基于元宇宙的身份交互方法、系统、设备及计算机可读介质与流程

1.本技术涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于元宇宙的身份交互方法、系统、设备及计算机可读介质。


背景技术：

2.互联网的发展已经改变了人们的生活，互联网时代的社交更是颠覆了人们的传统社交模式。而元宇宙会进一步地拓展互联网社交的边界。其中，元宇宙(metaverse)，是人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间。因为元宇宙的核心是“生活”在这个虚拟空间中的每一个用户，所有参与者都可以在这里共同体验、共同创造及共同分享生成的内容。现实世界中的传统秩序在“去中心化”的运营模式下被完全打破，模糊了现实与虚拟边界的元宇宙将创造出完全崭新的社交关系及社交体验。
3.元宇宙会给予用户新的身份，溢出效应主要在生产关系，尤其是社交关系的互动中。用户凭借新身份在新空间、新社交网络中的言行举止来重新定义自己，链上生成的新身份可以与其他链上虚拟身份构成新的社交网络。
4.然而，发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：在基于元宇宙的虚拟身份构成新的社交网络的基础上，假设一虚拟用户与另一虚拟用户的价值观非常相似、互动地非常投缘，想保持较长时间的联系关系，但是一旦脱离虚拟世界回到物理世界中，他们根本无法找到对方。


技术实现要素：

5.本技术的一个目的是提供一种基于元宇宙的身份交互方法、系统、设备及计算机可读介质，至少用以解决相关技术中用户从虚拟身份回到物理世界的真实身份后，无法根据要想联系的虚拟用户的身份而对应找到其真实身份的技术问题。
6.为实现上述目的，本技术的一些实施例提供了一种基于元宇宙的身份交互方法，所述方法包括：分别获取第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据、第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据；将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果；根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果；若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
7.在一些例子中，所述将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果包括：基于数字孪生技术，确定第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据的第一映射关系；根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果；以及，基于数
字孪生技术，确定第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据的第二映射关系；根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果。
8.在一些例子中，所述根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果包括：结合深度学习算法，根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果；所述根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果包括：结合深度学习算法，根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果。
9.在一些例子中，所述将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果包括：将第一用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第一融合结果，并将第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第二融合结果；根据所述第一融合结果和所述第二融合结果进行融合训练，得到所述第一训练结果；将第二用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第三融合结果，并将第二用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第四融合结果；根据所述第三融合结果和所述第四融合结果进行融合训练，得到所述第二训练结果。
10.本技术的一些实施例还提供了一种基于元宇宙的身份交互系统，所述系统包括第一增强现实设备、第二增强现实设备、云计算平台，所述第一增强现实设备、第二增强现实设备分别和所述云计算平台通信连接；在第一用户装备好所述第一增强现实设备后，所述第一增强现实设备获取所述第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，并发送至所述云计算平台；在第二用户装备好所述第二增强现实设备后，所述第二增强现实设备获取所述第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，并发送至所述云计算平台；所述云计算平台将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果；根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果；若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
11.本技术的一些实施例还提供了一种基于元宇宙的身份交互设备，所述设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述的方法。
12.本技术的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现所述的基于元宇宙的身份交互方法。
13.相较于现有技术，本技术实施例提供的方案中，通过分别获取第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据、第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，然后将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果，再根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果，若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份
信息发送至所述第一用户，这样，可以使得在用户从虚拟身份脱离回到物理世界的真实身份之前，可以通过用于表征双方价值观相似、互动地投缘的偏好匹配度的推理结果，为用户双方提供在现实世界中相互结识的通道，从而解决相关技术中用户从虚拟身份回到物理世界的真实身份后，无法根据要想联系的虚拟用户的身份而对应找到其真实身份的技术问题。
