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[发明专利]路段生成模型的训练方法、路段生成方法及装置-CN202310585423.3在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供了一种路段生成模型的训练方法、路段生成方法及装置，涉及人工智能技术领域。本申请涉及一种包括路段编码器和路段生成器的路段生成模型，在训练过程中，先固定路段编码器的网络参数，对路段生成器的网络参数进行更新，接着，固定路段生成器的网络参数，对路段编码器的网络参数进行更新。由于路段生成器和路段编码器能够生成大量数据，因此整个训练过程不依赖于样本路段的数量，从而无需担心因样本路段数量不足而引起的模型过拟合现象，训练得到的路段生成模型能够快速生成与样本路段相似的新路段，提升了路段生成效率。
路段生成模型训练方法装置

[发明专利]对象控制方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品-CN202210377208.X在审
发明人：李珽光;李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A63F13/55 文献下载
摘要：本申请关于一种对象控制方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取目标对象在当前时刻的第一类型运动数据；所述第一类型运动数据包含轨迹线信息以及地形信息；基于所述目标对象在所述当前时刻的第一类型运动数据预测所述目标对象在所述当前时刻的下一时刻的第二类型运动数据；基于所述目标对象在所述下一时刻的第二类型运动数据对所述目标对象进行控制。本方案可以应用于云技术、人工智能、智慧交通以及辅助驾驶等场景，提高对机器人或者虚拟对象的控制效率和控制效果。
对象控制方法装置计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]机器人的控制方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210363247.4在审
发明人： 李世迪;李珽光 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种机器人的控制方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取机器人的参考状态序列，参考状态序列中的参考状态包括机器人的参考机身姿态和参考电机转角；获取机器人的参考历史动作序列，参考历史动作序列中的参考历史动作用于矫正机器人的动作；获取机器人的当前状态；根据机器人的当前状态、参考状态序列和参考历史动作序列，得到m个关节电机的目标电机转角；基于m个关节电机的目标电机转角控制机器人。本申请实施例提供的技术方案，在将机器人的控制策略迁移到机器人的过程中，利用参考历史动作对机器人的策略表现进行矫正，使得机器人的控制策略能够更稳定地迁移到机器人上。
机器人控制方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]动画生成方法、动作控制器的训练方法、装置及设备-CN202311130806.8在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-09-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种动画生成方法、动作控制器的训练方法、装置及设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取虚拟角色在第一画面中的目标信息和第一姿态；在所述虚拟角色处于起身状态的情况下，通过动作控制器，对所述目标信息和所述第一姿态进行处理，得到所述虚拟角色的动作信息；基于所述动作信息和所述第一姿态，对所述虚拟角色的起身动作进行模拟，得到所述虚拟角色的第二姿态；在所述第二画面中显示所述虚拟角色的第二姿态，以呈现所述虚拟角色的起身动画。上述技术方法能够实时生成下一帧画面中虚拟角色的姿态，提高了姿态变换的准确性和真实性，也即是使得起身动画的效果更加准确、真实。
动画生成方法动作控制器训练装置设备

