用于操作三維動畫角色的方法和裝置制造方法及圖紙

本申請公開了用于操作三維動畫角色的方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、三維動畫角色的待執(zhí)行注視操作的視線朝向參數(shù)以及待執(zhí)行注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)；將眼睛位置參數(shù)、視線朝向參數(shù)以及目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相匹配的輸入向量并輸入至機(jī)器學(xué)習(xí)模型；根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段。該實(shí)施方式能自動生成逼真生動的三維動畫角色注視動畫片段。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
用于操作三維動畫角色的方法和裝置
本申請涉及計(jì)算機(jī)
，具體涉及動畫
，尤其涉及用于操作三維動畫角色的方法和裝置。
技術(shù)介紹
注視(gaze)行為是人類行為系統(tǒng)里面一個很重要的組成部分，人類有百分之八十左右的信息是通過視覺獲得的。而在模仿人類行為的三維動畫角色中，三維動畫角色所執(zhí)行的注視行為一定程度上影響著三維動畫角色的表現(xiàn)力。目前在生成三維動畫角色作出注視行為的動畫片段時，一般是通過反向動力學(xué)的方法調(diào)整相關(guān)的骨骼，使眼睛的朝向定位到目標(biāo)位置點(diǎn)。然而，這種方案通常會導(dǎo)致通常僵硬，逼真度較差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本申請的目的在于提出一種改進(jìn)的用于操作三維動畫角色的方法和裝置，來解決以上
技術(shù)介紹
部分提到的技術(shù)問題。第一方面，本申請實(shí)施例提供了一種用于操作三維動畫角色的方法，該方法包括：獲取三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、三維動畫角色的待執(zhí)行注視操作的視線朝向參數(shù)以及待執(zhí)行注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)；將眼睛位置參數(shù)、視線朝向參數(shù)以及目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相匹配的輸入向量并輸入至機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于表征三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)以及注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)所對應(yīng)的向量與使用樣本注視動畫片段序列融合成三維動畫角色執(zhí)行注視操作的注視動畫片段時各個樣本注視動畫片段的融合權(quán)重系數(shù)所對應(yīng)的向量之間的映射關(guān)系；根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段。在一些實(shí)施例中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型是以下任一種：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、K近鄰分類算法模型、超多面體模型。在一些實(shí)施例中，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，方法還包括徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟包括：針對樣本注視動畫片段序列中的各個樣本注視動畫片段，將樣本注視動畫片段中三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)、注視操作的所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為第一向量，并根據(jù)樣本注視動畫片段在樣本注視動畫片段序列中的次序生成第二向量，其中，第二向量的維度是樣本注視動畫片段序列中樣本注視動畫片段的個數(shù)，且第二向量中與樣本注視動畫片段的次序?qū)?yīng)的分量上置1，其它分量置0；將樣本注視動畫片段對應(yīng)的第一向量與第二向量分別作為訓(xùn)練徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時所使用的輸入向量與輸出向量，訓(xùn)練徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在一些實(shí)施例中，在徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟之前，上述方法還包括：根據(jù)樣本注視動畫片段中起始動畫幀與末尾動畫幀的動畫數(shù)據(jù)，生成樣本注視動畫片段序列中各個樣本注視動畫片段中三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)、注視操作的所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。在一些實(shí)施例中，上述根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，包括：根據(jù)分量值大小從輸出向量中的分量中選出多個分量；將多個分量分別在輸出向量中的序號所對應(yīng)的樣本注視動畫片段確定為融合用樣本注視動畫片段，并根據(jù)多個分量的分量值確定各個融合用樣本注視動畫片段的融合用融合權(quán)重系數(shù)；以及，上述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照融合用融合權(quán)重系數(shù)，使用各個融合用樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到目標(biāo)注視動畫片段。在一些實(shí)施例中，上述根據(jù)分量值大小從輸出向量中的分量中選出多個分量，包括以下一項(xiàng)或多項(xiàng)：從輸出向量中的分量中選出分量值最大的預(yù)設(shè)數(shù)目個分量；從輸出向量中的分量中選出分量值大于第一分量閾值的分量；將輸出向量中的分量按分量值從高到低的次序依次添加至所選分量中，直至所選分量的總分量值大于第二分量閾值。在一些實(shí)施例中，上述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對各個樣本注視動畫片段的時間長度進(jìn)行加權(quán)平均；將樣本注視動畫片段序列中用于融合的樣本注視動畫片段統(tǒng)一縮放至加權(quán)平均所得到的時間長度；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對縮放后的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到目標(biāo)注視動畫片段。