虚拟角色的蒙皮方法及装置、电子设备.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910281847.4 (22)申请日 2019.04.09 (71)申请人 网易 （杭州） 网络有限公司 地址 310000 浙江省杭州市滨江区长河街 道网商路599号4幢7层 (72)发明人 刘丽娟唐迪袁燚范长杰 (74)专利代理机构 北京博浩百睿知识产权代理 有限责任公司 11134 代理人 赵昀彬 (51)Int.Cl. G06T 13/40(2011.01) G06T 7/33(2017.01) (54)发明名称 虚拟角色的蒙皮方法及装置、 电子设备 (57)摘要。

2、 本发明公开了一种虚拟角色的蒙皮方法及 装置、 电子设备。 其中， 该方法包括： 加载虚拟角 色的三维模型以及与虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 三维模型对应有虚拟角色的多个顶点的网 格数据， 骨骼数据对应有多个关节点的数据； 确 定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数 据中每个顶点至各个关节点的距离特征； 拟合顶 点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的 绑定特征， 其中， 绑定特征用于确定每个关节点 与顶点的绑定权值； 利用绑定权值对虚拟角色执 行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色的骨骼 上。 权利要求书3页 说明书14页 附图3页 CN 109993819 A 2019.07.0。

3、9 CN 109993819 A 1.一种虚拟角色的蒙皮方法， 其特征在于， 包括： 加载虚拟角色的三维模型以及与所述虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 所述三维模型 对应有所述虚拟角色的多个顶点的网格数据， 所述骨骼数据对应有多个关节点的数据； 确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每个所述顶点至 各个关节点的距离特征； 拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得到所述虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其中， 所述绑定特征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值； 利用所述绑定权值对所述虚拟角色执行蒙皮操作， 将所述三维模型绑定到所述虚拟角 色的骨骼上。 2.根据权利要求1所述的方法， 。

4、其特征在于， 确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点 特征包括： 提取所述网格数据中每个顶点的顶点坐标以及各个顶点之间的连通关系； 基于所述顶点坐标和各个顶点之间的连通关系， 计算每个所述顶点的几何特征， 其中， 所述几何特征包括下述至少之一： 法向量、 曲率、 拉普拉斯参数； 基于每个所述顶点的几何特征， 提取各个所述顶点的特征算子； 根据所述几何特征和所述特征算子， 确定每个所述顶点的顶点特征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在确定每个所述顶点的顶点特征之后， 所 述方法还包括： 获取所述骨骼数据中每个所述顶点至各个所述关节点的第一距离值； 将所述第一距离值作为所述距离特征。。

5、 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在确定所述网格数据中每个所述顶点的顶 点特征以及所述骨骼数据中每个所述顶点至各个关节点的距离特征的步骤之后， 所述方法 还包括： 拼接各个顶点的所述特征算子， 以得到与每个所述顶点对应的顶点特征向量； 合并所述距离特征和所述顶点特征向量， 以得到第一输入参数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得 到所述虚拟角色各个顶点的绑定特征的步骤， 包括： 将所述第一输入参数输入至预设的投影矩阵学习网络， 以预估得到与每个顶点对应的 投影矩阵参数； 利用所述投影矩阵参数对所述顶点特征进行投影变换； 拼接经过投。

6、影变换后的顶点特征和所述距离特征， 得到第二输入参数； 将所述第二输入参数输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的绑定特征。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述绑定特征学习网络至少包括： 多个全 连接层和中间层， 将所述第二输入参数输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的 绑定特征的步骤， 包括： 通过与每个所述顶点关联的多个全连接层对所述顶点特征进行特征变换， 以得到所述 顶点的局部特征； 通过所述绑定特征学习网络的中间层对所述顶点特征进行池化操作， 以得到所述顶点 的全局特征； 权利要求书 1/3 页 2 CN 109993819 A 2 拼接所述局部特征和所述。

7、全局特征， 以得到所述顶点的绑定特征。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 在得到所述顶点的绑定特征的步骤之后， 所述方法还包括： 确定所述骨骼数据中每个关节点的节点维度； 通过预设的归一化指数函数将所述顶点特征向量在所述节点维度上进行归一化处理， 以确定每个关节点对各个所述顶点的权值影响概率。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在利用所述绑定权值对所述虚拟角色执行 蒙皮操作的步骤之前， 所述方法还包括： 获取投影矩阵网络的正则化损失函数和每个关节点对各个所述顶点的权值影响概率； 计算所述权值影响概率与真实权值概率的第二距离值； 根据所述第二距离值， 确定权值距离损失函数。

