一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质，用于通过人工智能结果输出模型获取目标角色的动作。本申请实施例提供一种应用中目标角色的结果输出方法，包括：获取应用运行时产生的当前应用图像；使用人工智能结果输出模型从当前应用图像中识别出目标角色，其中，人工智能结果输出模型是根据应用中针对目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型；使用人工智能结果输出模型从当前应用图像中检测出目标角色的当前动作状态；使用人工智能结果输出模型和当前动作状态获取目标角色能够执行的动作状态，以输出目标角色的结果指令，其中，结果指令用于控制目标角色在应用中执行动作状态。

An output method, device and medium of target role in application

The embodiment of the application discloses a result output method, device and medium of the target role in the application, which are used to obtain the action of the target role through the result output model of artificial intelligence. The embodiment of the application provides a result output method of the target role in the application, including: obtaining the current application image generated when the application is running; using the AI result output model to identify the target role from the current application image, wherein, the AI result output model is generated by imitating and learning the historical action state generated for the target role in the application The result output model of artificial intelligence is used to detect the current action state of the target role from the current application image. The result output model and the current action state are used to obtain the action state that the target role can execute to output the result instruction of the target role, wherein the result instruction is used to control the execution action state of the target role in the application.

【技术实现步骤摘要】
一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质。
技术介绍
随着人工智能(ArtificialIntelligence，AI)和深度学习的发展，人工智能应用于游戏领域。其中，游戏AI最直接的应用就是提升游戏内置的AI能力，以达到提升游戏乐趣的目的。目前的游戏AI一般需要与游戏开发方进行深度的合作，例如需要游戏开发方提供游戏内的数据，提供操控接口等等。游戏AI的另外一个应用方向就是辅助游戏开发者进行测试与开发，例如使用游戏AI来完成游戏平衡性测试，帮助开发人员找到游戏渲染的漏洞(bug)。在目前的游戏AI中，通常需要一款游戏的开发方提供游戏内数据接口和操控接口，需要游戏开发方提供额外的支持工作才能完成，增加了游戏开发方的工作复杂度。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质，用于通过AI结果输出模型获取目标角色的动作。本申请实施例提供以下技术方案：一方面，本申请实施例提供一种应用中目标角色的结果输出方法，包括：获取应用运行时产生的当前应用图像；使用人工智能AI结果输出模型从所述当前应用图像中识别出目标角色，其中，所述AI结果输出模型是根据所述应用中针对所述目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型；使用所述AI结果输出模型从所述当前应用图像中检测出所述目标角色的当前动作状态；使用所述AI结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，其中，所述结果指令用于控制所述目标角色在所述应用中执行动作状态。另一方面，本申请实施例还提供一种结果输出装置，所述结果输出装置包括：处理器和存储器；所述存储器，用于存储指令；所述处理器，用于获取应用运行时产生的当前应用图像；使用人工智能AI结果输出模型从所述当前应用图像中识别出目标角色，其中，所述AI结果输出模型是根据所述应用中针对所述目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型；使用所述AI结果输出模型从所述当前应用图像中检测出所述目标角色的当前动作状态；使用所述AI结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，其中，所述结果指令用于控制所述目标角色在所述应用中执行动作状态。在前述方面中，结果输出装置的组成模块还可以执行前述一方面以及各种可能的实现方式中所描述的步骤，详见前述对前述一方面以及各种可能的实现方式中的说明。另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。在本申请实施例中，首先获取应用运行时产生的当前应用图像，使用AI结果输出模型从当前应用图像中识别出目标角色，其中，AI结果输出模型是根据应用中针对目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型，接下来使用AI结果输出模型从当前应用图像中检测出目标角色的当前动作状态，最后使用AI结果输出模型和当前动作状态获取目标角色能够执行的动作状态，以输出目标角色的结果指令，其中，结果指令用于控制目标角色在应用中执行动作状态。由于本申请实施例中根据应用中针对目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成AI结果输出模型，该AI结果输出模型可以识别出目标角色的当前运动状态，该AI结果输出模型还可以获取该目标角色的后续运动状态，从而目标角色可以在应用中执行该结果指令，因此本申请实施例中不需要应用提供内部数据接口和操控接口，实现了AI结果输出模型和应用的松耦合，从而可以该AI结果输出模型可以适配多种应用。