在一些實(shí)施例中，上述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段的骨骼參數(shù)進(jìn)行插值計(jì)算，得到目標(biāo)注視動畫片段的骨骼參數(shù)。在一些實(shí)施例中，上述方法還包括：將目標(biāo)注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成與預(yù)先訓(xùn)練的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型匹配的輸入矩陣并輸入至自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于表征無情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)對應(yīng)的矩陣與帶情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)對應(yīng)的矩陣之間的映射關(guān)系；將自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出矩陣轉(zhuǎn)換成目標(biāo)帶情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)，得到三維動畫角色執(zhí)行待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)帶情緒注視動畫片段。在一些實(shí)施例中，自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中編碼模型的參數(shù)與解碼模型的參數(shù)不共享。在一些實(shí)施例中，上述方法還包括：自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟，自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟包括：將多個無情緒樣本注視動畫片段中多個動畫幀的總幀數(shù)以及三維動畫角色的自由度數(shù)量分別作為訓(xùn)練用輸入矩陣的列數(shù)與行數(shù)，并根據(jù)每個無情緒樣本注視動畫片段中每個動畫幀中三維動畫角色的每個自由度參數(shù)設(shè)置訓(xùn)練用輸入矩陣中對應(yīng)元素的元素值，生成訓(xùn)練用輸入矩陣；將與多個無情緒樣本注視動畫片段對應(yīng)的多個帶情緒樣本注視動畫片段中多個動畫幀的總幀數(shù)以及三維動畫角色的自由度數(shù)量分別作為訓(xùn)練用輸出矩陣的列數(shù)與行數(shù)，并根據(jù)每個帶情緒樣本注視動畫片段中每個動畫幀中三維動畫角色的每個自由度參數(shù)設(shè)置訓(xùn)練用輸出矩陣中對應(yīng)元素的元素值，生成訓(xùn)練用輸出矩陣；基于訓(xùn)練用輸入矩陣以及訓(xùn)練用輸出矩陣，訓(xùn)練自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在一些實(shí)施例中，上述將目標(biāo)注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成與預(yù)先訓(xùn)練的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型匹配的輸入矩陣并輸入至自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：將目標(biāo)注視動畫片段中多個動畫幀的總幀數(shù)以及三維動畫角色的自由度數(shù)量分別作為矩陣的列數(shù)與行數(shù)，并根據(jù)每個樣本帶情緒注視動畫片段中每個動畫幀中三維動畫角色的每個自由度參數(shù)設(shè)置所矩陣中對應(yīng)元素的元素值，以轉(zhuǎn)換成與自編碼機(jī)器學(xué)習(xí)模型匹配的輸入矩陣；以及，將自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出矩陣轉(zhuǎn)換成目標(biāo)帶情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)，包括：根據(jù)自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出矩陣中的各個元素的元素值確定目標(biāo)帶情緒注視動畫片段中對應(yīng)動畫幀的對應(yīng)自由度的自由度參數(shù)。在一些實(shí)施例中，上述方法還包括：確定目標(biāo)點(diǎn)在目標(biāo)帶情緒注視動畫片段的末尾動畫幀中所匹配的目標(biāo)視線朝向參數(shù)；使用反向動力學(xué)調(diào)整末尾動畫幀中三維動畫角色的骨骼參數(shù)，以將末尾動畫幀中動畫角色的當(dāng)前視線朝向參數(shù)調(diào)整至目標(biāo)視線朝向參數(shù)；根據(jù)反向動力學(xué)調(diào)整的調(diào)整值，對目標(biāo)帶情緒注視動畫片本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種用于操作三維動畫角色的方法，其特征在于，所述方法包括：獲取三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、所述三維動畫角色的待執(zhí)行注視操作的視線朝向參數(shù)以及所述待執(zhí)行注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)；將所述眼睛位置參數(shù)、所述視線朝向參數(shù)以及所述目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相匹配的輸入向量并輸入至所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于表征三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)以及注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)所對應(yīng)的向量與使用樣本注視動畫片段序列融合成三維動畫角色執(zhí)行注視操作的注視動畫片段時各個樣本注視動畫片段的融合權(quán)重系數(shù)所對應(yīng)的向量之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于操作三維動畫角色的方法，其特征在于，所述方法包括：獲取三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、所述三維動畫角色的待執(zhí)行注視操作的視線朝向參數(shù)以及所述待執(zhí)行注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)；將所述眼睛位置參數(shù)、所述視線朝向參數(shù)以及所述目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相匹配的輸入向量并輸入至所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其中所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型用于表征三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)以及注視操作所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)所對應(yīng)的向量與使用樣本注視動畫片段序列融合成三維動畫角色執(zhí)行注視操作的注視動畫片段時各個樣本注視動畫片段的融合權(quán)重系數(shù)所對應(yīng)的向量之間的映射關(guān)系；根據(jù)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型是以下任一種：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、K近鄰分類算法模型、超多面體模型。