附图说明
14.图1为本技术实施例提供的一种基于元宇宙的身份交互方法的示例性流程图；
15.图2为本技术实施例提供的一种基于元宇宙的身份交互系统的示例性结构图；
16.图3为本技术实施例提供的一种基于元宇宙的身份交互设备的示例性结构图。
具体实施方式
17.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
18.本技术实施例提供了一种基于元宇宙的身份交互方法，参见图1所示所述方法可以包括如下步骤：
19.步骤s101，分别获取第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据、第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据；
20.步骤s102，将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果；
21.步骤s103，根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果；
22.步骤s104，若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
23.以下对步骤s101至步骤s104进行具体说明。
24.具体地说，本技术实施例提供的方法的主线可以包括两个阶段：训练阶段和实施阶段。其中，在训练阶段，将第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果。在实施阶段，根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果。如果所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
25.其中，这里预设匹配度可以根据用户的实际需求进行自定义设置。比如，可以将预设匹配度设置为70％、80％等，本技术实施例对此不作具体限定。
26.进一步地，如果所述推理结果满足预设匹配度，则本技术实施例可以包括如下三个方案：
27.(1)仅将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户；
28.(2)仅将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户；
29.(3)既将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，又将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
30.具体地说，具体采用上述哪种方案，既可以由系统默认设置来确定，也可以根据用户的实际需求来进行设置。比如说，第一用户本来并没有想要通过与其进行联系的虚拟用户的身份而对应找到其真实身份的需求和打算，但第二用户就有该需求而非常想结识现实世界中的第二用户，此时第二用户可以开启信息推送设置，这样，仅将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，而不将第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。其中，基于隐私的保护，还可以在将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户之前，取得第一用户的同意，在第一用户同意后，再将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户。
31.在一些其他例子中，系统默认设定当推理结果满足预设匹配度时，同时向第一用户和第二用户发出表征双方价值观非常相似、互动地非常投缘的提示信息，并询问双方是否互换其真实身份信息，若得到双方的同意，则可以既将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，又将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
32.不难发现，与相关技术相比，本技术实施例提供的基于元宇宙的身份交互方法，通过分别获取第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据、第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，然后将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果，再根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果，若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户，这样，可以使得在用户从虚拟身份脱离回到物理世界的真实身份之前，可以通过用于表征双方价值观相似、互动地投缘的偏好匹配度的推理结果，为用户双方提供在现实世界中相互结识的通道，从而解决相关技术中用户从虚拟身份回到物理世界的真实身份后，无法根据要想联系的虚拟用户的身份而对应找到其真实身份的技术问题。
33.在本技术一些实施例中，所述将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果可以包括：
34.基于数字孪生技术，确定第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据的第一映射关系；根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果；以及，基于数字孪生技术，确定第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据的第二映射关系；根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果。
35.其中，数字孪生技术是元宇宙实现的核心技术之一，在数字孪生技术中，需要将实体信息的各项参数信息进行标准化数字映射，生成数字化、虚拟化的对象。
36.具体到本技术实施例中，可以通过数字孪生技术对第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行智能化操作，获取第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据分别包括的多
个参数信息，然后基于该多个参数信息完成数字化映射，生成数字孪生体，该数字孪生体即为所述第一映射关系。同样地，可以通过数字孪生技术对第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行智能化操作，获取第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据分别包括的多个参数信息，然后基于该多个参数信息完成数字化映射，生成数字孪生体，该数字孪生体即为所述第二映射关系；然后，可以根据所述第一映射关系构建数字孪生交互模型进行融合训练，得到所述第一训练结果；以及，可以根据所述第二映射关系构建数字孪生交互模型进行融合训练，得到所述第二训练结果。
