[发明专利]仿真角色的动作生成及其模型的训练方法和装置

说明书

本发明提供一种仿真角色的动作生成及其模型的训练方法和装置，仿真角色的动作生成方法包括：获取仿真角色对应的当前时刻的仿真姿态数据以及用于控制仿真角色的当前控制信号；基于仿真角色对应的当前时刻的仿真姿态数据、当前控制信号、预训练好的仿真角色的关节力矩生成模型和仿真环境，生成目标仿真姿态数据；关节力矩生成模型用于确定仿真角色每个关节的力矩；关节力矩生成模型通过和环境模型联合训练得到；环境模型用于基于仿真角色每个关节的力矩生成预测的仿真姿态数据，预测的仿真姿态数据用于仿真角色的关节力矩生成模型和环境模型的自回归训练。基于此，解决仿真角色的动作生成过程中的训练速度较慢且生成的仿真动作呆滞的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种仿真角色的动作生成及其模型的训练方法和装置。

背景技术

在计算机图形学领域，已有诸多工作致力于基于数据驱动的仿真角色的动作生成。基于数据驱动的仿真角色的动作生成是图形学领域广受关注的重要问题，其目的是通过已有的动作数据生成新的角色动作，使其面对不同环境完成不同下游任务。为了让仿真角色的动作更加真实，一般使用动作捕捉技术获取人的动作数据，如跑跳等。仿真角色在仿真环境中对这些动作进行学习与模仿，并将其运用于各种未见过的环境和任务。计算机图形学领域中，仿真角色会将学习到的人物动作应用于包括行走于不同的地形，交互式控制，由控制仿真角色迁移到控制真实机器人等任务。

类似的生成任务在图像等其他领域已有广泛研究，并发展了众多生成模型。在仿真角色的动作生成任务种，由于仿真器的黑盒性质，生成模型需要的端到端的梯度下降训练已不再适用。现有仿真角色的动作生成技术或是放弃了端到端训练，采用多阶段训练，或是使用采样的方式进行优化，而不是直接的梯度下降。这导致了生成模型在此任务上表现出的效果远差于图像生成等能够直接梯度下降的任务。具体表现为训练时间长，生成的仿真角色动作呆滞，面向新的下游任务需要进行大量重复训练。

因此，如何解决现有技术中仿真角色的动作生成过程的训练速度较慢，生成的仿真角色动作呆滞的技术问题是目前一个重要的研究方向。

发明内容

本发明提供一种仿真角色的动作生成及其模型的训练方法和装置，用以提供一种仿真角色的动作生成及其模型的训练方法，解决现有技术中仿真角色的动作生成过程的训练速度较慢，生成的仿真角色动作呆滞的技术问题。

本发明提供一种仿真角色的动作生成方法，包括：获取仿真角色对应的当前时刻的仿真姿态数据以及用于控制仿真角色的当前控制信号；基于所述仿真角色对应的当前时刻的仿真姿态数据、所述当前控制信号、预训练好的仿真角色的关节力矩生成模型和仿真环境，生成目标仿真姿态数据；所述目标仿真姿态数据为与所述当前控制信号对应的下一时刻仿真角色的仿真姿态数据；其中，所述仿真角色的关节力矩生成模型用于确定仿真角色每个关节的力矩；所述仿真角色的关节力矩生成模型通过和环境模型联合训练得到；所述环境模型用于基于所述仿真角色每个关节的力矩生成预测的仿真姿态数据，所述预测的仿真姿态数据用于所述仿真角色的关节力矩生成模型和所述环境模型的自回归训练。