CN115713581A - 一种动态模型生成方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种动态模型生成方法、装置及设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及元宇宙、增强现实、虚拟现实等技术领域。具体实现方案为：获取关于目标对象的静态三维模型；确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，指定模型为预先构建的与静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；确定静态三维模型的骨骼结构中的、与参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；将参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到目标节点，得到目标对象的具有动态效果的三维模型。可见，通过本方案，可以自动为静态三维模型生成动态效果。

Description

一种动态模型生成方法、装置及设备

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及元宇宙、增强现实、虚拟现实等技术领域，具体涉及一种动态模型生成方法、装置及设备。

背景技术

人体模型和动物模型是元宇宙里重要的数字资产。

相关技术中，具有动态效果的三维模型通常由动画师利用三维动画软件手动制作。例如：当需要生成具有动态效果的人体模型时，动画师利用三维动画软件来手动制作具有动态效果的人体模型。

发明内容

本公开提供了一种动态模型生成方法、装置及设备。

根据本公开的一方面，提供了一种动态模型生成方法，包括：

获取关于目标对象的静态三维模型；

确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种动态模型生成装置，包括：

获取模块，用于获取关于目标对象的静态三维模型；

第一确定模块，用于确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

第二确定模块，用于确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

映射模块，用于将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的动态模型生成方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一项所述的动态模型生成方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一项所述的动态模型生成方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一种动态模型生成方法的流程图；

图2是根据本公开动态模型生成方法的另一流程图；

图3是根据本公开动态模型生成方法的一个具体示例的流程图；

图4A是根据本公开一种基于RGB图像进行网格建模的示意图；

图4B是根据本公开一种骨骼预测结果的示意图；

图5A是根据本公开一种被选中的骨骼的示意图；

图5B是根据本公开一种蒙皮权重的可视化结果的示意图；

图6是根据本公开一种尾节点的匹配关系的示意图；

图7是根据本公开一种动态模型生成装置的结构示意图；

图8是用来实现本公开实施例的动态模型生成方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

下面，首先对本公开涉及的术语进行介绍：

元宇宙：是人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界；

蒙皮：在三维软件中创建的模型基础上，为了让骨骼驱动模型产生合理的运动，把模型绑定到骨骼上的技术叫做蒙皮。

叶子节点：一棵树当中没有子节点(即度为0)的节点，称为叶子节点，也称为终端节点、尾节点；

分支节点：度不为0的节点，也称为非终端节点或内部节点。

相关技术中，具有动态效果的人体模型和动物模型主要由动画师利用三维动画软件手动制作，制作步骤繁杂，导致制作一个具有动态效果的三维模型非常的耗时，从而限制了元宇宙的进一步发展。例如，当需要生成具有动态效果的人体模型时，动画师利用Maya(一种三维建模和动画软件)、3dMax(一种三维动画渲染和制作软件)等专业软件手动制作，主要包括网格建模、骨骼制作、蒙皮和动画插帧等一系列步骤。

基于上述内容，为了自动为静态三维模型生成动态效果，本公开实施例提供了一种动态模型生成方法、装置及设备。

下面，首先对本公开实施例所提供的一种动态模型生成方法进行介绍。

本公开实施例所提供的一种动态模型生成方法可以应用于电子设备。在具体应用中，该电子设备可以为服务器，也可以为终端设备，这都是合理的。在实际应用中，该终端设备可以是：智能手机、平板电脑、台式电脑等等。

具体而言，该动态模型生成方法的执行主体可以为动态模型生成装置。示例性的，当动态模型生成方法应用于终端设备时，该动态模型生成装置可以为运行于终端设备中的功能软件，例如：用于制作动态三维模型的软件。示例性的，当该动态模型生成方法应用于服务器时，该动态模型生成装置可以为运行于服务器中的计算机程序，该计算机程序可以用于为静态三维模型自动生成动态效果。

其中，本公开实施例所提供的一种动态模型生成方法，可以包括如下步骤：

获取关于目标对象的静态三维模型；

确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

本公开提供的方案中，将参考节点所对应的目标运动轨迹映射到与该参考节点相匹配的目标节点，使得目标节点可以基于该目标运动轨迹产生运动，带动静态三维模型的整个骨骼结构产生相应的运动形态，从而驱动静态三维模型产生相应运动，得到该目标对象的具有动态效果的三维模型。可见，通过本方案，可以将指定模型的动态效果迁移到各个不同姿态、具有相同骨骼结构的静态三维模型上，从而自动为静态三维模型生成动态效果。并且，相较于现有技术中手动为各个不同姿态的静态三维模型制作动态效果而言，大大降低了人工工作量。