37.不难发现，与相关技术相比，本技术实施例提供了一种得到第一训练结果和第二训练结果的具体实现方式，通过采用数字孪生技术构建映射关系来进行融合训练，不仅充分利用了元宇宙的相关技术，还有利于提升融合训练的效率。
38.在本技术一些实施例中，所述根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果可以包括：结合深度学习算法，根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果；所述根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果包括：结合深度学习算法，根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果。
39.具体地说，本技术实施例中在根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果的过程，以及根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果的过程中均使用了深度学习算法，可以通过深度学习进行网络模型构建，进行深度神经网络的训练，并根据训练好的神经网络模型得到所述第一训练结果和所述第二训练结果。
40.在一些例子中，所述深度学习算法具体为有监督的深度学习算法。
41.与相关技术相比，本技术实施例提供了一种根据所述第一映射关系进行融合训练，得到所述第一训练结果，以及根据所述第二映射关系进行融合训练，得到所述第二训练结果的具体实现方式，通过采用深度学习算法，有利于进一步提升计算效率。
42.在本技术一些实施例中，所述将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果，可以包括：
43.将第一用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第一融合结果，并将第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第二融合结果；根据所述第一融合结果和所述第二融合结果进行融合训练，得到所述第一训练结果。
44.将第二用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第三融合结果，并将第二用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第四融合结果；根据所述第三融合结果和所述第四融合结果进行融合训练，得到所述第二训练结果。
45.具体地说，第一用户的虚拟身份数据可以包括第一用户的虚拟身份的历史数据、真实身份的历史数据，以及第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据，将其分别进行融合得到第一融合结果和第二融合结果，然后再根据该第一融合结果和该第二融合结果进行融合训练，得到所述第一训练结果。由于无论是在元宇宙中还是在物理世界中，第一用户当前的喜爱、偏好等数据和历史的喜爱、偏好等数据相比往往不是一成不变的，而是会发生变化的，因此，本技术实施例中充分考虑到了该变化因素，将第一用户的虚拟身份
的历史数据、真实身份的历史数据和第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据分别融合，再根据分别融合得到的结果再进行融合训练，得到所述第一训练结果，这样做有利于进一步提升训练结果的准确性。同样地，对第二用户的虚拟身份数据也按照该逻辑进行操作，得到第二训练结果，由于这里的逻辑相同，为避免重复，此处不再赘述。
46.不难发现，与相关技术相比，本技术实施例提供的方法中，充分考虑到了用户的偏好等数据会发生变化的因素，从而根据对应的历史数据和当前数据进行融合来得到训练结果，有利于进一步提升训练结果的准确性。
47.在本技术一些实施例中，所述将第一用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第一融合结果，并将第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第二融合结果，可以包括：
48.根据第一用户的虚拟身份的历史数据，确定虚拟身份的历史偏好数据；
49.根据第一用户的真实身份的历史数据，确定真实身份的历史偏好数据；
50.根据第一用户的所述虚拟身份的历史偏好数据和所述真实身份的历史偏好数据进行数据融合，得到所述第一融合结果。
51.根据第一用户的虚拟身份的当前数据，确定虚拟身份的当前偏好数据；
52.根据第一用户的真实身份的当前数据，确定真实身份的当前偏好数据；
53.根据第一用户的所述虚拟身份的当前偏好数据和所述真实身份的当前偏好数据进行数据融合，得到所述第二融合结果。
54.同理，对于所述将第二用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第三融合结果，并将第二用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第四融合结果，可以包括：
55.根据第二用户的虚拟身份的历史数据，确定虚拟身份的历史偏好数据；
56.根据第二用户的真实身份的历史数据，确定真实身份的历史偏好数据；
57.根据第二用户的所述虚拟身份的历史偏好数据和所述真实身份的历史偏好数据进行数据融合，得到所述第三融合结果。
58.根据第二用户的虚拟身份的当前数据，确定虚拟身份的当前偏好数据；
59.根据第二用户的真实身份的当前数据，确定真实身份的当前偏好数据；
60.根据第二用户的所述虚拟身份的当前偏好数据和所述真实身份的当前偏好数据进行数据融合，得到所述第四融合结果。
61.其中，所述的偏好数据可以是但不限于以下任意之一或其任意组合：社交偏好数据、口味偏好数据、服饰偏好数据、影视剧偏好数据、文学偏好数据等。
62.其中，在本技术一些实施例中，具体可以通过身份图谱的方式，分别获取所述第一用户的虚拟身份的历史偏好数据、真实身份的历史偏好数据、虚拟身份的当前偏好数据和真实身份的当前偏好数据。
63.具体地说，在一些例子中，可以根据第一用户的虚拟身份的历史数据构建第一用户的虚拟身份的历史数据的身份图谱，然后再根据该第一用户的虚拟身份的历史数据的身份图谱确定第一用户的虚拟身份的历史偏好数据。
64.在一些例子中，可以根据第一用户的真实身份的历史数据构建第一用户的真实身份的历史数据的身份图谱，然后再根据该第一用户的真实身份的历史数据的身份图谱确定
第一用户的真实身份的历史偏好数据。
65.在一些例子中，可以根据第一用户的虚拟身份的当前数据构建第一用户的虚拟身份的当前数据的身份图谱，然后再根据该第一用户的虚拟身份的当前数据的身份图谱确定第一用户的虚拟身份的当前偏好数据。
66.在一些例子中，可以根据第一用户的真实身份的当前数据构建第一用户的真实身份的当前数据的身份图谱，然后再根据该第一用户的真实身份的当前数据的身份图谱确定第一用户的真实身份的当前偏好数据。
