(19)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 202210467386.1 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 腾讯科技 （上海） 有限公司 地址 201200 上海市徐汇区虹梅路1801号C 区5层 (72)发明人 蒋心为　葛诚　李静翔　唐冬雪　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 周婷婷 (51)Int.Cl. G06T 13/40(2011.01) G06T 7/73(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 虚拟服装的形变预测方法和装置、 存储介质 及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种虚拟服装的形变预测方 法和装置、 存储介质及电子设备。 其中， 该方法包 括： 获取目标虚拟对象的身体动作特征序列， 并 将目标虚拟对象的身体动作特征序列转化成第 一虚拟骨骼动作特征序列； 根据第一虚拟骨骼动 作特征序列， 确定各个服装顶 点在第一维度上的 空间位置坐标， 并根据第一虚拟骨骼动作特征序 列以及各个服装顶点在第一维度上的空间位置 坐标， 确定各个服装顶点在第二维度上的空间位 置坐标； 根据各个服装顶点在第一维度上的空间 位置坐标， 以及， 各个服装顶点在第二维度上的 空间位置坐标， 确定目标虚拟服装中的各个服装 顶点的预测空间位置坐标。 本发 明解决了无法准 确预测虚拟服装的形变信息的技 术问题。 权利要求书4页 说明书29页 附图7页 CN 115115752 A 2022.09.27 CN 115115752 A 1.一种虚拟服装的形变预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标虚拟对象的身体动作特征序列， 并将所述目标虚拟对象的身体动作 特征序列 转化成第一虚拟骨骼动作特征序列， 其中， 所述第一虚拟骨骼动作特征序列用于确定在所 述目标虚拟对象执行所述身体动作特征序列所表 示的目标动作时， 目标虚拟服装中的各个 服装顶点的预测空间位置坐标， 所述目标虚拟服装是穿在所述目标虚拟对象身上的虚拟服 装； 根据所述第 一虚拟骨骼动作 特征序列， 确定所述各个服装顶点在第 一维度上的空间位 置坐标， 并根据所述第一虚拟骨骼动作特征序列以及所述各个服装顶点在第一维度上的空 间位置坐标， 确定所述各个服装顶点在第二 维度上的空间位置坐标， 其中， 在所述目标虚拟 对象执行所述目标动作时， 所述目标虚拟服装中的各个服装顶点的预测空间位置坐标被分 解为所述各个服装顶点在所述第一维度上的空间位置坐标和所述各个服装顶点在所述第 二维度上的空间位置坐标； 根据所述各个服装顶点在第一维度上的空间位置坐标， 以及， 所述各个服装顶点在第 二维度上 的空间位置坐标， 确定在所述 目标虚拟对 象执行所述 目标动作时， 所述 目标虚拟 服装中的各个服装顶点的预测空间位置坐标。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标虚拟对象的身体动作 特征 序列转化成第一虚拟骨骼动作特 征序列， 包括： 在所述身体动作特征序列包括所述目标虚拟对象的身体平移特征以及N个身体骨骼旋 转特征的情况下， 将所述 目标虚拟对 象的身体平移特征以及N个身体骨骼旋转特征转化成 所述第一虚拟骨骼动作特征序列， 其中， 所述N个身体骨骼旋转特征包括在所述目标虚拟对 象执行所述目标动作时， 所述目标虚拟对象的N个身体骨骼中的每个身体骨骼的旋转特征， 所述第一虚拟骨骼动作特征序列包括M个第一虚拟骨骼平移特征以及M个第一虚拟骨骼旋 转特征， 所述M个第一虚拟骨骼平移特征包括在所述目标虚拟对象执行所述目标动作时， 预 设的M个虚拟骨骼中的每个虚拟骨骼的平移特征， 所述M个第一虚拟骨骼旋转特征包括在所 述目标虚拟对 象执行所述 目标动作时， 预设的所述M个虚拟骨骼中的每个虚拟骨骼的旋转 特征， N为大于或等于2的正整数， M为大于或等于2的正整数。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述目标虚拟对象的身体平移特征 以及N个身体骨骼旋转特 征转化成所述第一虚拟骨骼动作特 征序列， 包括： 将所述目标虚拟对象的身体平移特征以及N个身体骨骼旋转特征输入到第 一目标动作 网络模型中的第一目标神经网络子模型， 得到所述M个第一虚拟骨骼平移特征以及所述M个 第一虚拟骨骼旋转特征， 其中， 所述第一 目标动作网络模型用于根据所述身体动作特征序 列， 确定在所述目标虚拟对 象按照第一模拟参数执行所述 目标动作时， 所述 目标虚拟服装 中的各个服装顶点的预测空间位置坐标， 所述第一目标动作网络模型中的参数取值与所述 第一模拟参数对应。