运动动画生成方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种运动动画生成方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取先验空间中的第一先验运动特征，以及目标对象的至少一个第一姿态信息，其中，所述先验空间中包括多个运动分别对应的先验运动特征，其中每个运动对应的先验运动特征融合了用于描述该运动的多帧样本运动数据；多个第一姿态信息具有时序关系；确定第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息；基于第一姿态信息和多帧第二姿态信息，对第一先验运动特征进行调整，得到第二先验运动特征；基于第二先验运动特征，生成与目标对象的第一姿态信息对应的运动动画。动画。动画。

【技术实现步骤摘要】
运动动画生成方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机视觉
，具体而言，涉及一种运动动画生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]对于人体运动的补全，传统的方法利用训练神经网络时，神经网络学习到的运动数据进行补全处理，最终的补全结果将受到神经网络训练过程的样本的限制，针对某一运动，如果不存在针对该运动中若干动作的样本，将不能完成对人体运动的补全处理，因此上述传统方法缺少足够的泛化性。

技术实现思路

[0003]本公开实施例至少提供一种运动动画生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种运动动画生成方法，包括：
[0005]获取先验空间中的第一先验运动特征，以及目标对象的至少一个第一姿态信息，其中，所述先验空间中包括多个运动分别对应的先验运动特征，其中每个运动对应的先验运动特征融合了用于描述该运动的多帧样本运动数据；多个所述第一姿态信息具有时序关系；
[0006]确定所述第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息；
[0007]基于所述第一姿态信息和所述多帧第二姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到第二先验运动特征；
[0008]基于所述第二先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。
[0009]该方面，可以利用第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息和目标对象的第一姿态信息，不断调整第一先验运动特征，能够得到一个调整后的、可以表征第一姿态信息的第二先验运动特征。通过第二先验运动特征，对第一姿态信息进行补全处理，直接绕过了训练的神经网络的过程，因此能够避免样本数据对于补全处理的限制；而由于第二先验运动特征融合了多帧样本运动数据，因此可以得到一段目标对象对应的完整的、连续运动的姿态对应的运动动画。
[0010]一种可选的实施方式中，所述基于所述第一姿态信息和所述多帧第二姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到第二先验运动特征，包括：
[0011]按照所述时序关系，从所述多帧第二姿态信息中分别选取与所述第一姿态信息在时序上对应的第三姿态信息；
[0012]基于所述第一姿态信息和所述第三姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到所述第二先验运动特征。
[0013]该实施方式中，要确保第一先验运动特征能够优化为一个高精度表征第一姿态信息的第二先验运动特征，可以通过监督与第一姿态信息在时序上对应第三姿态信息，来优
化第一先验运动特征，从而使得最终得到的第二先验运动特征在时序上对应的姿态信息符合第一姿态信息，即能够得到精准表征第一姿态信息的第二先验运动特征。
[0014]一种可选的实施方式中，所述基于所述第一姿态信息和所述第三姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到所述第二先验运动特征，包括：
[0015]确定所述第一姿态信息和所述第三姿态信息之间的第一误差信息；
[0016]在所述第一误差信息不满足第一预设条件和/或迭代次数不超过第一预设次数的情况下，利用所述第一误差信息对所述第一先验运动特征进行调整，并返回执行确定调整后的第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息的步骤以及更新迭代次数；
[0017]将调整完成得到的先验运动特征作为所述第二先验运动特征。
[0018]该实施方式，利用第一误差信息调整第一先验运动特征，实现初步优化，之后，迭代执行“确定调整后的第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息的步骤”，也即不断优化第一先验运动特征的过程，在满足优化条件(误差信息满足第一预设条件和/或迭代次数超过第一预设次数)的情况下，最后一次调整得到的先验运动特征即为能够精准表征第一姿态信息的第二先验运动特征。
[0019]一种可选的实施方式中，所述基于所述第二先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画，包括：
[0020]确定所述第二先验运动特征对应的多帧第四姿态信息，以及获取待生成的运动动画的第一帧数；
[0021]在所述第一帧数不超过所述第四姿态信息的第二帧数的情况下，基于所述多帧第四姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。