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型為徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，所述方法還包括徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟，所述徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟包括：針對所述樣本注視動畫片段序列中的各個樣本注視動畫片段，將樣本注視動畫片段中三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)、注視操作的所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)轉(zhuǎn)換為第一向量，并根據(jù)樣本注視動畫片段在所述樣本注視動畫片段序列中的次序生成第二向量，其中，第二向量的維度是所述樣本注視動畫片段序列中樣本注視動畫片段的個數(shù)，且第二向量中與樣本注視動畫片段的次序?qū)?yīng)的分量上置1，其它分量置0；將樣本注視動畫片段對應(yīng)的第一向量與第二向量分別作為訓(xùn)練徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時所使用的輸入向量與輸出向量，訓(xùn)練徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在所述徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟之前，所述方法還包括：根據(jù)樣本注視動畫片段中起始動畫幀與末尾動畫幀的動畫數(shù)據(jù)，生成所述樣本注視動畫片段序列中各個樣本注視動畫片段中三維動畫角色的眼睛位置參數(shù)、注視操作的視線朝向參數(shù)、注視操作的所注視的目標(biāo)點(diǎn)的目標(biāo)點(diǎn)位置參數(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出向量中的各個分量確定融合時對各個樣本注視動畫片段所使用的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，包括：根據(jù)分量值大小從所述輸出向量中的分量中選出多個分量；將所述多個分量分別在所述輸出向量中的序號所對應(yīng)的樣本注視動畫片段確定為融合用樣本注視動畫片段，并根據(jù)所述多個分量的分量值確定各個融合用樣本注視動畫片段的融合用融合權(quán)重系數(shù)；以及所述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照所述融合用融合權(quán)重系數(shù)，使用各個融合用樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述目標(biāo)注視動畫片段。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)分量值大小從所述輸出向量中的分量中選出多個分量，包括以下一項(xiàng)或多項(xiàng)：從所述輸出向量中的分量中選出分量值最大的預(yù)設(shè)數(shù)目個分量；從所述輸出向量中的分量中選出分量值大于第一分量閾值的分量；將所述輸出向量中的分量按分量值從高到低的次序依次添加至所選分量中，直至所選分量的總分量值大于第二分量閾值。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照所述目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對各個樣本注視動畫片段的時間長度進(jìn)行加權(quán)平均；將所述樣本注視動畫片段序列中用于融合的樣本注視動畫片段統(tǒng)一縮放至加權(quán)平均所得到的時間長度；按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對縮放后的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述目標(biāo)注視動畫片段。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，使用所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段進(jìn)行融合，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注視操作的目標(biāo)注視動畫片段，包括：按照所確定的目標(biāo)融合權(quán)重系數(shù)，對所述樣本注視動畫片段序列中的樣本注視動畫片段的骨骼參數(shù)進(jìn)行插值計(jì)算，得到所述目標(biāo)注視動畫片段的骨骼參數(shù)。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：將所述目標(biāo)注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成與預(yù)先訓(xùn)練的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型匹配的輸入矩陣并輸入至所述自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中所述自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于表征無情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)對應(yīng)的矩陣與帶情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)對應(yīng)的矩陣之間的映射關(guān)系；將所述自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出矩陣轉(zhuǎn)換成目標(biāo)帶情緒注視動畫片段的動畫數(shù)據(jù)，得到所述三維動畫角色執(zhí)行所述待執(zhí)行注...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：方小致，陳軍宏，
申請(專利權(quán))人：廈門幻世網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：福建,35