8、； 组合所述正则化损失函数和所述权值距离损失函数， 计算总损失函数。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 利用所述绑定权值对所述虚拟角色执行蒙 皮操作的步骤， 包括： 根据所述总损失函数， 迭代调整所述投影矩阵网络的投影矩阵参数； 在迭代调整的次数达到预设调整次数时， 确定迭代得到的目标权值影响概率和与所述 目标权值影响概率对应的目标关节点； 确定与所述目标关节点对应的蒙皮绑定权值； 利用所述蒙皮绑定权值， 确定每个顶点对应的待绑定关节点； 根据每个顶点对应的待绑定关节点， 将所述三维模型绑定到所述虚拟角色的骨骼上， 以完成对所述虚拟角色的蒙皮操作。 10.根据权利要求1至9中任意一。

9、项所述的方法， 其特征在于， 所述蒙皮操作为刚性蒙皮 的蒙皮操作。 11.一种虚拟角色的蒙皮装置， 其特征在于， 包括： 加载单元， 用于加载虚拟角色的三维模型以及与所述虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 所述三维模型对应有所述虚拟角色的多个顶点的网格数据， 所述骨骼数据对应有多个关节 点的数据； 确定单元， 用于确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每 个所述顶点至各个关节点的距离特征； 拟合单元， 用于拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得到所述虚拟角色各个顶点的 绑定特征， 其中， 所述绑定特征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值； 蒙皮单元， 用于利用所述绑定权值对所述。

10、虚拟角色执行蒙皮操作， 将所述三维模型绑 定到所述虚拟角色的骨骼上。 12.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器； 以及 存储器， 用于存储所述处理器的可执行指令； 其中， 所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至10中任意一项 所述的虚拟角色的蒙皮方法。 13.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储的程序， 其中， 在所述程序运行 权利要求书 2/3 页 3 CN 109993819 A 3 时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至10中任意一项所述的虚拟角色的蒙皮方 法。 权利要求书 3/3 页 4 CN 109993819 A 4 虚拟角色的蒙皮方法。

11、及装置、 电子设备 技术领域 0001 本发明涉及游戏相关技术领域， 具体而言， 涉及一种虚拟角色的蒙皮方法及装置、 电子设备。 背景技术 0002 在相关技术， 对于游戏开发而言， 创作游戏角色是一个重要过程， 在游戏角色创作 中， 3D模型动画扮演了十分重要的角色， 其基本原理是让模型中各个顶点的位置随着时间 推进产生变化， 在3D模型动画中， 涉及到一个分支路径就是骨骼蒙皮动画。 正如其名， 骨骼 蒙皮动画包含骨骼和蒙皮两个部分。 通常动画美术师在创作一个动画角色的过程中， 首先 是建模， 即创建一个角色模型， 然后为该模型加入骨骼并制作骨骼动画， 最后将角色模型绑 定到骨骼上， 如此，。

12、 当骨骼层次变化之后， 可以根据绑定信息计算出新的模型网格顶点坐 标， 以此达到驱动网格变形的目的。 0003 在蒙皮过程中比较耗费时间的步骤在于绑定过程， 也就是对于模型中的网格顶 点， 确定每个顶点受到哪些关节点/骨骼影响， 并指定骨骼的影响权值。 传统的蒙皮算法， 基 于角色模型的网格顶点和骨骼中关节点之间的距离计算得到， 这类算法在遇到复杂的角色 模型时通常无法取得好的结果， 因此需要大量的美术手工辅助。 0004 例如， 对于刚性蒙皮算法， 主要基于表示模型的网格数据和表示骨骼的关节点之 间的距离来计算， 如基于热扩散的绑定算法、 基于测地线距离的绑定算法等。 第一种， 基于 热扩散。

13、的算法， 其基本假设是骨骼关节会向其附近的网格传递热量， 通过求解在其附近的 网格表面上的热扩散方程就能计算出当前骨骼对这一片网格上不同顶点的影响权值。 第二 种， 基于测地线距离的算法首先将网格表面转化为体素表示， 然后对于每个关节， 选顶与其 在空间上有交叉的体素顶点集合， 然后在计算当前关节通过其集内顶点传递到网格表面上 其它顶点的测地线距离， 进而基于此距离换算出对不同顶点的影响权值。 0005 但是上述两种蒙皮方式， 在为每个顶点选择唯一影响骨骼时， 都转化为了一个寻 找顶点到骨骼集合中距离最短的骨骼这一问题， 传统的刚性蒙皮算法需要一个非常强的先 验假设， 也就是关节点一定会影响与。

