[发明专利]一种二维动画生成方法及系统在审

专利信息
申请号: 202210294930.7 申请日: 2022-03-24
公开(公告)号: CN114663561A 公开(公告)日: 2022-06-24
发明(设计)人: 熊定 申请(专利权)人: 熊定
主分类号: G06T13/80 分类号: G06T13/80;G06V40/16;G06N3/04
代理公司: 上海创开专利代理事务所(普通合伙) 31374 代理人: 汪发成
地址: 530000 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 二维 动画 生成 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种二维动画生成方法,其特征在于,所述方法包括:

获得第一动作画面,所述第一动作画面具有第一时间序列;

基于所述第一动作画面,获得动作预设帧数;

利用卷积神经网络对所述第一动作画面进行卷积特征提取,获得第一动作特征集;

将所述第一动作特征集、所述动作预设帧数输入循环神经网络中,获得动作特征分析结果;

根据所述第一动作画面、所述动作特征分析结果进行画面合成,生成第二动作画面,其中,所述第二动作画面具有第二时间序列;

基于所述第二时间序列与所述第一时间序列的关联性,将所述第二动作画面与所述第一动作画面进行组合。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获得当前制作二维动画,所述当前制作二维动画具有第一帧数;

获得预设帧数要求,所述预设帧数要求为完整动画帧数,所述第一帧数小于所述预设帧数要求;

按照时间顺序对所述当前制作二维动画进行排序,并提取各帧动画信息,得到二维动画信息集;

通过所述卷积神经网络分别对所述二维动画信息集进行特征提取,获得第二动作特征集,其中,所述第二动作特征集包括多个动作特征集合,且,每个动作特征集合对应一帧二维动画信息;

将所述第二动作特征集输入所述循环神经网络中,获得第三动作特征集;

根据所述第三动作特征集,合成二维动画自动生成信息;

将所述二维动画自动生成信息按照二维动画信息的帧数对应关系插入所述当前制作二维动画中。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一动作画面,获得动作预设帧数,包括:

根据所述第一动作画面进行动作识别,确定动作属性及动作难度;

根据所述动作属性、所述动作难度,获得画面帧数阈值;

获得期望帧数;

判断所述期望帧数是否满足所述画面帧数阈值;

当满足时,根据所述期望帧数信息,获得所述动作预设帧数。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用卷积神经网络对所述第一动作画面进行卷积特征提取,获得第一动作特征集,包括:

获得动作设定变量集;

对所述动作设定变量集按照变量属性进行分类,获得动作变量分类集;

基于所述动作变量分类集,确定特征提取要求,所述特征提取要求中包括多组特征,且,多组特征与所述动作变量分类集中的分类数量相对应;

根据所述特征提取要求对所述第一动作画面进行卷积特征提取,获得多组动作特征集,将所述多组动作特征集作为所述第一动作特征集。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一动作特征集、所述动作预设帧数输入循环神经网络中,获得动作特征分析结果之前,包括:

构建循环神经网络,所述循环神经网络具有预设权重参数;

获得训练数据库,所述训练数据库中的训练数据包括时间序列信息;

根据所述训练数据库,获得第一训练数据、第二训练数据、直到第N训练数据,其中,所述第一训练数据具有第一时间、所述第二训练数据具有第二时间、第N训练数据具有第N时间,且,所述第一时间、第二时间、直到第N时间为具有先后连贯性时间信息;

利用所述第一训练数据对所述循环神经网络进行训练,获得第一训练结果;

利用所述第一训练结果、第二训练数据对所述循环神经网络进行训练,获得第二训练结果,以此类推,直到利用第一训练结果、第二训练结果、到第N-1训练结果对训练神经网络进行训练,确定最终优化循环神经网络,其中最终优化循环神经网络包括优化权重参数,所述优化权重参数与所述预设权重参数相对应。

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