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例的一些实施例，对于本领域的技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种应用中目标角色的结果输出方法的流程方框示意图；图2为本申请实施例提供的另一种应用中目标角色的结果输出方法的流程方框示意图；图3为本申请实施例提供的另一种应用中目标角色的结果输出方法的流程方框示意图；图4为本申请实施例提供的另一种应用中目标角色的结果输出方法的流程方框示意图；图5为本申请实施例提供的手机的AI结果输出模型在游戏应用中的动作预测过程示意图；图6为本申请实施例提供的运动游戏AI结果输出模型的组成架构示意图；图7a为本申请实施例提供的手机的AI结果输出模型在游戏应用中的训练过程示意图；图7b为本申请实施例提供的ResNet50的残差网络的架构示意图；图8a为本申请实施例提供的篮球游戏应用中的控制目标角色的一种应用场景示意图；图8b为本申请实施例提供的篮球游戏应用中的控制目标角色的另一种应用场景示意图；图8c为本申请实施例提供的篮球游戏应用中的控制目标角色的另一种应用场景示意图；图9为本申请实施例提供的一种结果输出装置的组成结构示意图；图10为本申请实施例提供的应用中目标角色的结果输出方法应用于终端的组成结构示意图；图11为本申请实施例提供的应用中目标角色的结果输出方法应用于服务器的组成结构示意图。具体实施方式本申请实施例提供了一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质，用于通过AI结果输出模型获取目标角色的动作。为使得本申请实施例的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请实施例一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域的技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请实施例保护的范围。本申请实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。以下分别进行详细说明。本申请实施例应用中目标角色的结果输出方法的一个实施例，具体可以应用于对目标角色在应用中的动作预测场景中，例如应用可以是游戏应用(例如篮球游戏应用)、社交工具应用、办公软件应用等。目标角色可以是应用中出现的人物角色、道具、虚拟动画人物等。本申请实施例提供的应用中目标角色的结果输出方法，可以由结果输出装置来执行，该结果输出装置具体可以是终端，或者服务器等，此处不做限定。请参阅图1所示，本申请实施例提供的应用中目标角色的结果输出方法可以包括如下步骤：101、获取应用运行时产生的当前应用图像。在本申请实施例中，应用在终端中运行时可以产生应用图像，例如终端的操作系统中可以配置应用，当应用程度运本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用中目标角色的结果输出方法，其特征在于，包括：/n获取应用运行时产生的当前应用图像；/n使用人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中识别出目标角色，其中，所述人工智能结果输出模型是根据所述应用中针对所述目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型；/n使用所述人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中检测出所述目标角色的当前动作状态；/n使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，其中，所述结果指令用于控制所述目标角色在所述应用中执行动作状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种应用中目标角色的结果输出方法，其特征在于，包括：
获取应用运行时产生的当前应用图像；
使用人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中识别出目标角色，其中，所述人工智能结果输出模型是根据所述应用中针对所述目标角色生成的历史动作状态进行模仿学习后生成的模型；
使用所述人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中检测出所述目标角色的当前动作状态；
使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，其中，所述结果指令用于控制所述目标角色在所述应用中执行动作状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用人工智能结果输出模型从所述应用图像中识别出目标角色之前，所述方法还包括：
获取所述应用针对所述目标角色生成的历史动作信息，所述历史动作信息包括：在获取所述当前应用图像之前的多帧应用图像中所述目标角色的历史动作状态信息；
使用所述历史动作信息和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的人工智能结果输出模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述历史动作信息和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的人工智能结果输出模型，包括：
获取针对所述目标角色预先设置的动作类型，所述动作类型包括：移动动作和技术动作；
按照所述动作类型对多帧应用图像分别对应的历史动作信息进行分类，得到移动人工智能训练集和技术人工智能训练集；
使用所述移动人工智能训练集和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的移动人工智能结果输出子模型；以及，
使用所述技术人工智能训练集和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的技术人工智能结果输出子模型，所述移动人工智能结果输出子模型和所述技术人工智能结果输出子模型构成所述人工智能结果输出模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，包括：
使用所述移动人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的移动动作，以得到所述目标角色的移动动作结果；和/或，
使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的技术动作，以得到所述目标角色的技术动作结果；
其中，所述移动动作结果和所述技术动作结果用于合成所述结果指令。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述得到所述目标角色的技术动作结果之后，所述方法还包括：
当所述技术人工智能结果输出子模型输出所述目标角色的技术动作结果时，从所述应用中获取技术动作与动作标签的映射关系；
根据所述技术动作与动作标签的映射关系，确定所述技术动作结果所属的动作标签结果；
输出所述目标角色对应的动作标签结果。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的技术动作，以得到所述目标角色的技术动作结果，包括：
使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的基础技术动作，以得到多个基础技术动作；
将所述多个基础技术动作按照动作执行逻辑顺序进行组合，得到所述目标角色的技术动作结果。


7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令之后，所述方法还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄盈，张力柯，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44