[发明专利]动捕数据的调整方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210307403.5在审
发明人： 李世迪;李珽光 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种动捕数据的调整方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能和数据处理技术领域。本申请实施例可应用于动画智能生成、机器人轨迹规划和控制等领域，所述方法包括：获取动捕数据序列，基于第一设定姿态坐标，对目标起始时段内的动捕数据进行平滑调整，得到目标起始时段内的调整动捕数据，以及基于第二设定姿态坐标，对目标终止时段内的动捕数据进行平滑调整，得到目标终止时段内的调整动捕数据；基于目标起始时段内的调整动捕数据和目标终止时段内的调整动捕数据，获取用于表征重定向对象的姿态的重定向数据。本申请实施例通过对动捕数据对应的起始姿态和终止姿态进行规范化处理，提高了动捕数据的通用性和可移植性。
数据调整方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]策略网络训练方法、机器人控制方法、装置及设备-CN202210130264.3在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种策略网络训练方法、机器人控制方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：针对k个时刻中的第i时刻，基于第i‑1时刻机器人的修正后的动力学参数，和/或，对基于第i‑1时刻机器人未修正的动力学参数确定的第i时刻该机器人的第一状态向量进行修正，确定第i时刻该机器人的第二状态向量；获取第i+1时刻的第三状态向量；获取第i时刻的偏置向量；基于k个时刻分别对应的k个第二状态向量、k个时刻分别对应的k个第三状态向量和k个时刻分别对应的k个已标注的偏置向量，利用强化学习方法，训练策略网络；该方法能够使策略网络训练集中的状态分布拓宽，进而使训练的策略网络有较强的鲁棒性，从而稳定地向真实机器人迁移。
策略网络训练方法机器人控制装置设备

[发明专利]动作指令生成方法和装置、存储介质和电子设备-CN202210118989.0在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A63F13/55 文献下载
摘要：本申请公开了一种动作指令生成方法和装置、存储介质和电子设备，可以应用于人工智能领域。其中，该方法包括：获取被控对象的肢体对所对应目标点在当前时刻的动作状态信息，所述动作状态信息包括所述目标点在一组历史时刻、当前时刻和一组未来时刻的轨迹序列信息；基于所述动作状态信息进行动作状态预测，得到所述目标点在下一时刻的动作状态参考信息；根据所述动作状态参考信息对所述动作状态信息进行更新，得到所述目标点在下一时刻的动作状态预估信息；基于所述动作状态预估信息，生成所述被控对象在下一时刻的预测动作指令。通过本申请，解决了相关技术中动作指令生成方法存在由于所需的动作素材过多导致的存储空间和运行空间占用大的问题。
动作指令生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]动力学仿真姿态的控制方法、训练方法、装置及设备-CN202210067156.6在审
发明人： 李世迪;李珽光 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种动力学仿真姿态的控制方法及装置、一种策略网络的训练方法及装置、一种动力学仿真姿态的控制系统、介质、设备及程序产品。可应用于人物、动物、怪兽等所有骨骼体系的动力学模拟。该方法包括：在接收到客户端角色当前的角色信息和目标姿态后，对角色信息进行处理以得到输入向量，角色信息包括当前角色状态和当前动力学模拟时间；将输入向量和目标姿态输入训练好的策略网络进行计算，以得到与目标姿态对应的动作控制信息；将动作控制信息发送至客户端，以使得客户端根据动作控制信息控制客户端角色展示相应的动力学仿真姿态。本申请的方法可使得游戏角色具有动力学模拟的动画效果，从而生成高质量的逼真动画。
动力学仿真姿态控制方法训练装置设备

[发明专利]数据处理方法及相关产品-CN202210028117.5在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法及相关产品，该方法包括：获取针对目标虚拟角色的包括目标动作类型的用户指令；从控制策略模型库中选取属于目标动作类型的目标控制策略模型；目标控制策略模型由属于目标动作类型的目标动作片段训练得到；利用目标控制策略模型对目标虚拟角色在第t个控制周期的状态进行处理，得到目标虚拟角色在第t+1个控制周期的动作控制策略，t为正整数；根据第t+1个控制周期的动作控制策略，生成目标虚拟角色在第t+1个控制周期的动作动画以及在第t+1个控制周期的状态；输出目标虚拟角色在所有控制周期的动作动画。通过本申请实施例，可自动化、智能化地生成动作动画，有效提高角色动画的制作效率和质量。
数据处理方法相关产品

