CN110841296A - 游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及游戏制作技术领域。其中，该方法通过采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，并根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，即可获取重定向后的目标基础动作，可以缩短目标基础动作的制作周期，进而根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能时，实现了根据基础参考动作就可以获取新的角色技能，大大缩短了游戏角色技能的制作周期，提高了制作效率。

Description

游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及游戏制作技术领域，特别涉及一种游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

游戏角色作为游戏中重要的虚拟人物形象，根据不同的游戏种类，可包括多种游戏角色，每一游戏角色具有其相应的角色技能和特效，而游戏角色技能和特效的多样性可以有效提高游戏的游玩体验。

目前，大部分游戏都是使用传统的制作方法来制作游戏角色技能，即通过游戏策划设计技能的形式和效果、美术制作技能动作和特效、测试并调整技能数值和技能平衡性、使得最终可以呈现技能的动作和特效表现。

但现有的制作方式存在游戏中角色技能制作周期长，测试调优代价大，制作效率低的问题。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决现有技术中游戏角色技能制作周期长、制作效率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种游戏角色技能的生成方法，包括：

采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息；根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作；根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能。

可选地，上述根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能，包括：根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效，特效生成模型根据训练样本训练获取，训练样本包括多个历史技能动作以及每个历史技能动作对应的技能标签和技能特效；根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

可选地，上述根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效，包括：根据目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作；将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

可选地，上述根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能，包括：根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色的初始角色技能；根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数；根据目标对战参数和初始对战参数，调整预设初始技能参数，获取满足目标对战参数的目标技能参数；根据目标技能参数和初始角色技能，生成满足目标对战参数的目标技能。

可选地，上述根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，包括：将目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

可选地，上述方法中，技能关键点包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

可选地，上述采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息之前，还包括：根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取基础参考动作。

第二方面，本申请实施例提供了一种游戏角色技能的生成装置，包括：第一获取模块、第二获取模块及生成模块；第一获取模块，用于采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息；第二获取模块，用于根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作；生成模块，用于根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能。

可选地，上述生成模块，具体用于根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效，特效生成模型根据训练样本训练获取，训练样本包括多个历史技能动作以及每个历史技能动作对应的技能标签和技能特效；根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

可选地，上述生成模块，具体用于根据目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作；将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

可选地，上述生成模块，具体用于根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色的初始角色技能；根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数；根据目标对战参数和初始对战参数，调整预设初始技能参数，获取满足目标对战参数的目标技能参数；

根据目标技能参数和初始角色技能，生成满足目标对战参数的目标技能。

可选地，上述生成模块，具体用于将目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

可选地，上述装置中，技能关键点包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

可选地，上述第一获取模块，还用于根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取基础参考动作。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行机器可读指令，以执行上述第一方面的游戏角色技能的生成方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如执行上述第一方面的游戏角色技能的生成方法的步骤。

本申请的有益效果是：

本申请实施例提供的游戏角色技能的生成方法、装置、电子设备及存储介质中，通过采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，并根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，即可获取重定向后的目标基础动作，可以缩短目标基础动作的制作周期，进而根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能时，实现了根据基础参考动作就可以获取新的角色技能，大大缩短了游戏角色技能的制作周期，提高了制作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的又一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种游戏角色技能的生成装置的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

图1为本申请实施例提供的一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是计算机、服务器、处理器、移动终端、可穿戴设备等可以进行数据处理的设备，本申请在此不作限定，如图1所示，该方法包括：

S101、采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息。

其中，基础参考动作作为目标基础动作的参考动作，可以从历史虚拟角色动作、其他虚拟角色的动作、与动作相关的多媒体资源等中获取；预设动作检测算法可以基于骨骼关键点检测算法实现，用于获取基础参考动作中技能关键点的位置信息，根据不同的基础参考动作，可以对应不同的技能关键点，而技能关键点可以包括基础参考动作中角色的头部、躯干、四肢等关键点，本申请在此不对该技能关键点进行限定。

例如，基础参考动作为跳起的动作，对应地，该技能关键点可以包括基础动作中角色的头部、躯干及四肢的位置信息。

S102、根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作。

骨骼重定向算法可以根据基础参考动作中的技能关键点的位置信息，对目标虚拟角色进行重定向，使得目标虚拟角色可以根据基础参考动作的技能关键点的位置信息，得到具有相同运动轨迹的目标基础动作，可以缩短目标基础动作的制作周期，避免从头制作，提高目标基础动作的制作效率。

例如，基础虚拟角色为A，对应的基础参考动作为跳起，则经过重定向后，将基础参考动作重定向至目标虚拟角色B上，即目标虚拟角色B对应的目标基础动作也为跳起。

此外，需要说明的是，本申请在此并不限定预设动作检测算法、预设骨骼重定向算法的实现方式，可以基于人工智能算法、机器学习算法等实现。

S103、根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能。

预设技能标签用于描述技能的表现形式和预期达成的技能效果，可以与上述获取到的目标基础动作和特效生成模型，生成该目标虚拟角色的目标技能，使得该目标虚拟角色可以在执行目标基础动作的同时，还能生成目标技能特效。