[0022]该实施方式，由于第二先验运动特征能够表征的多帧第四姿态信息的帧数固定，因此，在确定第一帧数不超过第二帧数的情况下，可以直接利用多帧第四姿态信息，生成与目标对象的第一姿态信息对应的运动动画。由于多帧第四姿态信息包括连续运动的多帧姿态特征，因此，生成的运动动画即为第一姿态信息所对应的、用于描述目标对象连续运动的动画。
[0023]一种可选的实施方式中，所述在所述第一帧数不超过所述第四姿态信息的第二帧数的情况下，基于所述多帧第四姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画，包括：
[0024]从所述第二帧数的第四姿态信息中，筛选出所述第一帧数的第五姿态信息；
[0025]基于所述第五姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。
[0026]该实施方式，要确保生成第一帧数的运动动画(第一帧数不超过第二帧数)，可以从第二帧数的第四姿态信息中，筛选出第一帧数的第五姿态信息，第一帧数的第五姿态信息能够表示第一姿态信息以及待生成的第一姿态信息对应的姿态信息；利用第一帧数的第五姿态信息能够生成第一帧数的表征第一姿态信息的运动动画，也即生成第一姿态信息以及待生成的第一姿态信息所对应的连续运动的动画。
[0027]一种可选的实施方式中，在所述第一帧数超过所述第四姿态信息的第二帧数的情况下，所述方法还包括：
[0028]获取所述先验空间中的第三先验运动特征；
[0029]对所述第三先验运动特征进行调整，得到第四先验运动特征；
[0030]所述基于所述第二先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画，包括：
[0031]基于所述第二先验运动特征和所述第四先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。
[0032]该实施方式，如果第一帧数超过第二帧数，则多帧第四姿态信息将不满足所要求的、生成第一帧数的运动动画，此时，还需要从先验空间中获取第三先验运动特征，优化第三先验运动特征，得到优化后的第四先验运动特征。可以参照第二先验运动特征生成运动动画的步骤，确定两段运动动画，即第二先验运动特征对应的第一段运动动画，以及第四先验运动特征对应的第二段运动动画，将两段运动动画首尾拼接(第一段运动动画尾拼接第二段运动动画首)，能够得到第一帧数的、且目标对象连续运动的运动动画。
[0033]一种可选的实施方式中，所述对所述第三先验运动特征进行调整，得到第四先验运动特征，包括：
[0034]确定所述第三先验运动特征对应的多帧第六姿态信息；
[0035]确定首帧第六姿态信息与尾帧第四姿态信息之间的第二误差信息；
[0036]在所述第二误差信息不满足第二预设条件和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动动画生成方法，其特征在于，包括：获取先验空间中的第一先验运动特征，以及目标对象的至少一个第一姿态信息，其中，所述先验空间中包括多个运动分别对应的先验运动特征，其中每个运动对应的先验运动特征融合了用于描述该运动的多帧样本运动数据；多个所述第一姿态信息具有时序关系；确定所述第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息；基于所述第一姿态信息和所述多帧第二姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到第二先验运动特征；基于所述第二先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一姿态信息和所述多帧第二姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到第二先验运动特征，包括：按照所述时序关系，从所述多帧第二姿态信息中分别选取与所述第一姿态信息在时序上对应的第三姿态信息；基于所述第一姿态信息和所述第三姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到所述第二先验运动特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一姿态信息和所述第三姿态信息，对所述第一先验运动特征进行调整，得到所述第二先验运动特征，包括：确定所述第一姿态信息和所述第三姿态信息之间的第一误差信息；在所述第一误差信息不满足第一预设条件和/或迭代次数不超过第一预设次数的情况下，利用所述第一误差信息对所述第一先验运动特征进行调整，并返回执行确定调整后的第一先验运动特征对应的多帧第二姿态信息的步骤以及更新迭代次数；将最后一次调整完成得到的先验运动特征作为所述第二先验运动特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二先验运动特征，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画，包括：确定所述第二先验运动特征对应的多帧第四姿态信息，以及获取待生成的运动动画的第一帧数；在所述第一帧数不超过所述第四姿态信息的第二帧数的情况下，基于所述多帧第四姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述第一帧数不超过所述第四姿态信息的第二帧数的情况下，基于所述多帧第四姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画，包括：从所述第二帧数的第四姿态信息中，筛选出所述第一帧数的第五姿态信息；基于所述第五姿态信息，生成与所述目标对象的所述第一姿态信息对应的运动动画。6.根据权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：许嘉晨，汪旻，刘文韬，钱晨，马利庄，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：