14、其空间距离最近的网格顶点。 然而， 很多角色模型都不 能满足该约束， 尤其是当模型的骨骼结构变得十分复杂时， 该类约束基本无法满足。 例如， 如果角色模型包含复杂的服饰、 头饰时， 为了获得更好的动画效果， 美术工作人员通常会设 置复杂的骨骼空间， 如加入服饰或者头饰相关的关节， 用于对应动画。 这类添加辅助关节之 后的骨骼结构， 通常都不能满足传统刚性蒙皮算法的先验假设， 故而， 传统的刚性蒙皮算法 也不能在此类问题上取得好的结果。 0006 针对上述的问题， 目前尚未提出有效的解决方案。 发明内容 0007 本发明实施例提供了一种虚拟角色的蒙皮方法及装置、 电子设备， 以至少解决相 关技术。

15、中， 在对虚拟对象进行蒙皮操作时， 无法应对复杂的角色模型， 导致需要大量的美术 说明书 1/14 页 5 CN 109993819 A 5 手工辅助， 增加美术手工人员的工作量的技术问题。 0008 根据本发明实施例的一个方面， 提供了一种虚拟角色的蒙皮方法， 包括： 加载虚拟 角色的三维模型以及与所述虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 所述三维模型对应有所述虚 拟角色的多个顶点的网格数据， 所述骨骼数据对应有多个关节点的数据； 确定所述网格数 据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每个所述顶点至各个关节点的距离特 征； 拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得到所述虚拟角色各个顶点的绑定。

16、特征， 其中， 所述绑定特征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值； 利用所述绑定权值对所述虚拟角色 执行蒙皮操作， 将所述三维模型绑定到所述虚拟角色的骨骼上。 0009 可选地， 确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点特征包括： 提取所述网格数据 中每个顶点的顶点坐标以及各个顶点之间的连通关系； 基于所述顶点坐标和各个顶点之间 的连通关系， 计算每个所述顶点的几何特征， 其中， 所述几何特征包括下述至少之一： 法向 量、 曲率、 拉普拉斯参数； 基于每个所述顶点的几何特征， 提取各个所述顶点的特征算子； 根 据所述几何特征和所述特征算子， 确定每个所述顶点的顶点特征。 0010 可选地， 在确定每。

17、个所述顶点的顶点特征之后， 所述方法还包括： 获取所述骨骼数 据中每个所述顶点至各个所述关节点的第一距离值； 将所述第一距离值作为所述距离特 征。 0011 可选地， 在确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每 个所述顶点至各个关节点的距离特征的步骤之后， 所述方法还包括： 拼接各个顶点的所述 特征算子， 以得到与每个所述顶点对应的顶点特征向量； 合并所述距离特征和所述顶点特 征向量， 以得到第一输入参数。 0012 可选地， 拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得到所述虚拟角色各个顶点的绑 定特征的步骤， 包括： 将所述第一输入参数输入至预设的投影矩阵学习网络， 以预估得。

18、到与 每个顶点对应的投影矩阵参数； 利用所述投影矩阵参数对所述顶点特征进行投影变换； 拼 接经过投影变换后的顶点特征和所述距离特征， 得到第二输入参数； 将所述第二输入参数 输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的绑定特征。 0013 可选地， 所述绑定特征学习网络至少包括： 多个全连接层和中间层， 将所述第二输 入参数输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的绑定特征的步骤， 包括： 通过与每 个所述顶点关联的多个全连接层对所述顶点特征进行特征变换， 以得到所述顶点的局部特 征； 通过所述绑定特征学习网络的中间层对所述顶点特征进行池化操作， 以得到所述顶点 的全局特征； 拼接所述局。

19、部特征和所述全局特征， 以得到所述顶点的绑定特征。 0014 可选地， 在得到所述顶点的绑定特征的步骤之后， 所述方法还包括： 确定所述骨骼 数据中每个关节点的节点维度； 通过预设的归一化指数函数将所述顶点特征向量在所述节 点维度上进行归一化处理， 以确定每个关节点对各个所述顶点的权值影响概率。 0015 可选地， 在利用所述绑定权值对所述虚拟角色执行蒙皮操作的步骤之前， 所述方 法还包括： 获取投影矩阵网络的正则化损失函数和每个关节点对各个所述顶点的权值影响 概率； 计算所述权值影响概率与真实权值概率的第二距离值； 根据所述第二距离值， 确定权 值距离损失函数； 组合所述正则化损失函数和所述。