下面结合附图，对本公开实施例所提供的动态模型生成方法进行介绍。

如图1所示，本公开实施例所提供的动态模型生成方法，可以包括步骤S101-S104：

S101，获取关于目标对象的静态三维模型；

本实施例中，目标对象可以是人体或者动物，关于目标对象的静态三维模型可以是静态的三维人体模型或者三维动物模型。示例性的，在实际应用中，关于该目标对象的静态三维模型可以是实时构建的，或者，关于该目标对象的静态三维模型可以预先构建并存储在指定存储地址中，以从该指定存储地址中获取关于该目标对象的静态三维模型，这都是合理的。

需要说明的是，本公开实施例中，该目标对象的静态三维模型为绑定有骨骼结构三维模型。示例性的，在该目标对象的静态三维模型的构建过程中，可以首先对目标对象进行网格建模，得到该目标对象的三维网格模型，接着预测该三维网格模型对应的骨骼结构，然后对该骨骼结构进行蒙皮，即利用骨骼和网格间的空间位置关系，用一定的蒙皮权重将骨骼和网格顶点相联系，将该目标对象的三维网格模型绑定到该骨骼结构上，得到该目标对象的静态三维模型。可以理解的是，由于目标对象的静态三维模型为绑定有骨骼结构三维模型，因此，后续可以通过骨骼结构中的骨骼节点的运动驱动该静态三维模型产生合理的运动，从而生成具有动态效果的模型。

示例性的，对目标对象进行网格建模的方式，可以是基于结构光、lidar(激光雷达)激光、RGB(颜色系统)图像、参数模型等三维重建技术，对目标对象进行网格建模。示例性的，预测该三维网格模型对应的骨骼结构的方式，可以是利用骨骼预测算法对目标对象的三维网格模型进行处理，得到对应的骨骼结构；其中，该骨骼预测算法可以是基于深度学习的RigNet算法，或者基于网格处理的Skeletor算法，等等。示例性的，蒙皮权重的确定方式，可以是基于几何特征的方法，如匹诺曹Pinicchio和体素测地距离，使用特定的数学方程来计算蒙皮权重，或者，基于深度学习的RigNet算法、NeuroSkinning算法，等等。

S102，确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，该参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，该指定模型为预先构建的与该静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；该目标运动轨迹为在实现动态效果时，该参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

本实施例中，该指定模型为预先构建的与该静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型。示例性的，该动态效果可以是摇头、走、跑等动态效果。若该静态三维模型为人体模型，则该指定模型为具有动态效果的人体模型；若该静态三维模型为恐龙模型，则该指定模型为具有动态效果的恐龙模型。该指定模型的骨骼结构中的叶子节点，为该骨骼结构的各个骨骼节点中的尾节点。示例性的，若该指定模型为人体模型，则该叶子节点可以包括头、左手、右手、左脚、右脚对应的节点。示例性的，若该指定模型为动物模型，则该叶子节点可以包括头、尾、左前足、右前足、左后足、右后足对应的节点。

另外，该参考节点所对应的分支节点为该叶子节点的先辈节点中，子节点不少于两个的节点。该参考节点的数量可以为一个或多个，若该参考节点为多个，则确定每一参考节点所对应的目标运动轨迹。需要说明的是，在实际应用中，为了减少工作量，该指定模型可以是标准姿态的动物模型或人体模型，以便于制作该模型的动态效果。