综上所述，本申请实施例提供的游戏角色技能的生成方法中，通过采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，并根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，即可获取重定向后的目标基础动作，可以缩短目标基础动作的制作周期，进而根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能时，实现了根据基础参考动作就可以获取新的角色技能，大大缩短了游戏角色技能的制作周期，提高了制作效率。

图2为本申请实施例提供的另一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图。可选地，如图2所示，上述根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能，包括：

S201、根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效。

其中，上述特效生成模型根据训练样本训练获取，训练样本包括多个历史技能动作以及每个历史技能动作对应的技能标签和技能特效。

可选地，特效生成模型可以通过人工智能算法对训练样本训练获取，比如，可选取生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)对多个历史技能动作以及每个历史技能动作对应的技能标签和技能特效进行训练获取，使得训练获取到的特效生成模型根据目标基础动作和预设目标技能标签，即可获取到目标技能特效，当然，本申请在此并不对该训练算法进行限定，根据实际的场景可自行选择。

S202、根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

在生成目标技能特效之后，可以对该目标虚拟角色进行目标基础动作和目标技能特效的整合，获取目标虚拟角色技能，使得目标虚拟角色在执行目标基础动作时，可以展示相应的目标技能特效，目标虚拟角色技能可以完整展示。

图3为本申请实施例提供的又一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图。可选地，如图3所示，上述根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效，包括：

S301、根据目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作。

可选地，也可以基于上述目标基础动作，通过设置预设目标参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，通过逐步训练、调整的过程，从而获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作，使得可以缩短目标动作的制作周期。其中，训练过程可以参见下述过程获取，根据训练过程中虚拟角色动作与基础参考动作的差值给予反馈Reward，当差值越大时给予的负反馈Reward也越多，同时当虚拟角色动作靠近或达成目标动作时则再给予较多正反馈Reward，以此进行训练，最终获得一个能满足预设目标动作参数并且偏离基础参考动作最小的动作可以作为目标虚拟角色的目标动作。

例如，基础参考动作为原地跳起然后落地的动作，设定目标动作为虚拟角色的脚部需要碰到身前50cm处一个离地100cm的球体，那么当虚拟角色的脚原地跳起然后落地远离球体时，给予-1的负反馈Reward，当虚拟角色的脚原地跳起然后落地靠近球体时，给予1的正反馈Reward，最终获得一个原地跳起并出腿可以踢到身前50cm处一个离地100cm的球体的动作，该动作即可作为目标动作。

S302、将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

在获取到上述目标动作后，可选地，也可以将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，通过特效生成模型可以生成与目标动作和预设目标技能标签相符合的目标技能特效，使得目标虚拟角色执行目标动作时会展示相应的目标技能特效，目标虚拟角色技能可以完整显示。

图4为本申请实施例提供的另一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图。可选地，如图4所示，上述根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能，包括：

S401、根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色的初始角色技能。

S402、根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数。

初始角色技能可以为目标虚拟角色的初始技能状态，可以通过目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效整合得到；预设初始技能参数为初始角色技能的初始技能设置参数，比如，可以包括技能的攻击力值、攻击速度等；初始对战参数可以描述预设初始技能参数下所达到的初始对战结果的参数，比如，对战作用范围参数、对战作用效果参数等，本申请在此不作限定。

可选地，可以对该初始角色技能设置预设初始技能参数，并与预设的多个角色进行初步对战，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，也即目标虚拟角色技能与其他对战角色技能的对战结果的参数。

S403、根据目标对战参数和初始对战参数，调整预设初始技能参数，获取满足目标对战参数的目标技能参数。

其中，目标对战参数可以描述目标对战结果的参数，比如，对战作用范围参数和对战作用效果参数等，本申请在此不作限定；而初始对战参数可以描述预设初始技能参数下所达到的初始对战结果的参数，可选地，可以通过对比目标对战参数和初始对战参数，根据对比结果调整预设初始技能参数，从而获取满足目标对战参数的目标技能参数。可选地，若目标对战参数大于初始对战参数，则可以调大预设初始技能参数，获得对应的目标技能参数。

其中，需要说明的是，本申请在此并不对该调整次数进行限定，该调整次数可以重复执行多次，直到获取到满足目标对战参数的目标技能参数为止。

S404、根据目标技能参数和初始角色技能，生成满足目标对战参数的目标技能。

在获取到目标技能参数之后，可以基于上述初始角色技能，对该初始角色技能设置目标技能参数，让该初始角色技能在该目标技能参数下对战，即可生成满足目标对战参数的目标技能，从而使得根据目标虚拟角色的对战场景和对战角色可以选择相应的目标技能，提高对战的胜率。