20、权值距离损失函数， 计算总损失函数。 0016 可选地， 利用所述绑定权值对所述虚拟角色执行蒙皮操作的步骤， 包括： 根据所述 总损失函数， 迭代调整所述投影矩阵网络的投影矩阵参数； 在迭代调整的次数达到预设调 说明书 2/14 页 6 CN 109993819 A 6 整次数时， 确定迭代得到的目标权值影响概率和与所述目标权值影响概率对应的目标关节 点； 确定与所述目标关节点对应的蒙皮绑定权值； 利用所述蒙皮绑定权值， 确定每个顶点对 应的待绑定关节点； 根据每个顶点对应的待绑定关节点， 将所述三维模型绑定到所述虚拟 角色的骨骼上， 以完成对所述虚拟角色的蒙皮操作。 0017 可选地， 所述。

21、蒙皮操作为刚性蒙皮的蒙皮操作。 0018 根据本发明实施例的另一方面， 还提供了一种虚拟角色的蒙皮装置， 包括： 加载单 元， 用于加载虚拟角色的三维模型以及与所述虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 所述三维模 型对应有所述虚拟角色的多个顶点的网格数据， 所述骨骼数据对应有多个关节点的数据； 确定单元， 用于确定所述网格数据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每个所 述顶点至各个关节点的距离特征； 拟合单元， 用于拟合所述顶点特征和所述距离特征， 以得 到所述虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其中， 所述绑定特征用于确定每个关节点与顶点的 绑定权值； 蒙皮单元， 用于利用所述绑定权值对所述虚拟。

22、角色执行蒙皮操作， 将所述三维模 型绑定到所述虚拟角色的骨骼上。 0019 可选地， 所述确定单元包括： 第一提取模块， 用于提取所述网格数据中每个顶点的 顶点坐标以及各个顶点之间的连通关系； 第一计算模块， 用于基于所述顶点坐标和各个顶 点之间的连通关系， 计算每个所述顶点的几何特征， 其中， 所述几何特征包括下述至少之 一： 法向量、 曲率、 拉普拉斯参数； 第二提取模块， 用于基于每个所述顶点的几何特征， 提取 各个所述顶点的特征算子； 第一确定模块， 用于根据所述几何特征和所述特征算子， 确定每 个所述顶点的顶点特征。 0020 可选地， 所述虚拟角色的蒙皮装置还包括： 第一获取单元，。

23、 用于在确定每个所述顶 点的顶点特征之后， 获取所述骨骼数据中每个所述顶点至各个所述关节点的第一距离值； 第二确定模块， 用于将所述第一距离值作为所述距离特征。 0021 可选地， 所述虚拟角色的蒙皮装置还包括： 第一拼接单元， 用于在确定所述网格数 据中每个所述顶点的顶点特征以及所述骨骼数据中每个所述顶点至各个关节点的距离特 征的步骤之后， 拼接各个顶点的所述特征算子， 以得到与每个所述顶点对应的顶点特征向 量； 第一合并单元， 用于合并所述距离特征和所述顶点特征向量， 以得到第一输入参数。 0022 可选地， 所述拟合单元包括： 第一输入模块， 用于将所述第一输入参数输入至预设 的投影矩阵。

24、学习网络， 以预估得到与每个顶点对应的投影矩阵参数； 变换模块， 用于利用所 述投影矩阵参数对所述顶点特征进行投影变换； 第一拼接模块， 用于拼接经过投影变换后 的顶点特征和所述距离特征， 得到第二输入参数； 第二输入模块， 用于将所述第二输入参数 输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的绑定特征。 0023 可选地， 所述绑定特征学习网络至少包括： 多个全连接层和中间层， 所述第二输入 模块包括： 第一变换子模块， 用于通过与每个所述顶点关联的多个全连接层对所述顶点特 征进行特征变换， 以得到所述顶点的局部特征； 池化子模块， 用于通过所述绑定特征学习网 络的中间层对所述顶点特征进行池。

25、化操作， 以得到所述顶点的全局特征； 拼接子模块， 用于 拼接所述局部特征和所述全局特征， 以得到所述顶点的绑定特征。 0024 可选地， 所述虚拟角色的蒙皮装置还包括： 第三确定模块， 用于在得到所述顶点的 绑定特征的步骤之后， 确定所述骨骼数据中每个关节点的节点维度； 归一化模块， 用于通过 预设的归一化指数函数将所述顶点特征向量在所述节点维度上进行归一化处理， 以确定每 说明书 3/14 页 7 CN 109993819 A 7 个关节点对各个所述顶点的权值影响概率。 0025 可选地， 所述虚拟角色的蒙皮装置还包括： 第二获取单元， 用于在利用所述绑定权 值对所述虚拟角色执行蒙皮操作的。