可选地，在一种实现方式中，该参考节点所对应的目标运动轨迹的生成方式，可以包括步骤A1-A3：

A1，对该指定模型进行动画帧解析，得到实现该指定模型的动态效果的第一类动画帧；

本实现方式中，由于具有动态效果的指定模型由多个动画帧组成，因此，可以对该指定模型进行动画帧解析，得到实现该指定模型的动态效果的第一类动画帧。

A2，检测所得到的第一类动画帧对应的偏移距离和偏移方向；

A3，利用所检测到的偏移距离和偏移方向，生成该参考节点所对应的目标运动轨迹。

可以理解的是，由于骨骼结构中的叶子节点围绕该叶子节点所对应的分支节点运动，因此，针对每一第一类动画帧，可以检测该参考节点相对于所对应的分支节点的的位置，在该第一类动画帧与第一参考帧之间的偏移距离，以及该参考节点相对于所对应的分支节点的位置，在该第一类动画帧与第一参考帧之间的偏移方向，作为该第一类动画帧对应的偏移距离和偏移方向。从而，可以利用所检测到的偏移距离和偏移方向，生成该参考节点所对应的目标运动轨迹。

本实现方式中，该第一参考帧可以是第一类动画帧中时序上的第一帧，也可以是该第一类动画帧时序上的前一帧，这都是合理的。示例性的，若该第一参考帧为该第一类动画帧时序上的前一帧，可以通过计算每一第一类动画帧中该参考节点相对于所对应的分支节点的距离，以及该帧的前一帧中该参考节点相对于所对应的分支节点的距离之间的差值，得到该第一类动画帧对应的偏移距离；通过计算每一第一类动画帧中该参考节点相对于所对应的分支节点的角度，以及该帧的前一帧中该参考节点相对于所对应的分支节点的角度之间的差值，得到该第一类动画帧对应的偏移方向。或者，通过计算每一第一类动画帧中该参考节点与所对应的分支节点构成的向量，与该帧的前一帧中该参考节点与所对应的分支节点的向量之间的差值，得到该第一类动画帧中该参考节点相对于所对应的分支节点的偏移距离和偏移距离，这都是合理的。示例性的，通过将每一第一类动画帧中所检测到的偏移距离和偏移方向，按照时序进行组合，即可得到该参考节点所对应的目标运动轨迹。

需要说明的是，上述参考节点所对应的目标运动轨迹的生成方式仅仅作为示例，本公开对此并不限定。例如，该参考节点所对应的目标运动轨的生成方式还可以是，在构建具有动态效果的指定模型时，对每一动画帧中参考尾节点相对于所对应的分支节点的偏移方向和偏移距离进行记录，得到目标运动轨迹。

S103，确定该静态三维模型的骨骼结构中的、与该参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

本实施例中，该静态三维模型的骨骼结构中的、与该参考节点相匹配的叶子节点，可以是与该参考节点具有相同空间位置关系的叶子节点，或者与该参考节点具有镜像的空间位置关系的叶子节点，这都是合理的。例如，若参考节点为人体模型中的左手对应的节点，则与该参考节点相匹配的目标节点，可以为静态三维模型中左手对应的节点。需要说明的是，为了方案布局清晰，将在下文中对确定该静态三维模型的骨骼结构中的、与该参考节点相匹配的叶子节点的方式进行阐述，这里不再赘述。

S104，将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到该目标节点，得到该目标对象的具有动态效果的三维模型。

可以理解的是，由于反向动力学是依据某些子关节的最终位置、角度，来反求出整个骨骼结构的形态，具有工作效率高，大大减少了需要手动控制的关节数目的优点，因此，本实施例中可以根据反向动力学原理，将参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到与该参考节点相匹配的目标节点，从而得到目标节点所在的整个骨骼结构对应的运动形态，该骨骼结构的运动驱动该静态三维模型产生相应运动，从而得到该目标对象的具有动态效果的三维模型。也就是，通过将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到该目标节点，将指定模型中所具有的动态效果迁移到静态三维模型中，得到具有动态效果的三维模型。

需要说明的是，在实际应用中，该指定模型可以是标准姿态的三维模型，使得通过上述步骤可以将标准姿态的指定模型中的动态效果，迁移到非标准姿态的静态三维模型上。从而，只需针对标准姿态的三维模型构建动态效果得到指定模型，然后将该指定模型所具有的动态效果迁移到各个非标准姿态的静态三维模型中，即可为静态三维模型自动生成动态效果。使得针对标准姿态的三维模型制作的动画效果，可以重复应用到各个姿态的三维模型中，从而减少了人工针对各个姿态的静态三维模型制作动态效果的工作量。另外，由于针对标准姿态的人体模型而言，可以利用动作自动生成算法生成该人体模型的动态效果，因此，可以进一步降低构建指定模型的工作量，从而提高具有动态效果的三维模型的生产效率。

