JP7407919B2 - 動画処理方法、動画処理装置、コンピュータプログラム及び電子機器 - Google Patents
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Description
本開示は、出願番号が202010043321.5で、出願日が2020年1月15日の中国特許出願に基づいて中国国家知識産権局に提出され、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該出願の全ての内容は本願に組み込まれる。
本開示は、人工知能技術の分野に関し、特に、動画処理方法、動画処理装置、コンピュータ記憶媒体及び電子機器に関する。
は、模倣動作の比例を表し、重み
は、タスクを達成する比例を表し、プロセス中に設定することができ、
、速度ボーナス
の5つの部分を含む。ここで、姿勢及び速度は、各関節の姿勢及び速度であり、2つのキャラクタの動作が一致すると、姿勢と速度とが必然的に一致するため、姿勢ボーナス及び速度ボーナスを設定してもよく、エンド関節とは手と足を指し、物理キャラクタのエンド関節は運動学キャラクタのエンド関節と整列されるため、エンド関節にエンド関節ボーナスを設定し、ルート関節は、全ての関節の最上位関節であり、2つのキャラクタの動作を一致させたい場合、ルート関節を一致させるべきであり、したがって、ルート関節姿勢ボーナスを設定でき、また、物理キャラクタが、震えずに安定して歩行することを確保するために、物理キャラクタの重心が運動学キャラクタの重心と一致するように保証する必要があり、したがって、重心姿勢ボーナスを設定でき、上記のボーナスを設定することにより、物理キャラクタと運動学キャラクタとの動作が最大程度に一致するように保証することができる。各ボーナスに対応する重みは、
である。ここで、運動学キャラクタの項目の右上隅にマーク*がある。姿勢成分を例とし、ここで、
は、運動学キャラクタのj個目の関節の姿勢であり、
はシミュレーションキャラクタのj個目の関節の姿勢である。式(1)は、以下に示すように、式(2)に変換されてもよく、
であり、
は速度の類似度を示し、各関節の線速度と目標値との間の差異で表され、
であり、
であり、
である。
はキャラクタが目標を達成する良否を示し、一般的にキャラクタが運動する実際の状況と目標との間の距離を測定する。例えば、目標が移動方向gtであると、
は、地面の前進方向vtと目標gtとの間の角度差θの大きさを計算することができ、式(3)に示すとおりであり、
仮想キャラクタが倒れる動作を習得していない場合、現在のトレーニング経路を終了し、ボーナス値は0であることに留意されたい。
人型仮想キャラクタが路面障害物を避けることを例とすると、トレーニング対象の第2制御ネットワークをトレーニングする際に、動画セグメントセットを使用して平地でトレーニングすることができる。当該動画セグメントセットには、動画セグメントサンプルが複数含まれ、仮想キャラクタの高さが異なる障害物の前での下肢の持ち上げ姿勢や踏み出し姿勢を含み、開始動作が類似するとともに、一歩のみであり、例えば、動画セグメントセットには、合計15個の動画セグメントサンプルがあり、各動画セグメントサンプルの長さは0.5sである。トレーニング時に、複数の動画セグメントサンプルから最適な動画を選択してトレーニングすることができる。
と
、及びルート関節の平面上での速度方向
であり、
は、着地する足に対応する大腿関節の回転を示し、
は、地面から離れる/着地する直前の足である非着地足に対応する大腿関節の回転を示し、2つの大腿の回転
と
、及びルート関節の平面上での速度方向
に基づいて、現在目標タスク情報
を決定して、それをトレーニング対象の第2制御ネットワークに入力してトレーニングすることができる。
既存の姿勢制御方法の欠陥を解決するために、本開示の実施例は、逆動力学に基づくPD制御の安定化を提案した。従来のPDコントローラを採用してモーメントを決定する計算式は、式(4)に示すとおりであり、
ここで、τnはモーメント出力であり、qは現時点の仮想キャラクタの関節の現在位置であり、
は仮想キャラクタの関節の目標位置であり、
は現時点の関節の速度であり、kpは比例係数であり、kdは微分ゲイン係数であり、nはPD制御の制御周期回数である。
であり、
ここで、τnはモーメント出力であり、kpは比例係数であり、kdは微分ゲイン係数であり、qnは現在位置であり、
は現在速度で1つの時間周期を経過した後の関節の第1位置であり、
は、関節の目標位置であり、
は関節の現在速度であり、
は関節が現在加速度で1つの時間周期を経過した後の第1速度であり、
は関節の目標速度であり、nはコントローラの制御周期の回数である。
地形特徴サンプル、キャラクタ状態サンプル及びタスク情報サンプルを取得し、前記地形特徴サンプル、前記キャラクタ状態サンプル及び前記タスク情報サンプルに基づいて、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークをトレーニングして、前記第1制御ネットワークを取得するように構成される第1トレーニングユニットと、
動画セグメントサンプルにおける、前記仮想キャラクタの前記重要な関節に対応する状態情報サンプル及び全ての関節に対応する関節動作情報サンプルに基づいて、前記第2制御ネットワークをトレーニングして、前記第2制御ネットワークを取得するように構成される第2トレーニングユニットと、
