述回信界面中输入的回信内容。
例如，参考图12，来信内容所在的交互界面上包括回信按钮，用“回信”表示，用户点击该回信按钮后，可以展示回信界面，用户在该回信界面中输入回信内容，并发送给虚拟宠物。之后，虚拟宠物还可以基于用户回信内容生成新的来信内容并展示给用户，从而实现用户与虚拟宠物之间的信件交流。
本实施例中，通过展示回信界面，用户可以向虚拟宠物回信，从而实现用户与虚拟宠物之间的信件交流。
一些实施例中，在1604之后，该交互方法还可以包括：
1606、响应于用户对所述来信内容所在的交互界面上的聊天按钮的点击指令，若所述互动值满足预设条件，向所述用户展示聊天界面，并接收所述用户在所述聊天界面中输入的聊天内容。
例如，参考图12，来信内容所在的交互界面上包括聊天按钮，用“聊聊天”表示，用户点击该聊天按钮后，若互动值满足预设条件(如虚拟宠物的心情值大于0)，用户可以与虚拟宠物进行聊天，即可以展示聊天界面，用户在该聊天界面中输入聊天内容。虚拟宠物的聊天内容可以是基于AIGC，根据对话上下文、虚拟宠物的个性等生成的。
本实施例中，通过展示聊天界面，用户可以与虚拟宠物进行即时对话。
图17是根据本公开第五实施例的示意图，本实施例提供一种基于AIGC的交互装置，该装置1700包括：第一生成模块1701、第二生成模块1702、确定模块1703和交互模块1704。
第一生成模块1701用于根据目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；第二生成模块1702用于根据所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；确定模块1703用于根据所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；交互模块1704用于根据所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
本实施例中，基于用户设置的拟人化属性生成目标宠物模型，可以为目标宠物模型赋予人格化特征和生命力，基于目标宠物模型生成拟人化交互内容，以及基于拟人化交互内容和互动值与用户进行交互，可以使得目标宠物模型具备情感和情感表达能力，实现目标宠物模型与用户之间的拟人化沟通，提升互动效果。
一些实施例中，所述第一生成模块1701进一步用于：采用LLM，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
本实施例中，基于目标宠物的真实图片生成目标宠物模型，可以获得个性化的宠物形象，提升模型生成效果，提升用户体验。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于：采用LLM，基于所述目标宠物模型生成拟人化交互内容。
本实施例中，采用LLM生成拟人化交互内容，可以利用LLM的优良性能，提升拟人化交互内容的精准度。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于执行如下项中的至少一项：采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成来信内容；采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成即时对话内容；采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成所述目标宠物模型的照片。
本实施例中，通过与虚拟宠物进行拍照、来信、即时对话等交互内容，可以提供多种拟人化沟通方式，提升交互效果。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于：采用LLM，基于所述目标宠物模型和所述用户的预设操作。
本实施例中，基于用户的预设操作生成来信内容，可以丰富来信内容，提高来信内容与用户操作的相关性。
一些实施例中，所述来信内容包括：
来信图片，所述来信图片是基于所述目标宠物模型的日常行为生成的拟人化故事图片；和/或，来信文本，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和用户语言文本。
本实施例中，基于目标宠物模型的日常行为生成拟人化故事图片，可以利用该图片和文本来讲述虚拟宠物的日常经历，使得虚拟宠物具有自身人格，能够基于该自身人格主动生成来信内容，而不是限定于设定剧本，从而可以提升情感化交互效果。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于：采用LLM，基于所述目标宠物模型的宠物形象，以及所述用户选择的主题模板，生成所述目标宠物模型的照片。
本实施例中，基于宠物形象和主题模板生成目标宠物模型的照片，可以为目标宠物模型提供拟人化的拍照功能，提高交互效果。
一些实施例中，所述预设操作包括：喂养操作、购买操作和任务操作；相应地，所述互动值包括：饱食度、心情值和亲密度；所述确定模块1703进一步用于：基于所述喂养操作，确定所述目标宠物模型的饱食度；或者，基于所述购买操作，确定所述目标宠物模型的心情值；或者，基于所述任务操作，确定所述目标宠物模型的亲密度。
本实施例中，基于多种预设操作确定多种互动值，可以提高更丰富多样的互动方式，提升互动效果。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于：基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容，所述来信内容包括：来信图片和/或来信文本，所述来信图片是基于所述日常行为生成的拟人化故事图片，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和所述用户语言文本；相应地，所述交互模块1704进一步用于：基于所述互动值，确定来信频率，并根据所述来信频率确定来信时间；在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容。
一些实施例中，所述第二生成模块1702还用于：基于拟人化的成长线行为，确定所述目标宠物模型的日常行为。
本实施例中，基于拟人化的成长线行为，确定目标宠物模型的日常行为，可以使得目标宠物模型更好地模拟人的行为，提升拟人化交互效果。
一些实施例中，所述第二生成模块1702进一步用于：随机确定所述日常行为的行为内容；基于所述目标宠物模型和所述行为内容，生成来信内容。