26、步骤之前， 获取投影矩阵网络的正则化损失函数和每个 关节点对各个所述顶点的权值影响概率； 第二计算模块， 用于计算所述权值影响概率与真 实权值概率的第二距离值； 第四确定模块， 用于根据所述第二距离值， 确定权值距离损失函 数； 组合模块， 用于组合所述正则化损失函数和所述权值距离损失函数， 计算总损失函数。 0026 可选地， 所述蒙皮单元包括： 调整模块， 用于根据所述总损失函数， 迭代调整所述 投影矩阵网络的投影矩阵参数； 第五确定模块， 用于在迭代调整的次数达到预设调整次数 时， 确定迭代得到的目标权值影响概率和与所述目标权值影响概率对应的目标关节点； 第 六确定模块， 用于确定与所述。

27、目标关节点对应的蒙皮绑定权值； 第七确定模块， 用于利用所 述蒙皮绑定权值， 确定每个顶点对应的待绑定关节点； 绑定模块， 用于根据每个顶点对应的 待绑定关节点， 将所述三维模型绑定到所述虚拟角色的骨骼上， 以完成对所述虚拟角色的 蒙皮操作。 0027 可选地， 所述蒙皮操作为刚性蒙皮的蒙皮操作。 0028 根据本发明实施例的另一方面， 还提供了一种电子设备， 包括： 处理器； 以及存储 器， 用于存储所述处理器的可执行指令； 其中， 所述处理器配置为经由执行所述可执行指令 来执行上述任意一项所述的虚拟角色的蒙皮方法。 0029 根据本发明实施例的另一方面， 还提供了一种存储介质， 所述存储介。

28、质包括存储 的程序， 其中， 在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的虚 拟角色的蒙皮方法。 0030 在本发明实施例中， 采用加载虚拟角色的三维模型以及与虚拟角色对应的骨骼数 据， 其中， 三维模型对应有虚拟角色的多个顶点的网格数据， 骨骼数据对应有多个关节点的 数据， 然后确定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每个顶点至各个关节点的 距离特征， 拟合顶点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其中， 绑定特 征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值， 最后利用绑定权值对虚拟角色执行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色的骨骼上。 在该实施例中， 为每个。

29、顶点快速确定出绑定的关节 点， 实现三维模型与骨骼的快速绑定， 基于虚拟角色的三维模型和骨骼数据， 对待绑定的虚 拟角色的三维模型自动且快速给出蒙皮结果， 减少美术手工人员的辅助工作量， 进而解决 相关技术中， 在对虚拟对象进行蒙皮操作时， 无法应对复杂的角色模型， 导致需要大量的美 术手工辅助， 增加美术手工人员的工作量的技术问题。 附图说明 0031 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解， 构成本申请的一部分， 本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明， 并不构成对本发明的不当限定。 在附图中： 0032 图1是根据本发明实施例的一种可选的虚拟角色的蒙皮方法的流程图； 0033。

30、 图2是根据本发明实施例的一种可选的刚性蒙皮方式的示意图； 0034 图3是根据本发明实施例的另一种可选的虚拟角色的蒙皮方法的流程图； 0035 图4是根据本发明实施例的一种可选的虚拟角色的蒙皮装置的示意图。 说明书 4/14 页 8 CN 109993819 A 8 具体实施方式 0036 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案， 下面将结合本发明实施例中的 附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是 本发明一部分的实施例， 而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人 员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 。

31、都应当属于本发明保护的范 围。 0037 需要说明的是， 本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “第一” 、“第 二” 等是用于区别类似的对象， 而不必用于描述特定的顺序或先后次序。 应该理解这样使用 的数据在适当情况下可以互换， 以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或 描述的那些以外的顺序实施。 此外， 术语 “包括” 和 “具有” 以及他们的任何变形， 意图在于覆 盖不排他的包含， 例如， 包含了一系列步骤或单元的过程、 方法、 系统、 产品或设备不必限于 清楚地列出的那些步骤或单元， 而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、 方法、 产品 或设备固有的其它步骤或单元。

32、。 0038 为便于用户理解本发明， 下面对本发明各实施例中涉及的部分术语或名词做出解 释： 0039 蒙皮， 在本发明中指示将可变形对象绑定到骨架结构的过程， 使得骨骼驱动模型 产生合理的运动， 属于三维动画角色的一个创作过程。 在本发明实施例中， 可变形对象可以 设置为虚拟角色的三维模型， 而骨架结构可以设置为虚拟角色的骨骼价格， 为了让骨骼驱 动虚拟角色的三维模型产生合理的运动， 需要将虚拟角色的三维模型绑定到骨骼上。 可选 的， 蒙皮操作包括柔性蒙皮操作和刚性蒙皮操作， 在本发明实施例中， 主要以刚性蒙皮操作 进行示例性说明。 0040 刚性蒙皮， 在本发明中指示在绑定过程中， 模型上。