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一虚拟骨骼动作特征序 列， 确定所述各个服装顶点在第一维度上的空间位置坐标， 包括： 在所述第一虚拟骨骼动作特征序列包括M个第一虚拟骨骼平移特征以及M个第一虚拟 骨骼旋转特征、 且所述 目标虚拟服装包括V个服装顶点的情况下， 根据所述M个第一虚拟骨 骼平移特征以及所述M个第一虚拟骨骼旋转特征， 确定所述V个服装顶点在所述第一 维度上权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115115752 A 2的空间位置坐标； 其中， 所述M个第一虚拟骨骼平移特征包括在所述目标虚拟对象执行所述目标动作时， 预设的M个虚拟骨骼中的每个虚拟骨骼的平移特征， 所述M个第一虚拟骨骼旋转特征包括在 所述目标虚拟对 象执行所述 目标动作时， 预设的所述M个虚拟骨骼中的每个虚拟骨骼的旋 转特征， M为大于或等于2的正整数， V为大于或等于2的正整数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述M个第一虚拟骨骼平移特征 以及所述M个第一虚拟骨骼旋转特征， 确定所述V个服装顶 点在所述第一 维度上的空间位置 坐标， 包括： 利用线性混合蒙皮LBS算法， 根据所述M个第一虚拟骨骼平移特征以及所述M个第一虚 拟骨骼旋转特征， 确定所述V个服装顶点在所述第一 维度上的空间位置坐标， 其中， 所述M个 第一虚拟骨骼平移特征以及所述M个第一虚拟骨骼旋转特征是所述LBS算法的输入参数， 所 述V个服装顶点在所述第一维度上的空间位置坐标 是所述LBS算法的输出参数。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一虚拟骨骼动作 特征序列 以及所述各个服装顶 点在第一维度上的空间位置坐标， 确定所述各个服装顶点在第二维度 上的空间位置坐标， 包括： 将所述第一虚拟骨骼动作特征序列转化成服装顶点全局信息特征序列， 其中， 所述服 装顶点全局信息特 征序列包括所述各个服装顶点的全局信息特 征； 将所述各个服装顶点在第一维度上的空间位置坐标转化为服装顶点局部信息特征序 列， 其中， 所述 服装顶点局部信息特 征序列包括所述各个服装顶点的局部信息特 征； 根据所述服装顶点全局信 息特征序列和所述服装顶点局部信 息特征序列， 确定所述各 个服装顶点在第二维度上的空间位置坐标。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一虚拟骨骼动作 特征序列转 化成服装顶点全局信息特 征序列， 包括： 将所述第一虚拟骨骼动作特征序列输入到第一目标动作网络模型中的第二目标神经 网络子模 型， 得到所述服装顶点全局信息特征序列， 其中， 所述第一目标动作网络模型用于 根据所述身体动作特征序列， 确定在所述目标虚拟对象按照第一模拟参数执行所述目标动 作时， 所述 目标虚拟服装中的各个服装顶点的预测空间位置坐标， 所述第一 目标动作网络 模型中的参数 取值与所述第一模拟参数对应。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述将所述各个服装顶点在第 一维度上的 空间位置坐标转 化为服装顶点局部信息特 征序列， 包括： 在所述目标虚拟服装包括V个服装顶点的情况下， 将所述V个服装顶点在所述第 一维度 上的空间位置坐标输入到第一目标动作网络模 型中的第三目标神经网络子模型， 得到所述 服装顶点局部信息特征序列， 其中， 所述第一 目标动作网络模型用于根据所述身体动作特 征序列， 确定在所述目标虚拟对象按照第一模拟参数执行所述目标动作时， 所述V个服装顶 点的预测空间位置坐标， 所述第一目标动作网络模型中的参数取值与所述第一模拟参数对 应， V为大于或等于2的正整数。 9.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 根据 所述服装顶点全局信 息特征序列和所 述服装顶点局部信息特征序列， 确定所述各个服装顶点在第二维度上 的空间位置坐标， 包 括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115115752 A 3