可选地，上述根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，包括：

将目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

预设的多个角色可以是同类虚拟角色，也可以是不同类虚拟角色，本申请在此不作限定，通过将初始目标虚拟角色与预设的多个虚拟角色进行技能训练，根据技能训练结果，可以获取其对战时的碰撞范围以及位置，确定初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

可选地，上述方法中，技能关键点可以包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

其中，根据实际的应用场景，可以选择角色头部、躯干及四肢中的一项或多项作为技能关键点，本申请在此不作限定。

可选地，上述采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息之前，还包括：

根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取基础参考动作。

其中，预设的角色动作库可以包括多个角色动作，多媒体视频库可以包括多个角色动作的视频动画，根据目标基础动作，可以采用预设的动作筛选算法筛选出符合目标基础动作特征的动作作为基础参考动作。其中，该动作筛选算法可以基于人工智能算法、深度学习网络等实现，本申请在此不作限定。

图5为本申请实施例提供的又一种游戏角色技能的生成方法的流程示意图。可选地，如图5所示，上述方法包括：

S501、根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取基础参考动作。

S502、采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息。

S503、根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作。

S504、根据目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作。

S505、将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

S506、根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色的初始角色技能。

S507、根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数。

S508、根据目标对战参数和初始对战参数，调整预设初始技能参数，获取满足目标对战参数的目标技能参数。

S509、根据目标技能参数和初始角色技能，生成满足目标对战参数的目标技能。

本申请在此结合具体的实例进行说明，例如，基础参考动作为多媒体资料中的降龙十八掌，例如从影视剧中提取的人物施展的降龙十八掌，目标虚拟角色为M，目标动作为往身体两侧出掌而非朝正前方，预设目标技能标签为双掌打出火凤，灼烧两侧的敌人，技能的特效是凤凰相关的而非是龙，目标对战参数可以为目标胜率，也即目标技能对战原有技能体系下的玩家的胜率。

本实施例在此以胜率为60％左右(如59％-61％的胜率都可接受)为例进行说明，则可以参见下述过程获得目标虚拟角色技能：根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取降龙十八掌的基础参考动作，可选地，若预设的角色动作库中有，则可直接使用，若没有，则可以从多媒体资源库中查找该基础参考动作的相关视频片段，在查找到相关视频片段后，可以从该相关视频片段中通过骨骼检测技术获取视频中角色的技能关键点(即角色头部、躯干、四肢等关键点)的位置信息，再使用骨骼重定向算法把骨骼动作重新定向到目标虚拟角色M上，以此获得目标基础动作。更具体地，可以将相关视频片段切分为多帧，提取每帧中角色的技能关键点(即角色头部、躯干、四肢等关键点)的位置信息，再使用骨骼重定向算法把骨骼动作重新定向到目标虚拟角色M上，连续起来就可以形成完整的目标基础动作。

可选地，预设目标动作可以为角色双掌与身体两侧与肩部同高的两个球体发生碰撞，根据该预设目标动作可以设定相应的预设目标动作参数，经过训练，获取往身体两侧出掌且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作；将目标动作(往身体两侧出掌)、预设目标技能特效(双掌打出火凤，灼烧两侧的敌人)输出特效生成模型，即可生成对应的目标技能特效(凤凰相关的特效)，获取到目标虚拟角色的初始角色技能。

可选地，可以为目标虚拟角色的初始角色技能设置预设初始技能参数(比如，技能伤害为2×攻击力+100)，即可获取初始技能；将该初始技加入到角色技能中，使用强化学习技能让拥有目标技能的角色与没有目标技能的角色进行对战训练，使得在目标对战参数下对战时，虚拟目标角色的目标技能可以战胜无目标技能的角色，当训练收敛后，即可获得目标技能参数，在该目标技能参数下，目标虚拟角色可以获得拥有目标技能的角色的最佳表现。其中，在训练的过程中，此时统计胜率若高于预期则自动削弱数值，若低于则加强数值，直到等于预期为止。

图6为本申请实施例提供的一种游戏角色技能的生成装置的流程示意图，该装置基本原理及产生的技术效果与前述对应的方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考方法实施例中的相应内容。如图6所示，该装置包括：第一获取模块110、第二获取模块120及生成模块130。

第一获取模块110，用于采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息；第二获取模块120，用于根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作；生成模块130，用于根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成目标虚拟角色的目标技能。

可选地，上述生成模块130，具体用于根据目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，获取目标技能特效，特效生成模型根据训练样本训练获取，训练样本包括多个历史技能动作以及每个历史技能动作对应的技能标签和技能特效；根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

