[發明專利]一種基于數據驅動的動畫自動生成方法及系統

有效

• 申請號: 202011129688.5
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112258608B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 北京中科深智科技有限公司
• 主分類號: G06F16/53
• 分類號: G06F16/53;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于數據驅動的動畫自動生成方法及系統，其中方法包括：給定一組動畫角色的示例運動；通過自回歸遞歸神經網絡學習所述動畫角色的運動特征，并訓練形成一自回歸運動模型；給定一組目標關鍵幀；所述自回歸運動模型根據各所述目標關鍵幀的運動特征生成與所述目標關鍵幀的運動特征相匹配的插值幀，并將所述插值幀自動插接在各所述目標關鍵幀之間，最終合成使用所述目標關鍵幀編排的新的運動。本發明可在給定的目標關鍵幀之間插接過渡自然的插值幀，并合成使用各目標關鍵幀編排的新的運動，大幅降低了人為編排角色運動的復雜度。

技術領域

本發明涉及動畫制作技術領域，具體涉及一種基于數據驅動的動畫自動生成方法及系統。

背景技術

動畫視頻制作在建筑業、影視拍攝等領域得到了廣泛應用。在動畫視頻制作中，藝術家們需要花費很多時間來定義關鍵幀，然后通過這些關鍵幀編排出新的動作，最后合成為動畫。但人為編排運動姿態的方式非常復雜，比如制作皮克斯動畫的動畫師通常一到兩周時間才能夠編排出具有高逼真度的動畫，所以在動畫視頻制作領域，動畫師們希望能夠找到一種運動姿態自動編排并可合成為過渡自然的新的運動的方法，但目前尚沒有有效的自動編排方法以編排出高逼真度的動畫。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于數據驅動的動畫自動生成方法及系統，以解決上述技術問題。

為達此目的，本發明采用以下技術方案：

提供一種基于數據驅動的動畫自動生成方法，包括：

給定一組動畫角色的示例運動；

通過自回歸遞歸神經網絡學習所述動畫角色的運動特征，并訓練形成一自回歸運動模型；

給定一組目標關鍵幀；

所述自回歸運動模型根據各所述目標關鍵幀的運動特征生成與所述目標關鍵幀的運動特征相匹配的插值幀，并將所述插值幀自動插接在各所述目標關鍵幀之間，最終合成使用所述目標關鍵幀編排的新的運動。

作為本發明的一種優選方案，所述動畫角色的示例運動為頑皮臺燈的跳躍運動。

作為本發明的一種優選方案，所述頑皮臺燈的角色運動模型包括基連桿、腿連桿和頸連桿，所述頑皮臺燈的運動姿態具有6個自由度，分別為所述基連桿在x軸向上的位置、所述基連桿在y軸向上的位置、所述基連桿與水平線之間的關節角θ₁、所述基連桿與所述腿連桿之間的關節角θ₂、所述腿連桿與所述頸連桿之間的關節角θ₃以及所述頑皮臺燈燈頭處的關節角θ₄。

作為本發明的一種優選方案，可通過以下公式(1)預測所述頑皮臺燈的運動姿態：

τ＝k_p(θ_d-θ)-k_dω 公式(1)

公式(1)中，τ表示可將連桿移向給定的目標姿態θ_d的驅動力矩；

θ_d為希望連桿作出的目標姿態；

θ為用關節角表示連桿的當前所處位置；

k_p表示驅動關節運動的比例微分控制器的剛度；

k_d表示所述頑皮臺燈跳躍的阻尼參數；

ω為連桿的當前運動速度。

作為本發明的一種優選方案，生成與所述目標關鍵幀的運動特征相匹配的所述插值幀的方法包括：

所述自回歸運動模型識別各所述目標關鍵幀中運動目標的關節姿態；