33、的每个顶点或者晶格点仅受一 个关节点影响。 0041 智能蒙皮， 在本发明中指示通过端到端的深度学习算法学习获得蒙皮绑定结果的 过程。 0042 点云分割， 在本发明中指示根据空间、 几何和纹理等特征对点云进行划分， 使得同 一划分内的点云拥有相似的特征的过程。 0043 深度学习， 在本发明中指示通过大规模神经元构成的机器学习算法。 0044 在下述各项实施例， 可以应用于各种三维模型开发中， 尤其是对于游戏虚拟角色 的创作， 可以实现虚拟角色的骨骼蒙皮操作。 本发明实施例中主要对蒙皮操作进行说明， 在 完成虚拟角色的三维模型和骨骼设计后， 就需要进行绑定动作了， 即需要指定三维模型中 的网。

34、格顶点受到哪些骨骼影响， 并指定骨骼的影响权值。 在本发明实施例中， 对于蒙皮绑定 过程， 可以分解为两个步骤， 首先确定三维模型上每个网格顶点受到哪个骨骼影响， 如设定 网格顶点和关节点的绑定权值为1， 从而在该绑定权值为1时进行绑定， 也就是完成刚性蒙 皮； 然后， 根据刚性蒙皮的结果进行权值平滑， 得到最终的绑定效果。 0045 相对于传统蒙皮方式中基于角色模型的网格顶点和骨骼中关节点之间的距离完 成蒙皮动作， 无法应对复杂的虚拟角色模型， 需要大量的美术手工辅助的缺陷， 本发明实施 例中可以考虑网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每个顶点至各个关节点的 距离特征， 从而得到虚拟角。

35、色各个顶点的绑定特征， 以确定每个关节点与顶点的绑定权值， 说明书 5/14 页 9 CN 109993819 A 9 进而对虚拟角色执行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色的骨骼上， 能够基于角色模型 和骨骼系统自动给出准确的蒙皮结果， 减少美术绑定师的辅助工作量， 提高游戏中开发虚 拟角色的速度， 提高游戏创作效率。 下面对本发明各实施例进行说明。 0046 根据本发明实施例， 提供了一种虚拟角色的蒙皮方法实施例， 需要说明的是， 在附 图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行， 并且， 虽 然在流程图中示出了逻辑顺序， 但是在某些情况下， 可以以不同于此处的顺。

36、序执行所示出 或描述的步骤。 0047 图1是根据本发明实施例的一种可选的虚拟角色的蒙皮方法的流程图， 如图1所 示， 该方法包括如下步骤： 0048 步骤S102， 加载虚拟角色的三维模型以及与虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 三维 模型对应有虚拟角色的多个顶点的网格数据， 骨骼数据对应有多个关节点的数据； 0049 步骤S104， 确定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每个顶点至各个 关节点的距离特征； 0050 步骤S106， 拟合顶点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其 中， 绑定特征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值； 0051 步骤S108， 利用绑定权。

37、值对虚拟角色执行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色 的骨骼上。 0052 通过上述步骤， 可以采用加载虚拟角色的三维模型以及与虚拟角色对应的骨骼数 据， 其中， 三维模型对应有虚拟角色的多个顶点的网格数据， 骨骼数据对应有多个关节点的 数据， 然后确定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每个顶点至各个关节点的 距离特征， 拟合顶点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其中， 绑定特 征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值， 最后利用绑定权值对虚拟角色执行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色的骨骼上。 在该实施例中， 为每个顶点快速确定出绑定的关节 点， 实现三维模型与骨骼。

38、的快速绑定， 即可以基于虚拟角色的三维模型和骨骼数据， 对待绑 定的虚拟角色的三维模型自动且快速给出蒙皮结果， 减少美术手工人员的辅助工作量， 进 而解决相关技术中， 在对虚拟对象进行蒙皮操作时， 无法应对复杂的角色模型， 导致需要大 量的美术手工辅助， 增加美术手工人员的工作量的技术问题。 0053 优选地， 本发明实施例中以刚性蒙皮操作进行说明。 在刚性蒙皮操作中， 对于每一 个网格顶点仅仅会受到一个关节点的影响， 因此， 需要顶点与各个关节点之间的绑定权值， 取绑定权值最高的关节点作为该顶点的绑定关节点。 0054 下面对上述各步骤进行详细说明。 0055 步骤S102， 加载虚拟角色的。