示例性的，在实际应用中，可以该控制目标节点按照该目标运动轨迹所指示的偏移方向和偏移距离进行移动，从而将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到该目标节点。需要说明的是，为了方案布局清晰，将在下文中对将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到该目标节点的具体方式进行阐述，这里不再赘述。另外，需要说明的是，若参考节点的数量为多个，则可以为每一参考节点确定相匹配的目标节点，针对每一参考节点，将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到与该参考节点相匹配的目标节点的方式均是相同的。

本公开提供的方案中，将参考节点所对应的目标运动轨迹映射到与该参考节点相匹配的目标节点，使得目标节点可以基于该目标运动轨迹产生运动，带动静态三维模型的整个骨骼结构产生相应的运动形态，从而驱动静态三维模型产生相应运动，得到该目标对象的具有动态效果的三维模型。可见，通过本方案，可以将指定模型的动态效果迁移到各个不同姿态、具有相同骨骼结构的静态三维模型上，从而自动为静态三维模型生成动态效果。并且，相较于现有技术中手动为各个不同姿态的静态三维模型制作动态效果而言，大大降低了人工工作量。

可选地，在本公开的另一实施例中，上述步骤S103中确定该静态三维模型的骨骼结构中的、与该参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点，可以包括：

从该静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与该参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

其中，该预定匹配条件为用于表征在所属骨骼结构中的空间位置与目标空间位置相同的条件；其中，该目标空间位置为该参考节点在该指定模型的骨骼结构中的空间位置。

本实施例中，骨骼结构中的各个叶子节点可以按照空间位置进行划分，例如对于恐龙模型的骨骼结构中四肢上的四个叶子节点，可以根据该四个叶子节点的空间位置，将该四个叶子节点确定为左前足、左后足、右前足、右后足对应的节点。可以理解的是，由于目标节点在所属骨骼结构中的空间位置，与参考节点在该指定模型的骨骼结构中的空间位置相同，表征该目标节点与该参考节点为对应相同身体部位的节点，从而，通过确定与该参考节点相匹配的目标节点，后续将该参考节点对应的目标运动轨迹映射到静态三维模型中、表征与该参考节点所对应的身体部位相同的节点上，可以使得该静态三维模型生成与该指定模型相一致的动态效果。例如，若指定模型为具有抬左前足的动态效果的恐龙模型，静态三维模型为任一姿态的恐龙模型，则通过将参考节点对应的目标运动轨迹映射到相匹配的目标节点上，可以为该静态三维模型生成抬左前足的动态效果，即使得该静态三维模型生成与该指定模型相一致的动态效果。

可选地，在一种实现方式中，任一模型的骨骼结构的叶子节点集中的叶子节点具有标识信息，任一叶子节点的标识信息为基于该叶子节点在所属骨骼结构中的空间位置所给定的标识信息；

相应的，在本实现方式中，从该静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与该参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点，可以包括：

从该静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取所具有标识信息与该参考节点的标识信息相同的叶子节点，得到与该参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点。

本实现方式中，该叶子节点的标识信息可以是预先根据该叶子节点在所属骨骼结构中的空间位置，所给定的标识信息。示例性的，该叶子节点的标识信息可以是该叶子节点的名称、编号，等等。可以理解的是，由于叶子节点的标识信息为基于该叶子节点在所属骨骼结构中的空间位置所给定的标识信息，因此，通过选取所具有标识信息与该参考节点的标识信息相同的目标节点，可以快速确定出与该参考节点在所属骨骼结构中的空间位置相同的目标节点。

可见，通过本方案，通过从该静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，确定与该参考节点在该指定模型的骨骼结构中的空间位置相同的叶子节点，作为目标节点，后续通过将该参考节点对应的目标运动轨迹映射到该静态三维模型中的目标节点，可以使得该静态三维模型生成与该指定模型相一致的动态效果。

可选地，在本公开的另一实施例中，如图2所示，上述步骤S104中将该参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到该目标节点，可以包括步骤S201-S203：

S201，基于该参考节点所对应的目标运动轨迹，获取第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离；其中，该第一类动画帧为用于实现该指定模型的动态效果的动画帧，该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：该参考节点相对于所对应分支节点的位置，在该第一类动画帧与第一参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

