【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种基于ai驱动的骨骼动画生成方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、骨骼动画是模型动画中的一种，当前有两种模型动画的方式：顶点动画和骨骼动画。在骨骼动画中，模型具有互相连接的“骨骼”组成的骨架结构，通过改变骨骼的朝向和位置来为模型生成动画。
2、骨骼动画比顶点动画要求更高的处理器性能，但同时它也具有更多的优点，骨骼动画可以更容易、更快捷地创建。不同的骨骼动画可以被结合到一起——比如，模型可以转动头部、射击并且同时也在走路。一些引擎可以实时操纵单个骨骼，这样就可以和环境更加准确地进行交互——模型可以俯身并向某个方向观察或射击，或者从地上的某个地方捡起一个东西。
3、骨骼动画通常是通过手k动画或动作捕捉生成的，手k动画需要动画师通过手绘技术进行动画制作，动作捕捉需要使用高昂成本的动作捕捉技术对人体动作的捕捉和记录来生成动画，因此，通过手k动画或动作捕捉生成骨骼动画成本较高，难度较大且时间周期较长；
4、亟需一种成本和难度较低且周期较短的骨骼动画生成方法。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种基于ai驱动的骨骼动画生成方法、系统、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中通过手k动画或动作捕捉生成骨骼动画成本较高，难度较大且时间周期较长的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于ai驱动的骨骼动画生成方法，所述方法具体包括：
3、响应于用户的输入请求，获取用户期待
4、基于diffusion算法构建动画模型；
5、将所述期待方向输入所述动画模型，生成所述期待方向的骨骼动画；
6、通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画；
7、通过所述第三方平台提供的插件将所述目标骨骼动画导入至所述第三方平台。
8、在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进：
9、进一步地，所述用户期待方向包括用户期待的动画情绪方向关键词和动画情绪方向权重。
10、进一步地，所述基于diffusion算法构建动画模型，包括：
11、获取若干个用户期待方向；
12、基于所述用户期待方向构建训练集；
13、将所述训练集输入所述动画模型进行训练，得到训练好的动画模型；
14、将待生成的动画模型输入训练好的动画模型，生成所述期待方向的骨骼动画。
15、进一步地，所述将所述训练集输入所述动画模型进行训练，得到训练好的动画模型，包括：
16、将所述用户期待方向划分为训练集、验证集和测试集；
17、基于所述训练集训练所述动画模型；
18、基于所述验证集对训练后的所述动画模型进行性能评估，得到满足性能条件的动画模型；
19、基于所述测试集评估满足性能条件的所述动画模型的生成结果，得到所述动画模型所对应的评价指数。
20、进一步地，所述第三方平台包括游戏引擎和动画软件。
21、进一步地，所述通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画，包括：
22、当所述第三方平台为游戏引擎时，导入所述游戏引擎提供的插件后，所述游戏引擎使用代码逻辑控制ai实时生成骨骼动画，并对所述骨骼动画进行当前地形、情绪和环境的适配。
23、进一步地，所述通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画，还包括：
24、当所述第三方平台为动画软件时，导入所述动画软件提供的插件后，通过ui交互面板对所述骨骼动画进行调整。
25、一种基于ai驱动的骨骼动画生成系统，包括：
26、用户期待方向获取模块，用于响应于用户的输入请求，获取用户期待方向；
27、构建模块，用于基于diffusion算法构建动画模型；
28、动画模型，用于将所述期待方向输入所述动画模型，生成所述期待方向的骨骼动画；
29、目标骨骼动画获取模块，用于通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画；
30、导入模块，用于通过所述第三方平台提供的插件将所述目标骨骼动画导入至所述第三方平台。
31、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。
32、一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。
33、本专利技术实施例具有如下优点：
34、本专利技术中基于ai驱动的骨骼动画生成方法，响应于用户的输入请求，获取用户期待方向；基于diffusion算法构建动画模型；将所述期待方向输入所述动画模型，生成所述期待方向的骨骼动画；通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画；通过所述第三方平台提供的插件将所述目标骨骼动画导入至所述第三方平台，解决了现有技术中通过手k动画或动作捕捉生成骨骼动画成本较高，难度较大且时间周期较长的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述方法具体包括：
2.根据权利要求1所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述用户期待方向包括用户期待的动画情绪方向关键词和动画情绪方向权重。
3.根据权利要求1所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述基于Diffusion算法构建动画模型，包括：
4.根据权利要求3所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述将所述训练集输入所述动画模型进行训练，得到训练好的动画模型，包括：
5.根据权利要求1所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述第三方平台包括游戏引擎和动画软件。
6.根据权利要求5所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画，包括：
7.根据权利要求5所述基于AI驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述通过第三方平台提供的插件对所述骨骼动画进行分层预览和调整，得到目标骨骼动画，还包括：
8.一种基于AI驱动的骨骼动画
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中的任一项所述的方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中的任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述方法具体包括：
2.根据权利要求1所述基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述用户期待方向包括用户期待的动画情绪方向关键词和动画情绪方向权重。
3.根据权利要求1所述基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述基于diffusion算法构建动画模型，包括：
4.根据权利要求3所述基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述将所述训练集输入所述动画模型进行训练，得到训练好的动画模型，包括：
5.根据权利要求1所述基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其特征在于，所述第三方平台包括游戏引擎和动画软件。
6.根据权利要求5所述基于ai驱动的骨骼动画生成方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈晓宇，李浥尘，张欣悦，闫晓林，
申请(专利权)人：尘海互动科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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