39、三维模型以及与虚拟角色对应的骨骼数据， 其中， 三维 模型对应有虚拟角色的多个顶点的网格数据， 骨骼数据对应有多个关节点的数据。 0056 可选的， 虚拟角色的三维模型和骨骼数据都是预先利用开发软件开发的， 在3D模 型动画创作过程中， 先创作虚拟角色的三维模型， 该三维模型通常表示为一个网格(Mesh) 数据结构。 其中， 虚拟角色的三维模型， 是指对应于虚拟角色的模型， 主要是待创作的虚拟 角色的外形特征， 如包含服装的人形角色、 包含外皮的动物角色。 在动画中， 通常希望虚拟 角色的三维模型能在不同姿态下表现出良好的形变。 0057 虚拟角色的三维模型更多的是表示虚拟角色的外部结构， 如。

40、虚拟角色的表皮、 服 说明书 6/14 页 10 CN 109993819 A 10 饰、 头巾等。 0058 而对于骨骼数据， 可以是指虚拟角色的骨骼结构的相关数据， 在骨骼蒙皮动画中， 会开发大量的骨骼， 该骨骼数据包含有各种关节点数据以及关节点之间的骨头数据。 在骨 骼开发中， 通常会赋予骨骼结构旋转和平移， 然后通过绑定权值来计算骨骼在不同的动作 下虚拟角色的三维模型是如何运动的。 在本发明实施例中， 骨骼结构可以表示为一棵包含 多个骨骼关节点的骨骼树， 该骨骼书会包含大量的关节点。 0059 骨骼结构更多的是表示虚拟角色的内部实体结构， 如虚拟角色的内部骨骼。 0060 在一种可选的。

41、实施例中， 表示虚拟角色的三维模型的网格数据会包含多个网格的 顶点， 表示骨骼结构的骨骼数据会包含多个关节点的数据。 0061 步骤S104， 确定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每个顶点至各个 关节点的距离特征。 0062 本发明实施例提出对网格数据的每个顶点抽取合适的底层特征， 用于丰富每个顶 点的特征。 一种可选的实施例， 确定网格数据中每个顶点的顶点特征包括： 提取网格数据中 每个顶点的顶点坐标以及各个顶点之间的连通关系； 基于顶点坐标和各个顶点之间的连通 关系， 计算每个顶点的几何特征， 其中， 几何特征包括下述至少之一： 法向量、 曲率、 拉普拉 斯参数； 基于每个顶点的。

42、几何特征， 提取各个顶点的特征算子； 根据几何特征和特征算子， 确定每个顶点的顶点特征。 即本发明实施例中， 在传统特征提取过程中， 可以提取虚拟角色 的三维模型的底层特征， 通过输入三维模型的网格数据， 得到几何特征和特征算子， 其中， 特征算子包括但不限于： 波形核特征(Wave kernel signature,简称WKS)、 热核特征(Heat kernel signature， 简称HKS)。 0063 本发明实施例中， 还会在提取顶点的顶点特征后， 提取对应于骨骼的距离特征， 可 选地， 在确定每个顶点的顶点特征之后， 可以获取骨骼数据中每个顶点至各个关节点的第 一距离值， 并将第。

43、一距离值作为距离特征。 即可以将每个顶点到各个关节点的距离作为网 格数据关联骨骼数据的一个特征， 得到距离特征。 0064 本发明实施例会计算每个顶点到全部关节点的距离。 0065 另一种可选地实施例， 在确定网格数据中每个顶点的顶点特征以及骨骼数据中每 个顶点至各个关节点的距离特征的步骤之后， 可以拼接各个顶点的特征算子， 以得到与每 个顶点对应的顶点特征向量； 合并距离特征和顶点特征向量， 以得到第一输入参数。 即在顶 点特征表示过程中， 对于每个顶点， 可以采取拼接方式将所有这些底层特征算子合并为一 个顶点特征向量， 每个顶点对应有一个顶点特征向量， 这样拼接到顶点特征向量后， 可以合 。

44、并距离特征， 以作为投影矩阵学习网络的输入参数。 0066 图2是根据本发明实施例的一种可选的刚性蒙皮方式的示意图， 如图2所示， 可以 分别通过虚拟角色的三维模型得到顶点特征， 并通过骨骼架构得到顶点到各个骨骼的距离 特征， 然后合并距离特征和顶点特征， 将合并后的数据作为投影矩阵学习网络的输入参数。 0067 步骤S106， 拟合顶点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的绑定特征， 其 中， 绑定特征用于确定每个关节点与顶点的绑定权值。 0068 在本发明实施例中， 拟合顶点特征和距离特征， 以得到虚拟角色各个顶点的绑定 特征的步骤， 包括： 将第一输入参数输入至预设的投影矩阵学习网络。