本实施例中，该第一类动画帧为对具有动态效果的指定模型进行动画帧解析得到的各个动画帧，由于目标运动轨迹由各个第一类动画帧中的该参考节点相对于所对应的分支节点的位置，与该第一类动画帧的前一帧中的该参考节点相对于所对应的分支节点的位置之间偏移方向和偏移距离所组成，因此，可以对该目标运动轨迹进行逐帧拆分，得到该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离。

S202，根据该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离；该第二类动画帧为在该静态三维模型实现动态效果时，与该第一类动画帧时间维度上相匹配的动画帧；该第二类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：该目标节点相对于所对应分支节点的位置，在该第二类动画帧与第二参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

本实施例中，该第二类动画帧为与该第一类动画帧时间维度上相匹配的动画帧，即该第一类动画帧和第二类动画帧为时序上相同的动画帧，例如都是时序上的第一帧、第二帧，等等。该第二参考帧可以是第二类动画帧中时序上的第一帧，也可以是该第二类动画帧时序上的前一帧，这都是合理的。

可以理解的是，通过根据该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定与该第一类动画帧时间维度上相匹配的第二类动画帧中，目标节点相对于所对应分支节点的位置相对于该第二参考帧中，目标节点相对于所对应分支节点的位置之间的目标偏移方向和目标偏移距离，后续可以将该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，映射到相匹配的第二类动画帧中，使得映射后的第二类动画帧中具有与该时间维度上相匹配的第一类动画帧相同的动画效果。

可选地，在一种实现方式中，根据该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离，可以包括步骤B1-B3：

B1，对该第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到该第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；

可以理解的是，由于静态三维模型与指定模型可能为不同大小的三维模型，即该静态三维模型与该指定模型中，相匹配的叶子节点与该叶子节点所对应的分支节点的距离不同，此时将指定模型中参考节点的运动轨迹映射到静态三维模型中相匹配的目标节点上时，会导致该目标节点无法按照该参考节点对应的目标运动轨迹所运动。因此，在本实现方式中，为了将指定模型中的动态效果迁移到与该指定模型具有不同大小的静态三维模型上，可以进一步对该第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到该第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离。

示例性的，在一种实现方式中，对该第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到该第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离，可以包括：

计算该第一类动画帧对应的偏移距离与第二指定距离的比值，得到该第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；其中，该第二指定距离为该指定模型的骨骼结构中该参考节点相对于所对应分支节点之间的距离。

可以理解的是，由于第一类动画帧对应的偏移距离，为在该第一类动画帧中该参考节点相对于所对应分支节点的位置相对于前一帧中的位置的偏移距离，该第二指定距离为该参考节点相对于所对应分支节点之间的距离，因此，可以通过计算该第一类动画帧对应的偏移距离与第二指定距离的比值，得到该参考节点与所对应分支节点之间的偏移距离和距离之间的对应关系，从而后续可以根据该对应关系，对该偏移距离按照模型大小的比例关系进行调整。

B2，计算该归一化后的偏移距离与第一指定距离的乘积，作为该第二类动画帧对应的目标偏移距离；其中，该第一指定距离为该目标节点与所对应的分支节点之间的距离；

可以理解的是，通过将该归一化后的偏移距离与第一指定距离的乘积，作为该第二类动画帧对应的目标偏移距离，从而使得目标偏移距离可以根据该第一指定距离的大小适应性调整，即根据静态三维模型中目标节点与所对应的分支节点之间的距离适应性调整该目标偏移距离，从而后续该目标节点按照该目标偏移距离进行移动时，可以产生与该指定模型的动态效果等比例放大或缩小的动态效果。

B3，将该第一类动画帧对应的偏移方向，作为该第二类动画帧对应的目标偏移方向。

可以理解的是，由于对于不同大小的静态三维模型，第一类动画帧中目标节点对应的偏移方向，始终与第二类动画帧中参考节点对应的偏移方向相同，因此，可以直接将该第一类动画帧对应的偏移方向，作为该目标节点在该第二类动画帧中相对于所对应分支节点的目标偏移方向。