を含み、前記トレーニング対象の第1制御ネットワーク及び前記トレーニング対象の第2制御ネットワークを別々にトレーニングし、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークをトレーニングするとき、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークには、固定パラメータを持つ第2制御ネットワークが接続されている。
Claims (16)
- 電子機器によって実行される動画処理方法であって、
現時点のグラフィカルユーザインターフェースにおける地形特徴を取得するとともに、前記現時点の動画セグメントにおける仮想キャラクタに対応する状態情報及びタスク情報を取得するステップと、
前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報を動画処理モデルに入力し、前記動画処理モデルで前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出して、次の時点の前記仮想キャラクタに対応する関節動作情報を取得するステップと、
前記関節動作情報に応じて関節モーメントを決定するステップと、
前記関節モーメントに基づいて、前記現時点の前記仮想キャラクタに対応する姿勢調整情報を取得し、前記姿勢調整情報に応じて前記動画セグメントを処理するステップと、を含み、
前記状態情報は、前記仮想キャラクタの各関節の姿勢、速度及び位相を含み、
前記タスク情報は、前記仮想キャラクタに対応する目標速度方向又は目標点座標を含む、
動画処理方法。 - 前記現時点が前記動画セグメントの開始時点である場合、前記動画セグメントの開始時点の前記仮想キャラクタの姿勢情報に応じて前記状態情報を決定するステップと、
前記現時点が前記動画セグメントの開始時点でない場合、直前の時点の前記仮想キャラクタに対応する関節動作情報に応じて前記状態情報を決定するステップと、をさらに含む、
請求項1に記載の動画処理方法。 - 前記動画セグメントを基づいて、前記仮想キャラクタに対応する複数の時点の姿勢調整情報を取得するステップと、
前記複数の時点の姿勢調整情報に応じて目標動作シーケンスを決定するステップと、をさらに含む、
請求項2に記載の動画処理方法。 - 前記地形特徴は、カスタマイズ地形の特徴又は現実地形の特徴である、
請求項1に記載の動画処理方法。 - 前記動画処理モデルは、第1制御ネットワーク及び第2制御ネットワークを含み、
前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報を動画処理モデルに入力し、前記動画処理モデルで前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出して、次の時点の前記仮想キャラクタに対応する関節動作情報を取得する前記ステップは、
前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報を前記第1制御ネットワークに入力し、前記第1制御ネットワークにより前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出して、重要な関節に対応する目標状態情報を取得するステップであって、前記重要な関節は、地形特徴、仮想キャラクタの状態情報及びタスク情報に対応する関節である、ステップと、
前記目標状態情報を目標タスク情報として決定するステップと、
前記状態情報及び前記目標タスク情報を前記第2制御ネットワークに入力し、前記第2制御ネットワークで前記状態情報及び前記目標タスク情報から特徴を抽出して、前記関節動作情報を取得するステップと、を含む、
請求項1に記載の動画処理方法。 - 前記第1制御ネットワークは、畳み込みユニット、第1完全接続層、第2完全接続層及び第3完全接続層を含み、
前記第1制御ネットワークにより前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出して、重要な関節に対応する目標状態情報を取得する前記ステップは、
前記畳み込みユニットで前記地形特徴に対して特徴抽出を行って、地形に対応する第1特徴情報を取得するステップと、
前記第1完全接続層で前記第1特徴情報に対して特徴の組合せを行って、第2特徴情報を取得するステップと、
前記第2完全接続層で前記第2特徴情報、前記状態情報及び前記タスク情報に対して特徴の組合せを行って、第3特徴情報を取得するステップと、
前記第3完全接続層により前記第3特徴情報に対して特徴の組合せを行って、前記目標状態情報を取得するステップと、を含む、
請求項5に記載の動画処理方法。 - 前記第2制御ネットワークは第4完全接続層及び第5完全接続層を含み、
前記第2制御ネットワークで前記状態情報及び前記目標タスク情報から特徴を抽出して、前記関節動作情報を取得する前記ステップは、
前記第4完全接続層で前記状態情報及び前記目標タスク情報に対して特徴の組合せを行って、第4特徴情報を取得するステップと、
前記第5完全接続層で前記第4特徴情報に対して特徴の組合せを行って、前記関節動作情報を取得するステップと、を含む、
請求項5に記載の動画処理方法。 - 前記関節動作情報に応じて関節モーメントを決定する前記ステップは、
前記関節動作情報に応じて関節の現在位置及び目標位置を決定するステップと、
前記現在位置に応じて前記関節の現在速度及び現在加速度を決定し、前記目標位置に応じて前記関節の目標速度を決定するステップと、
前記現在速度及び前記現在加速度に応じて、次の制御周期の後に前記関節に対応する第1位置及び第1速度を決定するステップと、