可选地，上述生成模块130，具体用于根据目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对目标基础动作进行训练，获取满足预设目标动作参数且偏离目标基础动作最小的动作作为目标动作；将目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

可选地，上述生成模块130，具体用于根据目标虚拟角色、目标基础动作及目标技能特效，生成目标虚拟角色的初始角色技能；根据预设初始技能参数和初始角色技能，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数；根据目标对战参数和初始对战参数，调整预设初始技能参数，获取满足目标对战参数的目标技能参数；根据目标技能参数和初始角色技能，生成满足目标对战参数的目标技能。

可选地，上述生成模块130，具体用于将目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取预设初始技能参数下目标虚拟角色技能的初始对战参数，初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

可选地，上述装置中，技能关键点可以包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

可选地，上述第一获取模块110，还用于根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取基础参考动作。

上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

图7为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。如图7所示，该电子设备可以包括：处理器210、存储介质220和总线230，存储介质220存储有处理器210可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器210与存储介质220之间通过总线230通信，处理器210执行机器可读指令，以执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

可选地，本申请还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种游戏角色技能的生成方法，其特征在于，包括：

采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，所述基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息；

根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作；

根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成所述目标虚拟角色的目标技能。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成所述目标虚拟角色的目标技能，包括：

根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及所述特效生成模型，获取目标技能特效，所述特效生成模型根据训练样本训练获取，所述训练样本包括多个历史技能动作以及每个所述历史技能动作对应的技能标签和技能特效；

根据所述目标虚拟角色、所述目标基础动作及所述目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及所述特效生成模型，获取目标技能特效，包括：

根据所述目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对所述目标基础动作进行训练，获取满足所述预设目标动作参数且偏离所述目标基础动作最小的动作作为目标动作；

将所述目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成所述目标虚拟角色的目标技能，包括：

根据所述目标虚拟角色、所述目标基础动作及所述目标技能特效，生成所述目标虚拟角色的初始角色技能；

根据预设初始技能参数和所述初始角色技能，获取所述预设初始技能参数下所述目标虚拟角色技能的初始对战参数；

根据目标对战参数和所述初始对战参数，调整所述预设初始技能参数，获取满足所述目标对战参数的目标技能参数；

根据所述目标技能参数和所述初始角色技能，生成满足所述目标对战参数的所述目标技能。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设初始技能参数和所述初始角色技能，获取所述预设初始技能参数下所述目标虚拟角色技能的初始对战参数，包括：

将所述目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取所述预设初始技能参数下所述目标虚拟角色技能的初始对战参数，所述初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述技能关键点包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息之前，还包括：

根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取所述基础参考动作。

8.一种游戏角色技能的生成装置，其特征在于，包括：第一获取模块、第二获取模块及生成模块；

所述第一获取模块，用于采用预设动作检测算法获取基础参考动作的参数信息，所述基础参考动作的参数信息包括技能关键点的位置信息；

所述第二获取模块，用于根据预设骨骼重定向算法和基础参考动作的参数信息，对目标虚拟角色重定向，获取重定向后的目标基础动作；

所述生成模块，用于根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及特效生成模型，生成所述目标虚拟角色的目标技能。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于根据所述目标基础动作、预设目标技能标签以及所述特效生成模型，获取目标技能特效，所述特效生成模型根据训练样本训练获取，所述训练样本包括多个历史技能动作以及每个所述历史技能动作对应的技能标签和技能特效；

根据所述目标虚拟角色、所述目标基础动作及所述目标技能特效，生成目标虚拟角色技能。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于根据所述目标基础动作和预设目标动作参数，采用预设训练算法对所述目标基础动作进行训练，获取满足所述预设目标动作参数且偏离所述目标基础动作最小的动作作为目标动作；

将所述目标动作和预设目标技能标签输入特效生成模型，生成目标技能特效。

11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于根据所述目标虚拟角色、所述目标基础动作及所述目标技能特效，生成所述目标虚拟角色的初始角色技能；

根据预设初始技能参数和所述初始角色技能，获取所述预设初始技能参数下所述目标虚拟角色技能的初始对战参数；

根据目标对战参数和所述初始对战参数，调整所述预设初始技能参数，获取满足所述目标对战参数的目标技能参数；

根据所述目标技能参数和所述初始角色技能，生成满足所述目标对战参数的所述目标技能。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于将所述目标虚拟角色的初始角色技能与预设的多个角色进行技能训练，获取所述预设初始技能参数下所述目标虚拟角色技能的初始对战参数，所述初始对战参数包括初始技能作用范围参数和初始技能作用效果参数。

13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述技能关键点包括下述一项或多项的组合：角色头部、躯干、四肢。

14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，还用于根据预设的角色动作库或多媒体资源库，获取所述基础参考动作。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-7任一项所述游戏角色技能的生成方法的步骤。

16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述游戏角色技能的生成方法的步骤。

Images