示例性的，若模型A为具有动态效果的人体模型，模型B为关于人体的静态三维模型，模型A中的A节点与模型B中的B节点为相匹配的叶子节点，A节点与所对应的分支节点的距离为30cm，B节点与所对应的分支节点的距离为60cm，在第一类动画帧内该A节点相对于所对应分支节点的偏移方向和偏移距离为顺时针30度方向移动10cm，则在第二类动画帧内该B节点相对于所对应分支节点的偏移方向和偏移距离为顺时针30度方向移动20cm。

S203，按照所确定出的目标偏移方向和目标偏移距离，对该目标节点进行移动。

可以理解的是，由于第二类动画帧为在该静态三维模型实现动态效果时，与该第一类动画帧时间维度上相匹配的动画帧，在通过步骤S202确定出该第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离之后，将该目标节点按照该目标偏移方向和目标偏移距离进行移动，即可生成该第二类动画帧，从而得到目标对象的具有动态效果的三维模型。

可见，通过本方案，通过根据该第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定该第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离，并按照该目标偏移方向和目标偏移距离对该目标节点进行移动，可以生成与该第一类动画帧所表征的动作相同的各个第二类动画帧，从而得到目标对象的具有动态效果的三维模型。

为了更好的理解本方案，下面结合一个具体的示例对本公开实施例所提供的动态模型生成方法进行阐述。

当前元宇宙里的人体模型和动物模型主要由动画师利用Maya、3dMax等专业软件手动制作，主要包括网格建模、骨骼预测、蒙皮和动画插帧等一系列步骤。其中，对于三维人体模型当前有一些动作生成的自动化方案，该动作生成的自动化方案在一个标准姿态(A-pose或者T-pose)的三维人体模型的基础上进行骨骼预测、蒙皮和动作自动生成，得到具有动态效果的三维模型。但是，该动作生成的自动化方案对于非标准姿态的人体模型和四足动物模型无法处理。

为了解决上述问题，本示例提出了一套完整的解决方案，可以全自动地生成带有动态效果的三维人体或动物模型，如图3所示，主要包括以下步骤：

(1)网格建模；

利用三维重建技术，对目标对象(人体、动物等)进行网格建模，得到目标对象的三维网格模型。对目标对象进行网格建模的方式，可以是基于结构光、lidar激光、RGB图像、参数模型等三维重建技术，对目标对象进行网格建模。

其中，图4A展示了采用基于RGB图像的三维重建技术对恐龙进行网格建模的结果。基于恐龙的多个视角的彩色影像，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉，得到恐龙的三维网格模型。

(2)骨骼预测；

利用骨骼预测算法对目标对象的三维网格模型进行处理，得到对应的骨骼结构，骨骼结构中包含一个根节点和若干个尾节点(对应于上文中的叶子节点)。其中，该骨骼预测算法可以是基于深度学习的RigNet算法，或者基于网格处理的Skeletor算法，等等。

图4B展示了对图4A中恐龙的三维网格模型进行骨骼预测的结果。图4B中的各个圆点即为骨骼节点，该骨骼结构中的各个终端节点即为尾节点。

(3)自动蒙皮；

利用骨骼和网格间的空间位置关系，用一定的蒙皮权重将骨骼和网格顶点相联系，将该目标对象的三维网格模型绑定到该骨骼结构上，得到目标模型(对应于上文中关于目标对象的静态三维模型)。蒙皮后当骨骼进行移动时，与其有联系的网格顶点也会根据蒙皮权重的大小产生一定的位移。其中，蒙皮权重的确定方式，可以是基于几何特征的方法，如匹诺曹Pinicchio和体素测地距离，使用特定的数学方程来计算蒙皮权重，或者，基于深度学习的RigNet算法、NeuroSkinning算法，等等。

其中，图5A中的黑色三角形模块为被选中的某一块骨骼，图5B是该被选中的骨骼对应的蒙皮权重的可视化结果。

(4)骨骼控制节点命名；

根据目标对象的类别为该目标模型的骨骼结构中的每一个尾节点分配对应的名称。例如，如果目标对象是人体模型，那么为预测出来的5个尾节点按照空间位置关系分别命名为头、左手、右手、左脚、右脚；如果目标对象是四足动物模型，那么为预测出来的6个尾节点按照空间位置关系分别命名为头、尾、左前足、右前足、左后足、右后足。

