[發明專利]一種鏡頭動畫快速生成系統及方法

有效

• 申請號: 201911285786.5
• 申請日: 2019-12-13
• 公開（公告）號: CN112991498B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 熊軍
• 申請（專利權）人: 上海懿百教育科技有限公司
• 主分類號: G06T13/20
• 分類號: G06T13/20;G06T13/80;G06N3/0464;G06N3/088
• 代理公司: 上海宏京知識產權代理事務所(普通合伙) 31297
• 代理人: 何艷娥

1.一種鏡頭動畫快速生成系統，其特征在于，所述系統包括：模型生成單元、軌跡控制單元、渲染單元和動畫檢測單元；所述動畫檢測單元分別信號連接于模型生成單元、軌跡控制單元和渲染單元；所述模型生成單元，用于根據模型生成方法，生成動畫模型；所述軌跡控制單元，用于根據生成的動畫模型，控制畫筆的軌跡，完成模型繪畫，生成中間鏡頭；所述渲染單元，用于對中間鏡頭進行渲染，完成鏡頭動畫生成；所述動畫檢測單元，為多層網絡構成的反饋神經網絡，對模型生成單元生成的動畫模型、軌跡控制單元完成的模型繪畫和渲染單元最終生成的鏡頭動畫進行檢測，根據檢測結果，進行人為評估，根據評估結果調整模型生成單元、軌跡控制單元和渲染單元的運行，提升各個單元的運行效率，及提升各個單元的運行效果；

所述動畫檢測單元包括：神經網絡單元，用于構建和訓練深度神經網絡；監督學習單元，用于以卷積運算和離散編碼算法為基礎，針對深度學習網絡和動畫的特性，構建深度神經網絡的無監督學習算法；訓練集單元，用于構建動畫訓練集；動畫提取單元，用于使用多尺度滑動窗算法提取自然圖像中的候選動畫區域，并由訓練得到的所述深度神經網絡進行分類，得到動畫區域；聚合單元，用于將相關動畫區域聚合成動畫行，并用矩形框對動畫行加以標定。

2.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述神經網絡單元，構建和訓練深度神經網絡的方法執行以下步驟：根據卷積運算和離散編碼算法構建目標函數，優化目標為：特征，字典和網絡參數；固定字典，得到最優特征；固定最優特征，單次使用隨機梯度下降法訓練字典；固定最優特征，多次使用隨機梯度下降法訓練網絡參數，直至訓練誤差小于預設值；使用最新網絡參數重新計算特征；重復上述步驟直至達到學習目標。

3.如權利要求2所述的系統，其特征在于，所述聚合單元，將相關動畫區域聚合成動畫行的方法執行以下步驟：使用得到的動畫區域，執行基于區域相關性的動畫行聚合算法，具體相關性特征和聚合規則如下：兩個動畫區域的高度比值在0.5和2之間；兩個動畫區域外接矩形的中心點y坐標差值不大于兩個動畫區域之間最高的高度值的1/2；兩個動畫區域的外接矩形的中心點x坐標差值不大于兩個動畫區域之間最寬的寬度值的2倍；單個動畫行至少有三個或以上的動畫區域；相關性為：兩個動畫區域的高度、兩個動畫區域外接矩形的中心點y坐標差、兩個動畫區域的外接矩形的中心點x坐標差。

4.如權利要求3所述的系統，其特征在于，所述動畫訓練集為3500個常用動畫；所用動畫為15種有代表性的動畫；動畫圖像類型為黑底白動畫和白底黑動畫兩種；動畫圖像大小為32×32。

5.一種基于權利要求1至4之一所述系統的鏡頭動畫快速生成方法，其特征在于，所述方法執行以下步驟：模型生成單元，根據模型生成方法，生成動畫模型；軌跡控制單元，根據生成的動畫模型，控制畫筆的軌跡，完成模型繪畫，生成中間鏡頭；渲染單元，對中間鏡頭進行渲染，完成鏡頭動畫生成；動畫檢測單元，為多層網絡構成的反饋神經網絡，對模型生成單元生成的動畫模型、軌跡控制單元完成的模型繪畫和渲染單元最終生成的鏡頭動畫進行檢測，根據檢測結果，進行人為評估，根據評估結果調整模型生成單元、軌跡控制單元和渲染單元的運行，提升各個單元的運行效率，及提升各個單元的運行效果。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述動畫檢測單元包括：神經網絡單元，用于構建和訓練深度神經網絡；監督學習單元，用于以卷積運算和離散編碼算法為基礎，針對深度學習網絡和動畫的特性，構建深度神經網絡的無監督學習算法；訓練集單元，用于構建動畫訓練集；動畫提取單元，用于使用多尺度滑動窗算法提取自然圖像中的候選動畫區域，并由訓練得到的所述深度神經網絡進行分類，得到動畫區域；聚合單元，用于將相關動畫區域聚合成動畫行，并用矩形框對動畫行加以標定；構建和訓練深度神經網絡的方法執行以下步驟：根據卷積運算和離散編碼算法構建目標函數，優化目標為：特征，字典和網絡參數；固定字典，得到最優特征；固定最優特征，單次使用隨機梯度下降法訓練字典；固定最優特征，多次使用隨機梯度下降法訓練網絡參數，直至訓練誤差小于預設值；使用最新網絡參數重新計算特征；重復上述步驟直至達到學習目標。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述動畫提取單元，使用多尺度滑動窗算法提取自然圖像中的候選動畫區域的提取參數如下：最大尺度為1/4圖像大小，最小尺度為20像素；重疊系數為0.5滑動提取；提取出的圖像塊長寬比為1：1，并統一縮放為32×32的圖像塊。