[发明专利]动作数据的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110062561.4有效
发明人：张冲;周城;王天舟;李珽光;李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： A63F13/42 文献下载
摘要：本申请公开了一种动作数据的生成方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请通过在获取控制指令后，确定与虚拟对象类型相对应的目标动作风格，将原始的第一动作数据投射到与目标动作风格所对应的取值范围，得到与其他动作风格的取值范围不重叠的第二动作数据，再调用动作生成模型来预测下一帧的第三动作数据，使得预测出的第三动作数据能够保留目标动作风格，而不会输出多种动作风格的平均风格，从而提升了生成动作数据的准确度。
动作数据生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]机械臂的轨迹规划方法、设备、存储介质及程序产品-CN202111554466.2在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种机械臂的轨迹规划方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：确定目标系统在执行目标任务时目标系统的初始状态和状态转移函数；对初始状态和状态转移函数采用差分动态规划算法，得到通过机械臂控制目标系统执行目标任务时的初始轨迹；根据初始轨迹和免模型强化学习方法得到通过机械臂控制目标系统执行目标任务时的最终轨迹。从而可以对机械臂较为准确地轨迹规划。
机械轨迹规划方法设备存储介质程序产品

[发明专利]图像处理的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111547058.4在审
发明人：李珽光;李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像处理的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能的计算机视觉领域。该图像处理的方法包括：获取第一图像，其中，该第一图像包括角色的至少一个第一动作序列数据；确定该至少一个第一动作序列数据对应的原始风格；基于该原始风格和给定的目标风格，将该至少一个第一动作序列数据转换为至少一个第二动作序列数据；根该至少一个第二动作序列数据，生成第二图像，其中，该第二图像包括该角色的至少一个动作序列数据。本申请实施例能够使用一个模型来实现不同风格动作的转换，在降低运算复杂度的同时保证不同风格的动作质量。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像处理的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111547066.9在审
发明人：李珽光;李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像处理的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能的计算机视觉领域。该图像处理的方法包括：获取第一图像，其中，该第一图像包括角色的原始风格的第一动作序列数据；将该第一图像输入至少两种风格对应的神经网络模型，得到该至少两种风格的第二动作序列数据；根据该至少两种风格的第二动作序列数据，得到第一目标风格的第三动作序列数据；根据该第三动作序列数据，生成第二图像。本申请实施例能够有助于扩展动作风格的多样性。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种机器人的控制方法、装置及介质、一种机器人-CN202111547403.4在审
发明人： 李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种机器人的控制方法、装置及介质、一种机器人，涉及人工智能领域。该方法包括：获取机器人的参考状态集合，参考状态集合中的参考状态包括机器人的参考机身姿态和参考电机转角；获取机器人的当前状态，当前状态包括机器人在当前周期的当前机身姿态和当前电机转角；调用机器学习模型，以参考状态集合为参考对象，对当前状态进行预测，输出m个关节电机的目标电机转角；将m个关节电机的目标电机转角转化为m个关节电机的力矩命令，力矩命令用于控制m个关节电机工作；通过m个关节电机的力矩命令控制机器人。本申请让机器人能够以参考状态集合为参考进行活动，而且机器人的运行效果动作流畅、仿真。
一种机器人控制方法装置介质

[发明专利]基于神经网络的动作生成方法、装置及计算设备-CN202110048456.5有效
发明人：周城;张冲;王天舟;李珽光;李世迪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于神经网络的动作生成方法、装置及计算设备，该方法包括：获取第i帧图像中目标物的动作信息和动作相位值，根据第i帧图像中目标物的动作信息和动作相位值，使用神经网络生成第i+1帧图像中目标物的动作信息和动作相位变化量；根据终端设备的播放帧率和预设采集帧率，确定第一帧率变化系数，并根据第一帧率变化系数，以及第i帧图像中目标物的动作相位值和第i+1帧图像中目标物的动作相位变化量，得到第i+1帧图像中目标物的动作相位值；根据第i+1帧图像中目标物的动作信息和动作相位值，使用神经网络生成第i+2帧图像中目标物的动作信息。实现变帧率环境下的动作生成，且存储负担小。
基于神经网络动作生成方法装置计算设备

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