本实施例中，通过随机确定目标宠物模型的日常行为的行为内容，基于该行为内容生成来信内容，可以提高来信内容的随机性，提升交互效果。
一些实施例中，所述来信内容所在的交互界面上包括：回信按钮；所述交互模块1704还用于：响应于用户对所述回信按钮的点击指令，向所述用户展示回信界面，并接收所述用户在所述回信界面中输入的回信内容。
本实施例中，通过展示回信界面，用户可以向虚拟宠物回信，从而实现用户与虚拟宠物之间的信件交流。
一些实施例中，所述来信内容所在的交互界面上包括：聊天按钮；所述交互模块1704还用于：响应于用户对所述聊天按钮的点击指令，若所述互动值满足预设条件，向所述用户展示聊天界面，并接收所述用户在所述聊天界面中输入的聊天内容。
本实施例中，通过展示聊天界面，用户可以与虚拟宠物进行即时对话。
可以理解的是，本公开实施例中，不同实施例中的相同或相似内容可以相互参考。
可以理解的是，本公开实施例中的“第一”、“第二”等只是用于区分，不表示重要程度高低、时序先后等。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图18示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备1800的示意性框图。电子设备1800旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备1800还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图18所示，电子设备1800包括计算单元1801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1802中的计算机程序或者从存储单元1808加载到随机访问存储器(RAM)1803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1803中，还可存储电子设备1800操作所需的各种程序和数据。计算单元1801、ROM 1802以及RAM 1803通过总线1804彼此相连。输入/输出(I/O)接口1805也连接至总线1804。
电子设备1800中的多个部件连接至I/O接口1805，包括：输入单元1806，例如键盘、鼠标等；输出单元1807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1809允许电子设备1800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元1801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1801执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于AIGC的交互方法。例如，在一些实施例中，基于AIGC的交互方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1802和/或通信单元1809而被载入和/或安装到电子设备1800上。当计算机程序加载到RAM 1803并由计算单元1801执行时，可以执行上文描述的基于AIGC的交互方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行基于AIGC的交互方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程负载均衡装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式***的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (25)

1.一种基于生成式人工智能AIGC的交互方法，包括：
基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；
基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；
基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；
基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型，包括：
采用大模型LLM，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容，包括：
采用LLM，基于所述目标宠物模型生成拟人化交互内容。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述采用LLM，基于所述目标宠物模型生成拟人化交互内容，包括如下项中的至少一项：
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成来信内容；
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成即时对话内容；
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成所述目标宠物模型的照片。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成所述目标宠物模型的照片，包括：
采用LLM，基于所述目标宠物模型的宠物形象，以及所述用户选择的主题模板，生成所述目标宠物模型的照片。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容，包括：
基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容，所述来信内容包括：来信图片和/或来信文本，所述来信图片是基于所述日常行为生成的拟人化故事图片，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和所述用户语言文本；
相应地，所述基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互，包括：
基于所述互动值，确定来信频率，并根据所述来信频率确定来信时间；
