[發明專利]推導模型構建方法、推導模型構建裝置、程序、記錄介質、構成裝置以及構成方法

在審

• 申請號: 202180031690.5
• 申請日: 2021-02-18
• 公開（公告）號: CN115461784A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 澤田圭一
• 申請（專利權）人: 株式會社Live2D
• 主分類號: G06T11/80
• 分類號: G06T11/80
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 黃綸偉

1.一種推導模型構建方法，使計算機針對如下的表現模型來構建推導模型，該表現模型通過使對象物體的與基準狀態對應的2維圖像的各組成部分變形來實現該對象物體的與不同于所述基準狀態的狀態對應的描繪表現，該推導模型推導所述2維圖像的各組成部分在與所述基準狀態不同的定義狀態下的變形，

其特征在于，

所述表現模型構成為，通過定義所述2維圖像的各組成部分的至少1個所述定義狀態下的變形而成為定義完畢，并且至少能夠實現與所述基準狀態和所述定義狀態之間的狀態對應的描繪表現，

所述表現模型中的各組成部分的變形是通過針對該組成部分設定的控制點的分布的形態來控制的，

所述推導模型構建方法包括：

取得工序，針對定義完畢的所述表現模型，取得所述基準狀態和所述定義狀態下的所述控制點的分布；

提取工序，基于在所述取得工序中取得的所述基準狀態下的控制點的分布，提取第一特征量；以及

學習工序，將在所述提取工序中提取出的所述第一特征量作為標簽，對在所述取得工序中取得的所述定義狀態下的控制點的分布進行機器學習，基于對多個所述定義完畢的表現模型進行學習而得到的學習結果來構建推導模型。

2.根據權利要求1所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述表現模型中的各組成部分構成為包含該組成部分的2維圖像、應用該2維圖像的曲面、以及確定該曲面的形狀的所述控制點，

所述第一特征量包含所述基準狀態下的控制點的分布中各組成部分所涉及的曲面的中心位置及尺寸的信息。

3.根據權利要求2所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述第一特征量還包含所述基準狀態下的各組成部分的曲面所應用的2維圖像的尺寸的信息。

4.根據權利要求1至3中的任一項所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述推導模型構建方法還包括標準化工序，所述標準化工序由所述計算機進行，對定義完畢的所述表現模型進行標準化，

在所述取得工序中取得在所述標準化工序中被標準化后的所述表現模型。

5.根據權利要求4所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述對象物體包含角色的頭部，

所述標準化工序包括以下工序：

基于構成角色的頭部的第一類別的組成部分所包含的2個組成部分之間的距離，對所述基準狀態和所述定義狀態下的控制點的分布的尺度進行標準化；以及

基于針對構成角色的頭部的第二類別的組成部分設定的控制點在尺度被標準化后的所述基準狀態下的控制點的分布和尺度被標準化后的所述定義狀態下的控制點的分布之間的移動量，對從所述基準狀態到所述定義狀態的變形量進行標準化。

6.根據權利要求1至5中的任一項所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述推導模型構建方法還包括估計工序，所述估計工序由所述計算機進行，基于在所述取得工序中取得的所述基準狀態下的控制點的分布和所述定義狀態下的控制點的分布來估計第二特征量，

在所述學習工序中，還將在所述估計工序中估計出的所述第二特征量添加到標簽中來進行機器學習。

7.根據權利要求6所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述第二特征量包含與從所述基準狀態到所述定義狀態的變形有關的、表示平移分量的變形量和非平移分量的變形量的信息。

8.根據權利要求7所述的推導模型構建方法，其特征在于，

所述對象物體包含角色的頭部，

表示所述第二特征量的所述平移分量的變形量的信息是基于針對構成角色的頭部的第三類別的組成部分設定的至少1個控制點在所述基準狀態下的控制點的分布和所述定義狀態下的控制點的分布之間的移動量估計出的，

表示所述第二特征量的所述非平移分量的變形量的信息是基于針對構成角色的頭部的第四類別的組成部分設定的多個控制點在所述基準狀態下的控制點的分布和所述定義狀態下的控制點的分布之間的移動量之差而估計出的。