[发明专利]基于动画的动作预测生成方法和装置

说明书

本发明提出一种基于动画的动作预测生成方法和装置，其中，方法包括：获取目标角色对应的目标动画的当前动画帧；根据当前动画帧获取目标角色的当前骨骼姿态信息，以及在预设运动轨迹上的运动姿态信息；获取与当前动画帧对应的相似动作和与相似动作对应的相似度；根据相似度和相似动作获取融合动作；获取下一时刻的预测动作；控制目标动画在下一个动画帧中模拟预测动作。本发明通过对人或动物等具有骨骼结构的行动体在不同运动状态下的运动特征和运动状态之间的变化特征进行网络学习，最终能够很好的表现不同的运动特征，并在不同的运动状态之间变化能够自然的进行融合，进而制作出人或动物的行进动画效果，保证了动画效果的自然效果。

技术领域

本发明涉及计算机动画技术领域，尤其涉及一种基于动画的动作预测生成方法和装置。

背景技术

相关技术中，骨骼动画的多种运动状态之间的融合在动画制作上一直是一个难点，困难在于骨骼所描述的动物运动模态具有多变性，也就是动物在同一运动状态下虽然会保持固有的运动姿态(例如，行走会周期性的进行)，但当切换到另一种运动状态后，则又会以另外一种方式运动。因此，动物的运动周期规律将在两种状态之间进行变化，如果不能将其很好的融合，将会大大降低动画的实际效果。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于动画的动作预测生成方法，以实现在不同的运动状态之间能够自然的进行融合，进而在给定的路径下制作出骨骼的行进动画效果。

本发明的第二个目的在于提出一种基于动画的动作预测生成装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于动画的动作预测生成方法，包括：获取目标角色对应的目标动画的当前动画帧；根据所述当前动画帧获取所述目标角色的当前骨骼姿态信息，以及在预设运动轨迹上的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和所述当前骨骼姿态信息输入预先训练的动作融合网络，获取与所述当前动画帧对应的相似动作和与所述相似动作对应的相似度；根据所述相似度和所述相似动作获取融合动作；将所述融合动作输入预先训练的姿态预测网络，获取下一时刻的预测动作；控制所述目标动画在下一个动画帧中模拟所述预测动作。

本发明实施例的基于动画的动作预测生成方法，本方法包括一种通用骨骼数据的采集和制作，骨骼运动数据的处理，骨骼运动特征数据的网络学习过程，最后通过动作融合网络和运动姿态预测网络得到人或动物在特定的路径下的动画轨迹。

在本发明的实施例中，在所述将所述运动姿态信息和所述当前骨骼姿态信息输入预先训练的动作融合网络之前，还包括：获取与所述目标角色的物种类型对应的训练动画帧；获取与所述训练动画帧对应的训练骨骼姿态信息和训练运动姿态信息；将所述训练骨骼姿态信息和所述训练运动姿态信息输入至动作融合网络，获取所述动作融合网络输出的与所述训练动画帧对应的第一动作和与所述第一动作对应的相似度；若所述第一动作和与所述第一动作对应的相似度，与所述训练动画帧对应的实际动作和与所述实际动作对应的相似度不一致，则调整所述动作融合网络，直至所述第一动作和与所述第一动作对应的相似度，与所述训练动画帧对应的实际动作和与所述实际动作对应的相似度一致，则完成对所述动作融合网络的训练。

本发明的实施例中，所述动作融合网络的第一层和第二层为全连接层，所述全连接层的定义为：

其中，M是参数的总数、b是0均值的高斯噪音、Φ_M是x^M对应的基函数列向量，表示点积，S_t代表t时刻的方向向量，E_t代表t时刻的速度向量，Φ_S是S_t对应的基函数列向量；