动作序列迁移的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开公开了一种动作序列迁移的方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于虚拟人和3D视觉场景下。具体实现方案为：根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型；将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨架动作序列，所述源骨架动作序列为所述源骨架的动作序列；根据所述源骨架动作序列、所述第一模型、所述目标骨架动作序列和所述第二模型训练所述全连接网络，获取优化全连接网络。本公开实施例可以根据源骨架的源骨架动作序列获取目标骨架对应的动作序列。本公开实施例可以实现动作序列的迁移，提高了骨架的利用率，增加了动作序列数据的利用价值。增加了动作序列数据的利用价值。增加了动作序列数据的利用价值。

【技术实现步骤摘要】
动作序列迁移的方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及人工智能
，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于虚拟人和3D视觉场景下，尤其涉及一种动作序列迁移的方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着虚拟现实(Virtual Reality，VR)技术的发展，通过三维建模并驱动模型来拍摄影像的技术得到广泛应用。驱动一个绑定好的三维人体模型，需要相对应骨架的动作序列。所述动作序列通常包含所述骨架中每个骨骼关节点的旋转角。动作序列通常由设计师手动设计，或者通过动作捕捉设备获取。这样做成本较高，且耗费大量时间，效率较低。
[0003]目前缺乏用其他骨架驱动三维模型重现现有骨架的动作序列对应动作的技术。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种动作序列迁移的方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种动作序列迁移的方法，包括：
[0006]根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型；
[0007]将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动作序列迁移的方法，包括：根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型；将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨架动作序列，所述源骨架动作序列为所述源骨架的动作序列；根据所述源骨架动作序列、所述第一模型、所述目标骨架动作序列和所述第二模型训练所述全连接网络，获取优化全连接网络。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型，包括：将所述源骨架与目标模型绑定，以获取所述第一模型；将所述目标骨架与所述目标模型绑定，以获取所述第二模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动作序列中包含所述骨架中各关节点的旋转角。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨架动作序列，包括：根据所述源骨架动作序列中所述旋转角和初始权重获取所述目标骨架动作序列中的所述旋转角，所述初始权重为所述全连接网络的权重。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述源骨架动作序列、所述第一模型、所述目标骨架动作序列和所述第二模型训练所述全连接网络，包括：根据所述源骨架动作序列获取第一模型的网格表面；根据目标骨架的动作序列获取第二模型的网格表面；根据所述第一模型网格表面和所述第二模型的网格表面训练所述全连接网络。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述第一模型网格表面和所述第二模型的网格表面训练所述全连接网络，包括：计算各个所述第二模型网格表面与对应的所述第一模型网格表面之间的倒角距离；以所述倒角距离之和最小为目标训练所述全连接网络，并获取优化全连接网络。7.一种动作序列迁移的方法，包括：获取如权利要求1
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6任一项所述的优化全连接网络；将源骨架动作序列输入所述全连接网络，获取目标骨架动作序列。8.一种动作序列迁移的装置，包括：嵌合模块，用于根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型；动作序列迁移模块，用于将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨架动作序列，所述源骨架动作序列为所述源骨架的动作序列；网络优化模块，用于根据所述源骨架动作序列、所述第一模型、所述目标骨架动作序列和所述第二模型训练所述全连接网络，获取优化全连接网络。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述嵌合模块，包括：源骨架嵌合子模块，用于将所述源骨架与目标模型绑定，以获取所述第一模型；目标骨架嵌合子模块，用于将所述目标骨架与所述目标模型绑定，以获取所述第二模型。10.根据权利要求8...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冠英，叶晓青，谭啸，孙昊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：