(5)反向动力学设置；

为每个尾节点节点进行自动IK(Inverse Kinematics，反向运动)设置。首先，从任意尾节点开始，按照骨骼的父子结构不断寻找其父辈节点，直至其下一个父辈节点为分支节点(即此节点有不少于两个子节点)为止；接着，将此尾节点的链条距离设置为尾节点到分支节点之间的节点数量；然后遍历所有尾部节点，重复上述两步，为所有尾节点都进行自动IK及链条距离的设置。

(6)源模型动作生成；

如图3中虚线框部分所示，对姿态较为标准的源对象按照上述步骤(1)-(5)进行处理，该源对象为与目标对象具有相同骨骼结构的人体或者四足动物，得到源对象对应的源模型。为源模型制作动画效果(对应于上文中的动态效果)，并记录源模型中所有尾节点(对应于上文中的参考节点)相对于其所对应的分支节点的运动轨迹(对应于上文中的目标运动轨迹)，得到具有动态效果的源模型(对应于上文中的指定模型)。

(7)动作重定向；

将目标模型与源模型中的各个尾节点进行匹配，即在目标模型中确定与源模型中的尾节点相匹配的目标尾节点(对应于上文中的目标节点)。图6展示了目标模型与源模型中的各个尾节点的匹配关系的示意图。

分别计算源模型和目标模型中，所有尾节点与其对应的分支节点之间的相对位置和距离，得到源模型和目标模型中所有尾节点之间的相对位置关系；将源模型中的各个尾节点的运动轨迹，按照该相对位置关系映射到目标模型中相匹配的尾节点上。

(8)文件保存；

将经过动作重定向后的目标模型以fbx(一种3D文件格式)等文件格式保存下来即可进行后续应用。

可见，通过本方案，可以自动为静态的人体或动物模型生成动态效果，适用于非标准姿态的人体模型和动物模型，生成的具有动态效果的三维模型可以直接导入于元宇宙项目中，对元宇宙中的内容生产和生态构建具有重要价值；解决了人工利用建模软件制作具有动态效果的三维模型，需要经过专业培训和练习，从而导致建模门槛很高的问题。

基于上述动态模型生成方法的实施例，本公开实施例还提供了一种动态模型生成装置，如图7所示，所述装置包括：

获取模块710，用于获取关于目标对象的静态三维模型；

第一确定模块720，用于确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

第二确定模块730，用于确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

映射模块740，用于将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

可选地，所述第二确定模块，具体用于：

从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

其中，所述预定匹配条件为用于表征在所属骨骼结构中的空间位置与目标空间位置相同的条件；其中，所述目标空间位置为所述参考节点在所述指定模型的骨骼结构中的空间位置。

可选地，任一模型的骨骼结构的叶子节点集中的叶子节点具有标识信息，任一叶子节点的标识信息为基于该叶子节点在所属骨骼结构中的空间位置所给定的标识信息；

所述从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点，包括：

从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取所具有标识信息与所述参考节点的标识信息相同的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点。

可选地，所述映射模块，包括：

获取子模块，用于基于所述参考节点所对应的目标运动轨迹，获取第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离；其中，所述第一类动画帧为用于实现所述指定模型的动态效果的动画帧，所述第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：所述参考节点相对于所对应分支节点的位置，在所述第一类动画帧与第一参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

确定子模块，用于根据所述第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离；所述第二类动画帧为在所述静态三维模型实现动态效果时，与所述第一类动画帧时间维度上相匹配的动画帧；所述第二类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：所述目标节点相对于所对应分支节点的位置，在所述第二类动画帧与第二参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

移动子模块，用于按照所确定出的目标偏移方向和目标偏移距离，对所述目标节点进行移动。

可选地，所述确定子模块，包括：

归一化单元，用于对所述第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到所述第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；

计算单元，用于所述归一化后的偏移距离与第一指定距离的乘积，作为所述第二类动画帧对应的目标偏移距离；其中，所述第一指定距离为所述目标节点与所对应的分支节点之间的距离；

偏移方向确定单元，用于将所述第一类动画帧对应的偏移方向，作为所述第二类动画帧对应的目标偏移方向。

可选地，所述归一化单元，具体用于：

计算所述第一类动画帧对应的偏移距离与第二指定距离的比值，得到所述第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；