67.同样地，也可以通过身份图谱的方式，分别获取所述第二用户的虚拟身份的历史偏好数据、真实身份的历史偏好数据、虚拟身份的当前偏好数据和真实身份的当前偏好数据。由于其具体的实现逻辑和上述的各例子中的实现逻辑大致相同，为避免重复，此处不再赘述。
68.与相关技术相比，本技术实施例中提供了一种获取各对应的偏好数据的一种具体实现方式，有利于本技术实施例的方法灵活多变的实现，另外，通过身份图谱来获取各对应的偏好数据，有利于进一步提升偏好数据的获取效率。
69.在本技术一些实施例中，所述将第一用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第一融合结果，并将第一用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第二融合结果，可以包括：分别对第一用户的真实身份的历史数据和真实身份的当前数据进行预处理后，再执行所述进行融合的步骤。
70.同样地，将第二用户的虚拟身份的历史数据和真实身份的历史数据进行融合，得到第三融合结果，并将第二用户的虚拟身份的当前数据和真实身份的当前数据进行融合，得到第四融合结果，可以包括：分别对第二用户的真实身份的历史数据和真实身份的当前数据进行预处理后，再执行所述进行融合的步骤。
71.具体地说，无论对于哪一方用户，其真实身份的历史数据和当前数据会存在比如噪音等无用数据，因此，在本技术实例中对其进行预处理。该预处理可以包括数据清洗、数据分类、数据标注等步骤，最终得到标注好的数据，再根据该标注好的数据和虚拟身份的历史数据或者当前数据进行融合。这样做，可以排除无用数据的干扰，不仅可以提升后续的数据融合效率，还可以提升数据融合的准确性。
72.在此，需要说明的是，由于无论对于哪一方用户，其虚拟身份的历史数据和当前数据本身即为数字化的干净数据，因此往往无需对其进行预处理。但是若有特殊需求，也可以对虚拟身份的历史数据和当前数据进行处理，本技术实施例对此不作具体限定。
73.本技术实施例还提供了一种基于元宇宙的身份交互系统，如图2所示，所述系统包括第一增强现实设备21、第二增强现实设备22、云计算平台23，所述第一增强现实设备21、第二增强现实设备22分别和所述云计算平台23通信连接；
74.在第一用户装备好所述第一增强现实设备21后，所述第一增强现实设备21获取所述第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，并发送至所述云计算平台23；
75.在第二用户装备好所述第二增强现实设备22后，所述第二增强现实设备22获取所述第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据，并发送至所述云计算平台23；
76.所述云计算平台23将第一用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第一训练结果，并将第二用户的虚拟身份数据和真实身份数据进行融合训练，得到第二训练结果；根据所述第一训练结果和所述第二训练结果进行模型推理，得到用于表征所述第一用户和所述第二用户的偏好匹配度的推理结果；若所述推理结果满足预设匹配度，则将所述第一用户的真实身份信息发送至所述第二用户，和/或，将所述第二用户的真实身份信息发送至所述第一用户。
77.其中，所述第一增强现实设备21和第二增强现实设备22可以为增强现实眼镜、增强现实头盔等等，此处不作具体限定。
78.在一些例子中，可以第一用户可以通过使用第一增强现实设备21对元宇宙和现实世界交互的数据进行实时监控，第二用户可以通过使用第二增强现实设备22对元宇宙和现实世界交互的数据进行实时监控。
79.具体地说，在一些应用场景中，可以使用人工智能技术对第一用户和第二用户的头像分别进行三维扫描，并根据扫描结果分别创建第一用户和第二用户的虚拟头像，并根据所述第一用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据生成第一用户的虚拟身份图谱和真实身份图谱，以及根据所述第二用户在元宇宙的虚拟身份数据和物理世界的真实身份数据生成第二用户的虚拟身份图谱和真实身份图谱，进而可以利用这些身份图谱获取对应的偏好数据以进行融合训练。
80.本技术实施例中，可以使得在用户从虚拟身份脱离回到物理世界的真实身份之前，可以通过用于表征双方价值观相似、互动地投缘的偏好匹配度的推理结果，为用户双方提供在现实世界中相互结识的通道，从而解决相关技术中用户从虚拟身份回到物理世界的真实身份后，无法根据要想联系的虚拟用户的身份而对应找到其真实身份的技术问题。
81.不难发现，本技术实施例是与上述任一实施例或任意实施例的组合所对应的系统实施例，上述各实施例的实现细节同样适用于本技术实施例，为避免重复，此处不再赘述。
82.此外，本技术实施例还提供了一种基于元宇宙的身份交互设备，该设备的结构如图3所示，所述设备包括用于存储计算机可读指令的存储器31和用于执行计算机可读指令的处理器32，其中，当该计算机可读指令被该处理器执行时，触发所述处理器执行所述的虚拟内容的分发方法。
83.本技术实施例中的方法和/或实施例可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在该计算机程序被处理单元执行时，执行本技术的方法中限定的上述功能。
84.需要说明的是，本技术所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
85.而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
86.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
87.附图中的流程图或框图示出了按照本技术各种实施例的设备、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的针对硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
88.作为另一方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述本技术的多个实施例的方法和/或技术方案的步骤。
89.在本技术一个典型的配置中，终端、服务网络的设备均包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
90.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
91.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储
设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
92.此外，本技术实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序存储于计算机设备，使得计算机设备执行所述控制代码执行的方法。
93.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
94.对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。