比例係数、微分ゲイン係数、前記現在位置、前記目標位置、前記目標速度、前記第1位置及び前記第1速度に基づいて、前記関節モーメントを計算するステップと、を含む、
請求項1に記載の動画処理方法。 - 前記関節モーメントに基づいて、前記現時点の前記仮想キャラクタに対応する姿勢調整情報を取得する前記ステップは、
前記関節モーメントを物理エンジンに入力し、前記物理エンジンにより前記関節モーメントを対応する関節に施しながら、レンダリングして、前記姿勢調整情報を生成するステップを含む、
請求項1に記載の動画処理方法。 - 前記動画処理モデルで前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出する前に、
トレーニング対象の動画処理モデルをトレーニングして、前記動画処理モデルを取得するステップをさらに含む、
請求項5に記載の動画処理方法。 - 前記トレーニング対象の動画処理モデルは、トレーニング対象の第1制御ネットワーク及びトレーニング対象の第2制御ネットワークを含み、
トレーニング対象の動画処理モデルをトレーニングして、前記動画処理モデルを取得する前記ステップは、
地形特徴サンプル、キャラクタ状態サンプル及びタスク情報サンプルを取得するステップと、
前記地形特徴サンプル、前記キャラクタ状態サンプル及び前記タスク情報サンプルに基づいて、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークをトレーニングして、前記第1制御ネットワークを取得するステップと、
動画セグメントサンプルにおける、前記仮想キャラクタの前記重要な関節に対応する状態情報サンプル及び全ての関節に対応する関節動作情報サンプルに基づいて、前記第2制御ネットワークをトレーニングして、前記第2制御ネットワークを取得するステップと、を含み、
前記トレーニング対象の第1制御ネットワーク及び前記トレーニング対象の第2制御ネットワークを別々にトレーニングされ、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークをトレーニングするとき、前記トレーニング対象の第1制御ネットワークには、固定パラメータを持つ第2制御ネットワークが接続されている、
請求項10に記載の動画処理方法。 - 動画セグメントサンプルにおける、前記仮想キャラクタの前記重要な関節に対応する状態情報サンプル及び全ての関節に対応する関節動作情報サンプルに基づいて、前記第2制御ネットワークをトレーニングして、前記第2制御ネットワークを取得する前記ステップは、
複数の動画セグメントサンプルを取得するステップと、
前記仮想キャラクタの開始姿勢に基づいて、前記複数の動画セグメントサンプルから目標動画セグメントサンプルを決定するステップと、
前記目標動画セグメントサンプルから前記重要な関節に対応する状態情報サンプルを取得して、前記状態情報サンプルを目標タスク情報とするステップと、
前記仮想キャラクタの全ての関節に対応する関節動作情報サンプルを取得するステップと、
前記目標タスク情報及び前記関節動作情報サンプルに基づいて、前記トレーニング対象の第2制御ネットワークをトレーニングするステップと、を含む、
請求項11に記載の動画処理方法。 - 前記トレーニング対象の第1制御ネットワークは、第1トレーニング対象の実行サブネットワーク及び第1トレーニング対象の評価サブネットワークを含み、
前記トレーニング対象の第2制御ネットワークは、第2トレーニング対象の実行サブネットワーク及び第2トレーニング対象の評価サブネットワークを含み、
前記第1トレーニング対象の実行サブネットワークと前記第1トレーニング対象の評価サブネットワークとは構造が同じであり、前記第2トレーニング対象の実行サブネットワークと前記第2トレーニング対象の評価サブネットワークとは構造が同じである、
請求項11に記載の動画処理方法。 - 現時点のグラフィカルユーザインターフェースにおける地形特徴を取得するとともに、前記現時点の動画セグメントにおける仮想キャラクタに対応する状態情報及びタスク情報を取得するように構成される情報取得モジュールと、
前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報を動画処理モデルに入力し、前記動画処理モデルで前記地形特徴、前記状態情報及び前記タスク情報から特徴を抽出して、次の時点の前記仮想キャラクタに対応する関節動作情報を取得するように構成されるモデル処理モジュールと、
前記関節動作情報に応じて関節モーメントを決定し、前記関節モーメントに基づいて、前記現時点の前記仮想キャラクタに対応する姿勢調整情報を取得し、前記姿勢調整情報に応じて前記動画セグメントを処理するように構成される姿勢調整モジュールと、を含み、
前記状態情報は、前記仮想キャラクタの各関節の姿勢、速度及び位相を含み、
前記タスク情報は、前記仮想キャラクタに対応する目標速度方向又は目標点座標を含む、
動画処理装置。 - 1つ又は複数のプロセッサと、
1つ又は複数のプログラムを記憶するための記憶装置と、を含み、
前記1つ又は複数のプログラムが前記1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記1つ又は複数のプロセッサに請求項1~13のいずれか1項に記載の動画処理方法を実行させる、
電子機器。 - コンピュータに、請求項1~13のいずれか1項に記載の動画処理方法を実施させる、コンピュータプログラム。
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