其中，所述第二指定距离为所述指定模型的骨骼结构中所述参考节点相对于所对应分支节点之间的距离。

可选地，所述参考节点所对应的目标运动轨迹的生成方式包括：

对所述指定模型进行动画帧解析，得到实现所述指定模型的动态效果的第一类动画帧；

检测所得到的第一类动画帧对应的偏移距离和偏移方向；

利用所检测到的偏移距离和偏移方向，生成所述参考节点所对应的目标运动轨迹。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

本公开所提供的一种电子设备，可以包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一动态模型生成方法。

本公开所提供的一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一动态模型生成方法的步骤。

本公开所提供的一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一动态模型生成方法的步骤。

图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如动态模型生成方法。例如，在一些实施例中，动态模型生成方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的动态模型生成方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行动态模型生成方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (11)

1.一种动态模型生成方法，包括：

获取关于目标对象的静态三维模型；

确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点，包括：

从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

其中，所述预定匹配条件为用于表征在所属骨骼结构中的空间位置与目标空间位置相同的条件；其中，所述目标空间位置为所述参考节点在所述指定模型的骨骼结构中的空间位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，任一模型的骨骼结构的叶子节点集中的叶子节点具有标识信息，任一叶子节点的标识信息为基于该叶子节点在所属骨骼结构中的空间位置所给定的标识信息；

所述从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取符合预定匹配条件的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点，包括：

从所述静态三维模型的骨骼结构的叶子节点集中，选取所具有标识信息与所述参考节点的标识信息相同的叶子节点，得到与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，包括：

基于所述参考节点所对应的目标运动轨迹，获取第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离；其中，所述第一类动画帧为用于实现所述指定模型的动态效果的动画帧，所述第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：所述参考节点相对于所对应分支节点的位置，在所述第一类动画帧与第一参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

根据所述第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离；所述第二类动画帧为在所述静态三维模型实现动态效果时，与所述第一类动画帧时间维度上相匹配的动画帧；所述第二类动画帧对应的偏移方向和偏移距离为：所述目标节点相对于所对应分支节点的位置，在所述第二类动画帧与第二参考帧之间的偏移方向和偏移距离；

按照所确定出的目标偏移方向和目标偏移距离，对所述目标节点进行移动。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一类动画帧对应的偏移方向和偏移距离，确定第二类动画帧对应的目标偏移方向和目标偏移距离，包括：

对所述第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到所述第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；

计算所述归一化后的偏移距离与第一指定距离的乘积，作为所述第二类动画帧对应的目标偏移距离；其中，所述第一指定距离为所述目标节点与所对应的分支节点之间的距离；

将所述第一类动画帧对应的偏移方向，作为所述第二类动画帧对应的目标偏移方向。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述第一类动画帧对应的偏移距离进行归一化处理，得到所述第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离，包括：

计算所述第一类动画帧对应的偏移距离与第二指定距离的比值，得到所述第一类动画帧对应的归一化后的偏移距离；

其中，所述第二指定距离为所述指定模型的骨骼结构中所述参考节点相对于所对应分支节点之间的距离。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述参考节点所对应的目标运动轨迹的生成方式包括：

对所述指定模型进行动画帧解析，得到实现所述指定模型的动态效果的第一类动画帧；

检测所得到的第一类动画帧对应的偏移距离和偏移方向；

利用所检测到的偏移距离和偏移方向，生成所述参考节点所对应的目标运动轨迹。

8.一种动态模型生成装置，包括：

获取模块，用于获取关于目标对象的静态三维模型；

第一确定模块，用于确定参考节点所对应的目标运动轨迹；其中，所述参考节点为指定模型的骨骼结构中的叶子节点，所述指定模型为预先构建的与所述静态三维模型骨骼结构相同的、且具有动态效果的三维模型；所述目标运动轨迹为在实现动态效果时，所述参考节点相对于所对应的分支节点的运动轨迹；

第二确定模块，用于确定所述静态三维模型的骨骼结构中的、与所述参考节点相匹配的叶子节点，作为目标节点；

映射模块，用于将所述参考节点所对应的目标运动轨迹，映射到所述目标节点，得到所述目标对象的具有动态效果的三维模型。

9.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

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