在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容之前，所述基于所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容，还包括：
基于拟人化的成长线行为，确定所述目标宠物模型的日常行为。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容，包括：
随机确定所述日常行为的行为内容；
基于AIGC，根据所述目标宠物模型和所述行为内容，生成来信内容。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述来信内容所在的交互界面上包括：回信按钮；
所述在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容之后，所述基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互，还包括：
响应于用户对所述回信按钮的点击指令，向所述用户展示回信界面，并接收所述用户在所述回信界面中输入的回信内容。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，
所述来信内容所在的交互界面上包括：聊天按钮；
所述在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容之后，所述基于所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互，还包括：
响应于用户对所述聊天按钮的点击指令，若所述互动值满足预设条件，向所述用户展示聊天界面，并接收所述用户在所述聊天界面中输入的聊天内容。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述预设操作包括：喂养操作、购买操作和任务操作；相应地，所述互动值包括：饱食度、心情值和亲密度；
所述基于所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值，包括：
基于所述喂养操作，确定所述目标宠物模型的饱食度；或者，
基于所述购买操作，确定所述目标宠物模型的心情值；或者，
基于所述任务操作，确定所述目标宠物模型的亲密度。
12.一种基于生成式人工智能AIGC的交互装置，包括：
第一生成模块，用于根据目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型；
第二生成模块，用于根据所述目标宠物模型，生成拟人化交互内容；
确定模块，用于根据所述用户针对所述目标宠物模型的预设操作，确定所述目标宠物模型的互动值；
交互模块，用于根据所述拟人化交互内容和所述互动值，与所述用户进行交互。
13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第一生成模块进一步用于：
采用大模型LLM，基于目标宠物的真实图片和用户设置的拟人化属性，生成目标宠物模型。
14.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第二生成模块进一步用于：
采用LLM，基于所述目标宠物模型生成拟人化交互内容。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述第二生成模块进一步用于执行如下项中的至少一项：
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成来信内容；
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成即时对话内容；
采用LLM，基于所述目标宠物模型，生成所述目标宠物模型的照片。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述第二生成模块进一步用于：
采用LLM，基于所述目标宠物模型的宠物形象，以及所述用户选择的主题模板，生成所述目标宠物模型的照片。
17.根据权利要求11所述的装置，其中，
所述第二生成模块进一步用于：
基于AIGC，根据所述目标宠物模型的日常行为生成来信内容，所述来信内容包括：来信图片和/或来信文本，所述来信图片是基于所述日常行为生成的拟人化故事图片，所述来信文本包括：所述目标宠物模型的自身语言文本和所述用户语言文本；
相应地，所述交互模块进一步用于：
基于所述互动值，确定来信频率，并根据所述来信频率确定来信时间；
在所述来信时间，向所述用户展示所述来信内容。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述第二生成模块还用于：
基于拟人化的成长线行为，确定所述目标宠物模型的日常行为。
19.根据权利要求17所述的装置，其中，所述第二生成模块进一步用于：
随机确定所述日常行为的行为内容；
基于AIGC，根据所述目标宠物模型和所述行为内容，生成来信内容。
20.根据权利要求17所述的装置，其中，
所述来信内容所在的交互界面上包括：回信按钮；
所述交互模块还用于：
响应于用户对所述回信按钮的点击指令，向所述用户展示回信界面，并接收所述用户在所述回信界面中输入的回信内容。
21.根据权利要求17所述的装置，其中，
所述来信内容所在的交互界面上包括：聊天按钮；
所述交互模块还用于：
响应于用户对所述聊天按钮的点击指令，若所述互动值满足预设条件，向所述用户展示聊天界面，并接收所述用户在所述聊天界面中输入的聊天内容。
22.根据权利要求12所述的装置，其中，
所述预设操作包括：喂养操作、购买操作和任务操作；相应地，所述互动值包括：饱食度、心情值和亲密度；
所述确定模块进一步用于：
基于所述喂养操作，确定所述目标宠物模型的饱食度；或者，
基于所述购买操作，确定所述目标宠物模型的心情值；或者，
基于所述任务操作，确定所述目标宠物模型的亲密度。
23.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-11中任一项所述的方法。
24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。
25.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的方法。
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