45、， 以预估得到与每个顶 点对应的投影矩阵参数； 利用投影矩阵参数对顶点特征进行投影变换； 拼接经过投影变换 说明书 7/14 页 11 CN 109993819 A 11 后的顶点特征和距离特征， 得到第二输入参数； 将第二输入参数输入预设的绑定特征学习 网络， 以得到各个顶点的绑定特征。 0069 上述投影矩阵学习网络， 目的是对输入数据中的网格顶点特征部分进行规范化处 理， 在三维模型中增加规范化处理的目的是为了增强三维模型对投影变换的鲁棒性； 同时 模型训练也更加稳顶。 具体进行投影变换的流程是： 对输入特征xRNM,x是输入特征， RNM 表示数据维度， R指实数集合， N指采样顶点数。

46、， M指单个输入特征维度， 通过几层全连接计 算， 估计一个投影参数矩阵ARMM， 然后计算投影变换后的特征x xA， 在投影参数估计过 程中加入正则化约束： 0070 而绑定特征学习网络， 可以是基于POINTNET(点云分割网络模型)深度学习模型学 习的每个顶点的绑定特征， 输入参数是经过变换处理的顶点特征和顶点到骨骼系统中各关 节点之间的距离特征， 输出是通过深度学习模型拟合损失函数所优化出来的各个顶点的绑 定特征。 0071 如图2所示， 在通过投影矩阵学习网络预估得到投影参数矩阵后， 可以计算投影变 换后的特征， 并将该投影变换后的特征的数据输入至绑定特征学习网络中， 通过绑定特征 。

47、学习网络可以得到每个顶点的绑定特征。 0072 可选地， 绑定特征学习网络至少包括： 多个全连接层和中间层， 则将第二输入参数 输入预设的绑定特征学习网络， 以得到各个顶点的绑定特征的步骤， 包括： 通过与每个顶点 关联的多个全连接层对顶点特征进行特征变换， 以得到顶点的局部特征； 通过绑定特征学 习网络的中间层对顶点特征进行池化操作， 以得到顶点的全局特征； 拼接局部特征和全局 特征， 以得到顶点的绑定特征。 即可以先对顶点特征进行投影变换， 然后合并距离特征， 得 到第二输入参数， 将第二输入参数输入至绑定特征学习网络中， 通过几个全连接层来学习 特征层面的变换， 得到对应于各个顶点的局部。

48、特征； 然后在全连接的中间层， 可以进行池化 操作(例如， 全局平均池化操作)， 得到全局特征。 0073 在得到局部特征和全局特征后， 可以在每个顶点的局部特征上拼接全局特征， 以 得到顶点的绑定特征。 本发明实施例中所有的特征变换可以是涉及顶点特征的特征维度， 与输入顶点的数量无关， 以此使得模型有足够的通用性。 0074 另一种可选地， 在得到顶点的绑定特征的步骤之后， 方法还包括： 确定骨骼数据中 每个关节点的节点维度； 通过预设的归一化指数函数将顶点特征向量在节点维度上进行归 一化处理， 以确定每个关节点对各个顶点的权值影响概率。 0075 优选的， 归一化指数函数为softmax函。

49、数。 通过softmax函数可以将顶点特征转化 为每个关节点对各个顶点的权值影响概率， 将顶点特征向量在骨骼(关节点)维度上归一 化， 得到顶点受每个骨骼影响的概率， 即定每个关节点对各个顶点的权值影响概率。 0076 在本发明一个可选的实施例中， 在利用绑定权值对虚拟角色执行蒙皮操作的步骤 之前， 可以获取投影矩阵网络的正则化损失函数和每个关节点对各个顶点的权值影响概 率； 并计算权值影响概率与真实权值概率的第二距离值； 根据第二距离值， 确定权值距离损 失函数； 组合正则化损失函数和权值距离损失函数， 计算总损失函数。 即对于每个顶点特 征， 通过概率映射计算得到每个关节点影响各个顶点的概。

50、率， 再计算与真实绑定关系的距 离， 在计算得到顶点的权值影响概率和真实权值概率的距离后， 可以结合投影矩阵网络的 正则化损失函数， 确定总损失函数， 该总损失函数用于调整绑定特征网络模型的参数， 从而 说明书 8/14 页 12 CN 109993819 A 12 调整得到与每个顶点关联最大的一个关节点。 0077 步骤S108， 利用绑定权值对虚拟角色执行蒙皮操作， 将三维模型绑定到虚拟角色 的骨骼上。 0078 在本发明实施例中， 绑定权值指示每个顶点受到各个关节点的影响概率， 对于每 个顶点， 可以选取影响概率最大关节点作为其绑定关节点， 在执行蒙皮操作时， 一个顶点对 应有一个绑定关。